第六章深入python的set和dict

1.collections中的abc

• MutableMapping是Mapping的子类
• Mapping是Collection的子类
• Collection是Sized，Iterable，Container的子类
• dict被注册到MutableMapping中拥有了MutableMapping的方法，dict是鸭子类型，相当于MutableMapping的子类。

 from collections.abc import MutableMapping
 
 # dict属于MutableMapping类型
 
 a = {}
 print(isinstance(a, MutableMapping))  # True

2.dict的常见用法

 a = {"":{"a":"aa"},
      "":{"b":"bb"}}
 
 # 清空字典
 a.clear()
 
 # 浅拷贝字典 浅拷贝虽然可以正常赋值，但是如果 my_dopy_dict 中的值进行了改变，则 a 中的值也会进行对应的改变
 my_dopy_dict = a.copy()
 
 # 深拷贝 深拷贝则是实实在在的在内存当中声明了一个新的变量
 import copy
 new_dict = copy.deepcopy(a)
 
 # get函数 dict.get(要查找的key,如果没找到对应key的内容返回的数据)
 print(a.get("",{1:""})) # {1: '3'}
 
 # dict.fromkeys() 函数用于创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键 seq可以是可迭代的，value 为字典所有键对应的初始值。
 my_list = [1, 2, 3]
 my_new_dict = dict.fromkeys(my_list, {"":""}) #{1: {'222': '3434'}, 2: {'222': '3434'}, 3: {'222': '3434'}}
 
 # setdefault() 函数和 get()方法 类似,
 # 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
 # 如果存在，则将会返回该key对应的value
 a.setdefault("", "cc") # a= {'1': {'a': 'aa'}, '2': {'b': 'bb'}, '3': 'cc'}
 print(a.setdefault("", "cc")) # 返回{'b': 'bb'}
 
 # update() 函数是合并两个字典：把字典dict2的键/值对更新到dict里。
 # 如果字典b中有与a相同的key，则会把a中的key对应的value进行更新
 # 如果字典b中有a中没有的key，则a会将未有的key与value添加进去
 b = {"": "cc", "": "dd"}
 a.update(b)
 print(a) # {'1': {'a': 'aa'}, '2': 'dd', '3': 'cc'}

3.dict的子类

• 不可以去继承dict类，由于dict实现方式是C语言实现（没有重写方法的概念），所以重写dict中的方法是无效的
• 可以去继承UserDict类，UserDict类是由python语言自己实现的可以重写
• 我们也可以不去继承dict类而是去使用dict的子类defaultdict，由于defaultdict构造函数需要传入一个工厂所以我们传入dict来构造defaultdict

 class Mydict(dict):
     def __setitem__(self, key, value):
         super().__setitem__(key, value * 2)
 
 my_dict = Mydict(one=1)
 print(my_dict)  # {'one': 1} 不可以修改
 my_dict["one"] = 1
 print(my_dict)   # {'one': 2} 可以像C语言一样修改

 from collections import UserDict
 
 class Mydict(UserDict):
     def __setitem__(self, key, value):
         super().__setitem__(key, value * 5)
 
 my_dict = Mydict(one=3)
 print(my_dict)  # {'one': 15} 调用重写的__setitem__
 my_dict["one"] = 4
 print(my_dict)  # {'one': 20} 调用重写的__setitem__

 from collections import defaultdict 
 
 my_dict = defaultdict(dict)  # dict的子类
 print(my_dict["bobby"])     # {},不存在则返回{}
 pass

4.set和frozenset

• set：无序，不重复，可修改集合
• frozenset：无序，不重复，不可修改集合

 a = set('abcdee')
 a.add('f')
 print(a)    # {'a', 'd', 'c', 'b', 'e', 'f'}
 another_set = set('defgh')
 # 添加数据
 a.update(another_set)
 print(a)    # {'a', 'd', 'c', 'b', 'e', 'g', 'f', 'h'}
 # 集合的差集
 re_set = a.difference(another_set)
 # 减法实现于__ior__魔法函数
 re_set2 = a - another_set
 # 集合的交集&
 re_set3 = a & another_set
 # 集合的并集|
 re_set4 = a | another_set
 print(re_set)   # {'c', 'a', 'b'}
 print(re_set2)  # {'c', 'a', 'b'}
 print(re_set3)  # {'d', 'e', 'g', 'f', 'h'}
 print(re_set4)  # {'a', 'd', 'c', 'b', 'e', 'g', 'f', 'h'}
 # 也可以用if in判断（实现于__contains__魔法函数）
 if 'a' in re_set:
     print('a in re_set')    # a in re_set

5.dict和set实现原理

• set和dict的查询性能远远好于list
• list会随数据量的增大而增大，set和dict不会

dist和set使用哈希表存储：

注意：

1. dict的key以及set的value都必须是可以hash的
2. 什么是可以hash：不可变对象：str,frozenset,tuple以及自己实现了__hash__的类
3. dict的内存花销大，但查询速度快，自定义的对象或python内部的对象都是用dict包装的
4. dict的存储顺序和元素添加顺序有关
5. dict在添加数据时可能改变已有数据的顺序