day05 集合
今日进度(数据类型)
- 集合
- 内存相关
- 深浅拷贝
1.集合表示
1.无序
2.不重复
3.hash查找
#问题:v={}表示?
set:
v1=set()#空集合
v1={1,2,3,4,5}
dict:
v2=dict()
v2={} #dict空字典表示
str:
v3=str()
v3=""
bool:
v4=bool()--->False
v4=True/False
int:
v5=int()--->0
v5=999
list:
v6=list()
v6=[]
tuple:
v7=tuple()
v7=()
3.独有方法
1.add
se={1,2,3}
se.add("Gao")
print(se)
2.discard: 不存在不报错
se.discard("Gao")
print(se)
**3.update: 批量添加 **
se.update({11,22,33})
print(se)
#{1,2,3,11,22,33}
4.集合运算:可与(列表 /集合 /元组)参与 集合运算,都会形成新的集合,不会对原的集合进行修改
4.intersection():交集
#集合和集合
se={11,22,33,44}
result=se.intersection({"Gao","B",11,22})
print(result)
#{11,22}
#和列表对比
result=se.intersection(["Gao","B",11,22])
print(result)
#{11,22}
#集合和元组
#都会形成新的集合,不会对原的集合进行修改
5.union():并集
se={11,22,33,44}
result=se.union({"Gao","B",11,22})
print(result)
#{33, 'B', 11, 44, 'Gao', 22}
6.difference():差集
se1={11,22,33,44}
se2={"Gao","B",11,22}
result1=se1.difference(se2)#在se1集合里面找se2集合没有的元素
print(result1)
#{33,44}
result2=se2.difference(se1)#在se2集合里面找se1集合没有的元素
print(result2)
#{'B', 'Gao'}
7.symmetric_difference():对称差集
se1={11,22,33,44}
se2={"Gao","B",11,22}
result1=se1.symmetric_difference(se2)#两个集合里面没有的元素都天剑
print(result1)
#{33, 'Gao', 44, 'B'}
result2=se2.symmetric_difference(se1)
print(result)
#{33, 'Gao', 44, 'B'}
4.公共
1.len
2.for循环
5.集合嵌套
1.列表/字典/集合 (可以改变的) ->不能放在(集合,字典的键)中
info = {1, 2, 3, 4, True, "国风", None, (1, 2, 3)}
print(info)
#{1, 2, 3, 4, None, (1, 2, 3), '国风'}
#True被忽略掉 True被转换成1 因为集合中元素不能重复所以被过滤掉
#加入列表后报错
info = {1, 2, 3, 4, True, "国风", None, (1, 2, 3),["a","b","c"]}
print(info)
#TypeError: unhashable type: 'list'
#加入集合后报错
info = {1, 2, 3, 4, True, "国风", None, (1, 2, 3),{33,44,55}}
print(info)
#TypeError: unhashable type: 'set'
#加入字典后报错
info = {1, 2, 3, 4, True, "国风", None, (1, 2, 3),{"name":'Gao',"age":12}}
print(info)
#TypeError: unhashable type: 'dict'
2.hash算法
- hash算法 :内存中将值进行hash算法得到一个数值存储在内存中,查找也会按照算法进行查找,使用hash算法 执行效率高相对于list的索引查找
- (字典,集合):使用的是hash查找,因为只有(不可变的数据类型)才能被hash,而列表/字典/集合 (可以改变的) ==>不能放在(集合,字典的键)中
3.可变数据类型 / 不可变数据类型
dict/list/set 是可变数据类型 可变的数据类型不能被hash
int/str/tuple/bool 不可变数据类型
2. 内存相关
示例一
v1=[11,22,33]
v2=[11,22,33]
#值相等 内存地址不等 v1=11
v2=11
#按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等 v1="dd"
v2="dd"
#按理说内存地址应该不等,但是python为了优化使其内存地址相等
示例二
v1=[11,22,33]
v1=[11,22]#第一个值将会被销毁,另外再开辟内存地址
示例三
v1=[11,22,33]
v2=v1# v2指向v1指向的地址 #练习1
v1=[11,22,33]
v2=v1#v2指向v1指向的地址
v1.append(666)#在v1指向的内存地址中修改内容
print(v2)#v2还是指向v1指向的地址
#[11,22,33,666] #2
v1=[11,22,33]
v2=v1#v2指向v1指向的地址
v1=[1,2,3,4]#v1重新开辟一块内存空间
print(v2)#v2还是指向原来v1指向的地址 address([11,22,33])
#[11,22,33] #3.
v1="mari"
v2=v1#v2指向v1指向的地址
v1="old"
print(v2)
#mari
示例四
v=[1,2,3]
values=[11,2,v] #values[2]指向v指向的内存地址
#1.内部修改
v.append(9)
print(values)#[11,2,[1,2,3,9]] #2.内部修改
values[2].append(999)# values[2]==v 修改v内存地址的内容
print(v)#
[1,2,3,999] #3.赋值
values[2]=666
#将values[2]不再指向v 而是新赋值666 重新开辟内存空间 所以对v没有影响
print(v)
#[1,2,3]示例五
v1 = [1,2]
v2 = [2,3]
v3 = [11,22,v1,v2,v1]
示例6
#20.看代码写结果并解释原因 # info = [1,2,3]
# userinfo = [info,info,info,info,info]
#
# info[0] = '不仅多,还特么难呢'
# print(info,userinfo)
#['不仅多,还特么难呢', 2, 3] (列表修改后 自身改变 可变数据类型)
#[['不仅多,还特么难呢', 2, 3], ['不仅多,还特么难呢', 2, 3], ['不仅多,还特么难呢', 2, 3], ['不仅多,还特么难呢', 2, 3], ['不仅多,还特么难呢', 2, 3]]
#(userinfo指向info指向的地址,info只是修改了内存地址中的一个元素,并没有改变地址,info的地址中内容改变,userinfo的内容也会跟着内存地址中内容变化而变化) #24.看代码写结果并解释原因 # data_list = []
# data = {}
# for i in range(10):
# data['user'] = i
# data_list.append(data)
# print(data_list) #[{'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}, {'user': 9}]
#data的内存地址中的值最后都被9覆盖
#data_list里面保存的是十个相同的data内存地址 #25.看代码写结果并解释原因 # data_list = []
# for i in range(10):
# data = {}
# data['user'] = i
# data_list.append(data)
# print(data_list)
#[{'user': 0}, {'user': 1}, {'user': 2}, {'user': 3}, {'user': 4}, {'user': 5}, {'user': 6}, {'user': 7}, {'user': 8}, {'user': 9}]
#data字典创建了10次-->10个不同的内存地址-->每创建一次地址就赋一个i值(i每次都会自加一次)然后将十个不同内存地址添加到列表data_list中
# 所以i不会被覆盖
#所以打印的就是10个内存地址中的值 #列表中存放的是很多个地址的,每个地址指向存放该元素的另一个内存地址
data=[1,2,3,4]
nums=[]
for i in data:
nums.append(i)#将data列表的地址存放到num列表中
print(id(data[0]),id(num[0]))#所以每个列表中子元素的地址都相等,但是nums和data的地址不等
#地址相同 data=[1,2,3,4]
nums=[]
for i in data:
nums.append(str(i))#存放的是一个字符串,因为字符串得到的是一个新值
print(id(data[0]),id(data[0]))
#地址不同 #
data=["a","b","c"]
nums=[]
for i in data:
nums.append(i)
print(id(data[0]),id(data[0]))
#相同 #
v1=[
[1,2,3],[2,3,4]
]
v2=[]
for item in v1:
v2.append(item)
print(id(v1),id(v2))#不同
print(id(v1[0]),id(v2[0]))#相同示例7:(字符串和集合运算)的修改后,不会影响原来的值 而是开辟新空间存储
v1="Gao"
v2=v1
v1.upper()#新开辟一块空间
print(v1,v2)
"Gao"
"Gao" v1={1,2,3}
v2=v1
v1.intersection({2,3})#生成新的集合 开辟新的空间 对原来的集合没没有影响查看内存地址: id()
v1=[1,2,3]
v2=v1
#v2=[1,2,3]
print(id(v1),id(v2))#
python小数据池缓存机制:
- 优化功能 某些条件的相同值不会被重新开辟内存空间
- 1.int -5<=num<=256:内存地址相同
- "Gao"/"ddjdj" ——>相同地址/"f_"*3类型除外
#1.int -5<=num<=256:内存地址相同
v1=1
v2=1
id(v1)==id(v2)#True 2.v1=257
v2=257
print(id(v1),id(v2))#False 2.字符串:"Gao"/"ddjdj" ---->/"f_"*3类型除外
str1="Gao"
str2="Gao"
id(str1)==id(str2)#True
易考点
== 和 is 的区别
== 和 is 的区别
1.==是 值比较
is 是地址比较
(注意考虑小数据池缓存机制) v1=[1,2,3]
v2=[1,2,3]
print(v1==v2) #True
print(v1 is v2)#False v1=[1,2,3]
v2=v1
print(v1==v2) #True
print(v1 is v2)#True v1=[1,2,3]
v2=[1,2,3,4]
print(v1==v2) #False
print(v1 is v2)#False #小数据池缓存机制
v1=10
v2=10
print(v1==v2) #True
print(v1 is v2)#True #2.num>256
v1=1000
v2=1000
print(v1==v2) #True
print(v1 is v2)#False
总结
4.set:无序 唯一
独有
- add
- discard
- update:批量添加
- intersection
- union
- difference
- Symmetric_difference
公共
- len
- Index/切片/步长:无 集合是无序的
- for
In 敏感字符判断
内存
- 内存地址
- id()
- hash算法
- python小数据缓存机制
- 赋值
- 内部修改
数据类型分类
- 可变数据类型:list、set ,dict
- 不可变数据类型:int 、str , tuple
set嵌套
- 可变数据类型不可嵌套
None空类型
== / is
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