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:
- dict的key以及set的value都必须是可以hash的
- 什么是可以hash:不可变对象:str,frozenset,tuple以及自己实现了__hash__的类
- 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
- dict的存储顺序和元素添加顺序有关
- dict在添加数据时可能改变已有数据的顺序
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