Python基础(2)- 数据类型(数字、字符串、布尔、列表、元组、字典、集合等)

1|0数据类型

  计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型。在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种。

1|1一 Number(数字)

1|01.1 数字类型的创建

a=10 b=a b=666 print(a)#10 print(b)#666

注意这里与C的不同:

#include <stdio.h> void main(void) { int a = 1; int b = a; printf ("a:adr:%p,val:%d,b:adr:%p,val:%d\n",&a,a,&b,b); a = 3; printf ("a:adr:%p,val:%d,b:adr:%p,val:%d\n",&a,a,&b,b); } //打印结果: topeet@ubuntu:~$ gcc test.c topeet@ubuntu:~$ ./a.out a:adr:0x7fff343a069c,val:1 b:adr:0x7fff343a0698,val:1 a:adr:0x7fff343a069c,val:3 b:adr:0x7fff343a0698,val:1

1|01.2 Number 类型转换

var1=3.14 var2=5 var3=int(var1) var4=float(var2) print(var3,var4)

1|0py内置数学函数

abs(x) 返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10math # ceil(x) 返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5 # cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 # exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 # fabs(x) 返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0 # floor(x) 返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4 # log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 # log10(x) 返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0 # max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值,参数可以为序列。 # min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值,参数可以为序列。 # modf(x) 返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。 # pow(x, y) x**y 运算后的值。 # round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。 # sqrt(x) 返回数字x的平方根,数字可以为负数,返回类型为实数,如math.sqrt(4)返回 2+0j

1|2二 字符串类型(string)

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,比如'abc'"123"等等。

请注意,''""本身只是一种表示方式,不是字符串的一部分,因此,字符串'abc'只有abc这3个字符。如果'本身也是一个字符,那就可以用""括起来,比如"I'm OK"包含的字符是I'm,空格,OK这6个字符。

1|02.1 创建字符串:

var1 = 'Hello World!' var2 = "Python RAlvin"

对应操作:

# 1 * 重复输出字符串 print('hello'*2) # 2 [] ,[:] 通过索引获取字符串中字符,这里和列表的切片操作是相同的,具体内容见列表 print('helloworld'[2:]) # 3 in 成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True print('el' in 'hello') # 4 % 格式字符串 print('alex is a good teacher') print('%s is a good teacher'%'alex') # 5 + 字符串拼接 a='123' b='abc' c='789' d1=a+b+c print(d1) # +效率低,该用join d2=''.join([a,b,c]) print(d2)

py字符串的内置方法

# string.capitalize() 把字符串的第一个字符大写 # string.center(width) 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.count(str, beg=0, end=len(string)) 返回 str 在 string 里面出现的次数,如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数 # string.decode(encoding='UTF-8', errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式解码 string,如果出错默认报一个 ValueError 的 异 常 , 除 非 errors 指 定 的 是 'ignore' 或 者'replace' # string.encode(encoding='UTF-8', errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式编码 string,如果出错默认报一个ValueError 的异常,除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace' # string.endswith(obj, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以 obj 结束,如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束,如果是,返回 True,否则返回 False. # string.expandtabs(tabsize=8) 把字符串 string 中的 tab 符号转为空格,tab 符号默认的空格数是 8# string.find(str, beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在 string 中,如果 beg 和 end 指定范围,则检查是否包含在指定范围内,如果是返回开始的索引值,否则返回-1 # string.index(str, beg=0, end=len(string)) 跟find()方法一样,只不过如果str不在 string中会报一个异常. # string.isalnum() 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回 True,否则返回 False # string.isalpha() 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True,否则返回 False # string.isdecimal() 如果 string 只包含十进制数字则返回 True 否则返回 False. # string.isdigit() 如果 string 只包含数字则返回 True 否则返回 False. # string.islower() 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写,则返回 True,否则返回 False # string.isnumeric() 如果 string 中只包含数字字符,则返回 True,否则返回 False # string.isspace() 如果 string 中只包含空格,则返回 True,否则返回 False. # string.istitle() 如果 string 是标题化的(见 title())则返回 True,否则返回 False # string.isupper() 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写,则返回 True,否则返回 False # string.join(seq) 以 string 作为分隔符,将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串 # string.ljust(width) 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.lower() 转换 string 中所有大写字符为小写. # string.lstrip() 截掉 string 左边的空格 # string.maketrans(intab, outtab]) maketrans() 方法用于创建字符映射的转换表,对于接受两个参数的最简单的调用方式,第一个参数是字符串,表示需要转换的字符,第二个参数也是字符串表示转换的目标。 # max(str) 返回字符串 str 中最大的字母。 # min(str) 返回字符串 str 中最小的字母。 # string.partition(str) 有点像 find()和 split()的结合体,从 str 出现的第一个位置起,把 字 符 串 string 分 成 一 个 3 元 素 的 元 组 (string_pre_str,str,string_post_str),如果 string 中不包含str 则 string_pre_str == string. # string.replace(str1, str2, num=string.count(str1)) 把 string 中的 str1 替换成 str2,如果 num 指定,则替换不超过 num 次. # string.rfind(str, beg=0,end=len(string) ) 类似于 find()函数,不过是从右边开始查找. # string.rindex( str, beg=0,end=len(string)) 类似于 index(),不过是从右边开始. # string.rjust(width) 返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.rpartition(str) 类似于 partition()函数,不过是从右边开始查找. # string.rstrip() 删除 string 字符串末尾的空格. # string.split(str="", num=string.count(str)) 以 str 为分隔符切片 string,如果 num有指定值,则仅分隔 num 个子字符串 # string.splitlines(num=string.count('\n')) 按照行分隔,返回一个包含各行作为元素的列表,如果 num 指定则仅切片 num 个行. # string.startswith(obj, beg=0,end=len(string)) 检查字符串是否是以 obj 开头,是则返回 True,否则返回 False。如果beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查. # string.strip([obj]) 在 string 上执行 lstrip()和 rstrip() # string.swapcase() 翻转 string 中的大小写 # string.title() 返回"标题化"string,就是说所有单词都是以大写开始,其余字母均为小写(见 istitle()) # string.translate(str, del="") 根据 str 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符,要过滤掉的字符放到 del 参数中 # string.upper() 转换 string 中的小写字母为大写
挑几个比较重要的: capitalize() swapcase() title() upper() lower() center() find() index() startswith(obj) endswith(obj) strip() replace(oldstr, newstr) isalpha() isdigit() format() count()

一些区别

num = "1" #unicode num.isdigit() # True num.isdecimal() # True num.isnumeric() # True num = "1" # 全角 num.isdigit() # True num.isdecimal() # True num.isnumeric() # True num = b"1" # byte num.isdigit() # True num.isdecimal() # AttributeError 'bytes' object has no attribute 'isdecimal' num.isnumeric() # AttributeError 'bytes' object has no attribute 'isnumeric' num = "IV" # 罗马数字 num.isdigit() # True num.isdecimal() # False num.isnumeric() # True num = "四" # 汉字 num.isdigit() # False num.isdecimal() # False num.isnumeric() # True =================== isdigit() True: Unicode数字,byte数字(单字节),全角数字(双字节),罗马数字 False: 汉字数字 Error: 无 isdecimal() True: Unicode数字,,全角数字(双字节) False: 罗马数字,汉字数字 Error: byte数字(单字节) isnumeric() True: Unicode数字,全角数字(双字节),罗马数字,汉字数字 False: 无 Error: byte数字(单字节)

1|3三 字节类型(bytes)

# a=bytes('hello','utf8') # a=bytes('中国','utf8') a=bytes('中国','utf8') b=bytes('hello','gbk')str(a,"utf8"); # print(a) #b'\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd' print(ord('h')) #其十进制 unicode 值为: 104 print(ord('中'))#其十进制 unicode 值为:20013 print(chr(104)) # 值为 hprint(chr(20013)) #值为 中 # h e l l o # 104 101 108 108 111 编码后结果:与ASCII表对应 # 中 国 # \xd6\xd0 \xb9\xfa gbk编码后的字节结果 #\xe4 \xb8 \xad \xe5 \x9b \xbd utf8编码后的字节结果 # 228 184 173 229 155 189 a[:]切片取 c=a.decode('utf8') 解码 d=b.decode('gbk') #b=a.decode('gbk') :很明显报错 # = #.encoding('utf8') 编码 print(c) #中国 print(d) #hello 

注意:对于 ASCII 字符串,因为无论哪种编码对应的结果都是一样的,所以可以直接使用 b'xxxx' 赋值创建 bytes 实例,但对于非 ASCII 编码的字符则不能通过这种方式创建 bytes 实例,需要指明编码方式。

b1=b'123' print(type(b1)) # b2=b'中国' #报错 # 所以得这样: b2=bytes('中国','utf8') print(b2)#b'\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'

1|4四 布尔值

一个布尔值只有TrueFalse两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用TrueFalse表示布尔值(请注意大小写)

print(True) print(4>2) print(bool([3,4])) print(True+1)

与或非操作:

bool(1 and 0) bool(1 and 1) bool(1 or 0) bool(not 0)

布尔值经常用在条件判断中:

age=18 if age>18:#bool(age>18) print('old') else: print('young')

1|5五 List(列表)

列表(list)是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。Python使用使用中括号 [ ] 来解析列表。列表是可变的(mutable)——可以改变列表的内容。

1|01 查([])

names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] # print(names_class2[2]) 王五 # print(names_class2[0:3]) ['张三', '李四', '王五'] # print(names_class2[0:7]) ['张三', '李四', '王五', '赵六'] # print(names_class2[-1]) 赵六 # print(names_class2[2:3]) ['王五'] # print(names_class2[0:3:1]) ['张三', '李四', '王五'] # print(names_class2[3:0:-1]) ['赵六', '王五', '李四'] # print(names_class2[:])  ['张三', '李四', '王五', '赵六']

1|02 增(append,insert)

insert 方法用于将对象插入到列表中,而append方法则用于在列表末尾追加新的对象

names_class2=['张三','李四','王五','赵六']
names_class2.append('alex') names_class2.insert(2,'alvin') print(names_class2)

>>>  ['张三', '李四', 'alvin', '王五', '赵六', 'alex']

1|03 改(重新赋值)

names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] names_class2[3]='赵七' names_class2[0:2]=['wusir','alvin'] print(names_class2)>>> ['wusir', 'alvin', '王五', '赵七']

1|04 删(remove,del,pop)

names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] # names_class2.remove('李四') # 删除李四 # del names_class2[0]         # 删除[0]处数据 # del names_class2 # 删除 names_class2 ,再 print(names_class2) 会报错,提示 names_class2 没有定义 # names_class2.pop()#注意,pop是有一个返回值的  name = names_class2.pop(2) # 也可以加数字,也有返回值 print(names_class2) print(name) print(names_class2.clear()) # 清空列表 >>> ['张三', '李四', '赵六'] 王五

1|05 其他操作

1|05.1  count

       count 方法统计某个元素在列表中出现的次数:

>>> ['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be'].count('to') 2 >>> x = [[1,2], 1, 1, [2, 1, [1, 2]]] >>> x.count(1) 2 >>> x.count([1,2]) 1

1|05.2 extend

         extend 方法可以在列表的末尾一次性追加另一个序列中的多个值。

>>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6]

extend 方法修改了被扩展的列表,而原始的连接操作(+)则不然,它会返回一个全新的列表。

>>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> >>> a + b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6]

1|05.3  index

       index 方法用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置:

names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] num = names_class2.index('李四') print(num) >>> 1

1|05.4  reverse

       reverse 方法将列表中的元素反向存放。

names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] names_class2.reverse() print(names_class2)>>> ['赵六', '王五', '李四', '张三']

1|05.5  sort

       sort 方法用于在原位置对列表进行排序。

x = [4, 6, 2, 1, 7, 9] x.sort()#x.sort(reverse=True) print(x) >>> [1, 2, 4, 6, 7, 9]

1|05.6  深浅拷贝copy

现在,大家先不要理会什么是深浅拷贝,听我说,对于一个列表,我想复制一份怎么办呢?

肯定会有同学说,重新赋值呗:

names_class1=['张三','李四','王五','赵六'] names_class1_copy=['张三','李四','王五','赵六']

这是两块独立的内存空间

这也没问题,还是那句话,如果列表内容做够大,你真的可以要每一个元素都重新写一遍吗?当然不啦,所以列表里为我们内置了copy方法:

names_class1=['张三','李四','王五','赵六',[1,2,3]] names_class1_copy=names_class1.copy() names_class1[0]='zhangsan' print(names_class1) print(names_class1_copy) ############ names_class1[4][2]=5 print(names_class1) print(names_class1_copy) #问题来了,为什么names_class1_copy跟随改动了最后的列表,从这一点我们可以断定,这两个变量并不是完全独立的,那他们的关系是什么呢?为什么有的改变,有的不改变呢?

这里就涉及到我们要讲的深浅拷贝了:

#不可变数据类型:数字,字符串,元组 可变类型:列表,字典 # l=[2,2,3] # print(id(l)) # l[0]=5 # print(id(l)) # 当你对可变类型进行修改时,比如这个列表对象l,它的内存地址不会变化,注意是这个列表对象l,不是它里面的元素 # # this is the most important # # s='alex' # print(id(s)) #像字符串,列表,数字这些不可变数据类型,,是不能修改的,比如我想要一个'Alex'的字符串,只能重新创建一个'Alex'的对象,然后让指针只想这个新对象 # # s[0]='e' #报错 # print(id(s)) #重点:浅拷贝 a=[[1,2],3,4] b=a[:]#b=a.copy() print(a,b) print(id(a),id(b)) print('*************') print('a[0]:',id(a[0]),'b[0]:',id(b[0])) print('a[0][0]:',id(a[0][0]),'b[0][0]:',id(b[0][0])) print('a[0][1]:',id(a[0][1]),'b[0][1]:',id(b[0][1])) print('a[1]:',id(a[1]),'b[1]:',id(b[1])) print('a[2]:',id(a[2]),'b[2]:',id(b[2])) print('___________________________________________') b[0][0]=8 print(a,b) print(id(a),id(b)) print('*************') print('a[0]:',id(a[0]),'b[0]:',id(b[0])) print('a[0][0]:',id(a[0][0]),'b[0][0]:',id(b[0][0])) print('a[0][1]:',id(a[0][1]),'b[0][1]:',id(b[0][1])) print('a[1]:',id(a[1]),'b[1]:',id(b[1])) print('a[2]:',id(a[2]),'b[2]:',id(b[2]))<br><br><br>#outcome
# [[1, 2], 3, 4] [[1, 2], 3, 4]# 4331943624 4331943752# *************# a[0]: 4331611144 b[0]: 4331611144# a[0][0]: 4297375104 b[0][0]: 4297375104# a[0][1]: 4297375136 b[0][1]: 4297375136# a[1]: 4297375168 b[1]: 4297375168# a[2]: 4297375200 b[2]: 4297375200# ___________________________________________# [[8, 2], 3, 4] [[8, 2], 3, 4]# 4331943624 4331943752# *************# a[0]: 4331611144 b[0]: 4331611144# a[0][0]: 4297375328 b[0][0]: 4297375328# a[0][1]: 4297375136 b[0][1]: 4297375136# a[1]: 4297375168 b[1]: 4297375168# a[2]: 4297375200 b[2]: 4297375200

那么怎么解释这样的一个结果呢?

1|6补充

b,*c=[1,2,3,4,5] print(b) print(c) >>> 1 [2, 3, 4, 5]

1|7深拷贝

import copy origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里边有三个元素:12,[3, 4] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin)

1|8六 tuple(元组)

元组被称为只读列表,即数据可以被查询(count/index),但不能被修改,所以,列表的切片操作同样适用于元组。

元组写在小括号(())里,元素之间用逗号隔开。

虽然tuple的元素不可改变,但它可以包含可变的对象,比如list列表。

构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊,所以有一些额外的语法规则:

tup1 = () # 空元组 tup2 = (20,) # 一个元素,需要在元素后添加逗号

作用:

1 对于一些数据我们不想被修改,可以使用元组;

2 另外,元组的意义还在于,元组可以在映射(和集合的成员)中当作键使用——而列表则不行;元组作为很多内建函数和方法的返回值存在。 

1|9七 Dictionary(字典)

字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的,且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型,如:数字、字符串、元组。

字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。

创建字典:     

dic1={'name':'alex','age':36,'sex':'male'} dic2=dict([('name','alex'),("age",36)]) dic3=dict((('name','alex'),("age",36))) print(dic1) print(dic2) print(dic3)

1|01 增

dic3={} dic3['name']='alex' dic3['age']=18 print(dic3)#{'name': 'alex', 'age': 18} # 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。 a=dic3.setdefault('name','yuan') # 因为 name键 存在,所以返回 值 alex b=dic3.setdefault('ages',22) # 因为 ages 键不存在,所以设置 键值对,且返回 22 print(a,b) print(dic3)>>>

{'name': 'alex', 'age': 18}
alex 22
{'name': 'alex', 'age': 18, 'ages': 22}

1|02 查

dic3={'name': 'alex', 'age': 18} # print(dic3['name']) # print(dic3['names']) # names 键不存在,直接报错。 # # print(dic3.get('age',False)) # print(dic3.get('ages',False)) # 由于使用 get ,所以就算 ages不存在,也不会报错,返回 false print(dic3.items()) print(dic3.keys()) print(dic3.values()) print('name' in dic3)# py2: dic3.has_key('name') print(list(dic3.values())) >>> dict_items([('name', 'alex'), ('age', 18)]) dict_keys(['name', 'age']) dict_values(['alex', 18]) True ['alex', 18]

1|03 改

dic3={'name': 'alex', 'age': 18} dic3['name']='alvin' # {'name': 'alvin', 'age': 18} dic4={'sex':'male','hobby':'girl','age':36} dic3.update(dic4) # 注意 age,被更新掉,为36 print(dic3) >>> {'name': 'alvin', 'age': 36, 'sex': 'male', 'hobby': 'girl'}

1|04 删

dic4={'name': 'alex', 'age': 18,'class':1} # dic4.clear() # print(dic4) del dic4['name'] print(dic4) # {'age': 18, 'class': 1} a=dic4.popitem() # popitem() 方法随机返回并删除字典中的一对键和值(一般删除末尾对)。如果字典已经为空,却调用了此方法,就报出KeyError异常。 print(a,dic4) # ('class', 1) {'age': 18} # print(dic4.pop('age')) # print(dic4) # del dic4 # print(dic4)

1|05 其他操作以及涉及到的方法

1|0 5.1 dict.fromkeys

dict.fromkeys(seq[, value]) 用于创建一个新字典,以序列 seq 中元素做字典的键,value 为字典所有键对应的初始值。
d1=dict.fromkeys(['host1','host2','host3'],'Mac') print(d1) # {'host1': 'Mac', 'host2': 'Mac', 'host3': 'Mac'} d1['host1']='xiaomi' print(d1) # {'host1': 'xiaomi', 'host2': 'Mac', 'host3': 'Mac'} ####### d2=dict.fromkeys(['host1','host2','host3'],['Mac','huawei']) print(d2) # {'host1': ['Mac', 'huawei'], 'host2': ['Mac', 'huawei'], 'host3': ['Mac', 'huawei']} d2['host1'][0]='xiaomi' print(d2) # {'host1': ['xiaomi', 'huawei'], 'host2': ['xiaomi', 'huawei'], 'host3': ['xiaomi', 'huawei']}

1|05.2  d.copy()

对字典 d 进行浅复制,返回一个和d有相同键值对的新字典

1|05.3  字典的嵌套

dic = {'汪峰': {'光头强': '电锯', '葛慧倩': '熊大', '国际章': '熊二'}, '陈冠希': {'张柏芝': '喜剧之王', '阿娇': '千机变'}, '韦小宝': {'建宁': '公主', '龙儿': '教主夫人', '双儿': {'大双': '榴莲', '小双': '椰子'}, '阿珂': '刺客'}}

1|05.4 sorted(dict) 

返回一个有序的包含字典所有key的列表

dic={5:'555',2:'222',4:'444'} print(sorted(dic)) >>> [2, 4, 5]

1|05.5 字典的遍历

dic5={'name': 'alex', 'age': 18} for i in dic5: print(i,dic5[i]) for items in dic5.items(): print(items) for keys,values in dic5.items(): print(keys,values)

 还用我们上面的例子,存取这个班学生的信息,我们如果通过字典来完成,那:

dic={'zhangsan':{'age':23,'sex':'male'}, '李四':{'age':33,'sex':'male'}, 'wangwu':{'age':27,'sex':'women'} }

1|10八 集合(set)

集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下:

  • 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了
  • 关系测试,测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系

集合(set):把不同的元素组成一起形成集合,是python基本的数据类型。

集合元素(set elements):组成集合的成员(不可重复)

li=[1,2,'a','b'] s =set(li) print(s) # {1, 2, 'a', 'b'} li2=[1,2,1,'a','a'] s=set(li2) print(s) #{1, 2, 'a'}

集合对象是一组无序排列的可哈希的值:集合成员可以做字典的键。

li=[[1,2],'a','b'] s =set(li) #TypeError: unhashable type: 'list' 原因 [1,2]不是可哈希值 print(s)

集合分类:可变集合、不可变集合

可变集合(set):可添加和删除元素,元素是可哈希的,但是本身是非可哈希的,不能用作字典的键,也不能做其他集合的元素

不可变集合(frozenset):与上面恰恰相反。

li=[1,'a','b'] s =set(li) dic={s:'123'} #TypeError: unhashable type: 'set' li=[1,'a','b'] s =frozenset(li) dic={s:'123'} print(dic) >>>{frozenset({1, 'b', 'a'}): '123'}

集合的相关操作  

1|01、创建集合

     由于集合没有自己的语法格式,只能通过集合的工厂方法set()和frozenset()创建。

s1 = set('alvin') s2= frozenset('yuan') print(s1,type(s1)) #{'l', 'v', 'i', 'a', 'n'} <class 'set'> print(s2,type(s2)) #frozenset({'n', 'y', 'a', 'u'}) <class 'frozenset'>

1|02、访问集合

由于集合本身是无序的,所以不能为集合创建索引或切片操作,只能循环遍历或使用in、not in来访问或判断集合元素。

s1 = set('alvin') print('a' in s1) print('b' in s1) #s1[1] #TypeError: 'set' object does not support indexing for i in s1: print(i) # # True # False # v # n # l # i # a

1|03、更新集合(针对可变集合)

可使用以下内建方法来更新:

s.add()
s.update()
s.remove()

注意只有可变集合才能更新:

# s1 = frozenset('alvin') # s1.add(0) #AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add' s2=set('alvin') s2.add('mm') # 只能加一个,不能 s2.add("mm","nn") print(s2) #{'mm', 'l', 'n', 'a', 'i', 'v'} s2.update('HO')#添加多个元素 print(s2) #{'mm', 'l', 'n', 'a', 'i', 'H', 'O', 'v'} s3=set('dongye') s2.update(s3) print(s2) #{'mm','o', 'l', 'i', 'a', 'v', 'd', 'n', 'e', 'g', 'y'} s2.remove('l') print(s2) #{'mm', 'n', 'a', 'i', 'H', 'O', 'v'}

del:删除集合本身.

1|0四、集合类型操作符 

1   in ,not in
2   集合等价与不等价(==, !=)
3   子集、超集

s=set('alvinyuan') s1=set('alvin') print('v' in s) print(s1<s)

4   联合(|)

联合(union)操作与集合的or操作其实等价的,联合符号有个等价的方法,union()。

s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1|s2 print(s3) #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'} print(s1.union(s2)) #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'} 

5、交集(&)

与集合and等价,交集符号的等价方法是intersection()

s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1&s2 print(s3) #{'n', 'a'} print(s1.intersection(s2)) #{'n', 'a'}

6、差集(-)
等价方法是difference()

s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1-s2 print(s3) #{'v', 'i', 'l'} print(s1.difference(s2)) #{'v', 'i', 'l'} 

7、 对称差集(^)

对称差分是集合的XOR(‘异或’),取得的元素属于s1,s2但不同时属于s1和s2.其等价方法symmetric_difference()

s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1^s2 print(s3) #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'} print(s1.symmetric_difference(s2)) #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'}

应用

'''最简单的去重方式''' lis = [1,2,3,4,1,2,3,4] print list(set(lis)) #[1, 2, 3, 4]

 

对于方法的总结:

列表: 查:[] 增:1. append 2. insert 改:list[index] = value 删:1. remove 2. del 3. pop 4.clear 计数:count 列表追加:extend 索引:index 反:reverse 排序:sort 拷贝:copy 元组: 索引:index 计数:count 字典: 增:1. dic3[key]=value 2. setdefault 查:1. get 2. dict_items 3. dict_keys 4. dict_values 改:1. dict[key] = value 2. update 删:1. del 2. pop 3. popitem 4. clear() 创建新字典:fromkeys 拷贝:copy 排序:sorted(dict) 集合:    可变集合 set 不可变集合 frozenset    由于集合本身是无序的,所以不能为集合创建索引或切片操作,只能循环遍历或使用innot in来访问或判断集合元素。    更新集合(针对可变集合):1. add 2. update 3. remove   1in ,not in   2、 集合等价与不等价(==, !=)   3、 子集、超集   4、 联合(|) union() s1|s2 s1.union(s2)   5、 交集(&) intersection()   6、 差集(-) difference()   7、 对称差集(^) symmetric_difference()

 


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