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# 1、第一个字母大写
# s = "programming is awesome"
# print(s.title())
# 2、列表合并
# 第一种方式：使用 +。
# a = [1,2,3]
# b = [4,5,6]
# print(a + b)
# 第二种方式：使用 extend 关键字。
# a.extend(b)
# print(a)
# 第二种种方式明显更加优雅，推荐使用。需要说明的一点是，如果列表很大的话，+ 会比较慢，使用 extend 更好。
# 3、列表元素去重
# 使用 set() 对列表元素进行去重。
# a = [1, 2, 3, 4, 2, 3]
# b = list(set(a))
# print(b)
# 4、列表排序
# 使用 sort() 或内建函数 sorted() 对列表进行排序。它们之间的区别有两点：
# sort() 方法是对原列表进行操作，而 sorted() 方法会返回一个新列表，不是在原来的基础上进行操作。
# sort() 是应用在列表上的方法，而 sorted() 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
# sort()
# a = [1, 2, 3, 4, 2, 3]
# a.sort()
# print(a)
# a = [1, 2, 3, 4, 2, 3]
# a.sort(reverse=True) #倒序
# print(a)
# sorted()
# a = [1, 2, 3, 4, 2, 3]
# print(sorted(a))
# a = [1, 2, 3, 4, 2, 3]
# print(sorted(a, reverse=True))
# 5、遍历列表的索引和元素对
# 使用 enumerate() 函数可以同时输出索引和元素值。
# a = ['python', 'go', 'java']
# for i, v in enumerate(a):
# print(i, v)
# 6、查找列表中出现最频繁的元素
# 使用 max() 函数可以快速查找出一个列表中出现频率最高的某个元素。
# a = [1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 4, 2]
# b = max(set(a), key=a.count)
# print(b)
# 需要说明的一点是，当列表中有两个元素出现的次数相同时，会返回第一个出现的元素。
# a = [1, 2]
# b = max(set(a), key=a.count)
# print(b)
# 7、统计列表中所有元素的出现次数
# 前面的代码给出了出现最频繁的值。如果想要知道列表中所有元素的出现次数，那么可以使用 collections 模块。
# collections 是 Python 中的一个宝藏模块，它提供了很多特性。Counter 方法正好可以完美解决这个需求。
from collections import Counter
# a = [1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 4, 4, 2]
# print(Counter(a))
# 返回示例：Counter({4: 4, 2: 2, 3: 2, 1: 1, 5: 1})
# 8、将两个列表合并为字典
# 使用 zip() 函数，可以将两个列表合并成字典。
# a = ['one', 'tow', 'three']
# b = [1, 2, 3]
# print(dict(zip(a, b)))
# 9、求两个列表的交集，并集和差集
def main():
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
list_b = [4, 5, 6, 7, 8]
# 求交集的两种方式
res_a = [i for i in list_a if i in list_b]
res_b = list(set(list_a).intersection(set(list_b)))
print(f"res_a is: {res_a}")
print(f"res_b is: {res_b}")
# 求并集
res_c = list(set(list_a).union(set(list_b)))
print(f"res_c is: {res_c}")
# 求差集的两种方式，在B中但不在A中
res_d = [i for i in list_b if i not in list_a]
res_e = list(set(list_b).difference(set(list_a)))
print(f"res_d is: {res_d}")
print(f"res_e is: {res_e}")
# if __name__ == '__main__':
# main()
# 10、字典创建
# 10.1、创建空字典
# a = {}
# b = dict()
# 10.2、有初始值，从输入的便利程度来说，我更喜欢第二种
# a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# b = dict(a=1, b=2, c=3)
# 10.3、key 来自一个列表，而 value 相同, 使用 fromkeys，那是相当的优雅
# keys = ['a', 'b', 'c']
# value = 100
# d = dict.fromkeys(keys, value)
# print(d)
# 10.4、key 来自一个列表，而 value 也是一个列表，使用 zip
# keys = ['a', 'b', 'c']
# values = [1, 2, 3]
# d = dict(zip(keys, values))
# 11、字典合并
# m = {'a': 1}
# n = {'b': 2, 'c': 3}
# 合并，两种方式
# 11.1、使用 update
# m.update(n)
# 11.2、使用 **
# print({**m, **n})
# 12、判断 key 是否存在
# 在 Python2 中判断某个 key 是否存在，可以使用 has_key，但这个方法在 Python3 中已经被移除了。
# 另一种方法是使用 in 关键字，不仅兼容 Python2 和 Python3，速度还更快，强烈推荐。
# d = {'a': 1, 'b': 2}
# if 'a' in d:
# print('hello')
# 13、获取字典中的值
# d = {'a': 1, 'b': 2}
# 13.1、直接用 key 取值，但这种方式不好，如果 key 不存在会报错，推荐使用 get
# a = d['a']
# 13.2、使用 get，如果 key 不存在还可以赋默认值
# a = d.get('a')
# c = d.get('c', 3)
# 14、字典遍历
# d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# 遍历 key
# for key in d.keys():
# pass
# 遍历 value
# for value in d.values():
# pass
# 遍历 key 和 value
# for key, value in d.items():
# pass
# 15、字典推导式
# 列表推导式和字典推导式是我相当喜欢的功能，简洁高效。map 和 filter 我都已经快不会用了。
# l = [1, 2, 3]
# {n: n * n for n in l}
# {1: 1, 2: 4, 3: 9}
# 16、字典按 key 或 value 排序
# d = {'a': 1, 'b': 2, 'e': 9, 'c': 5, 'd': 7}
# 按 key 排序
# sorted(d.items(), key=lambda t: t[0])
# 按 key 倒序
# sorted(d.items(), key=lambda t: t[0], reverse=True)
# 按 value 排序
# sorted(d.items(), key=lambda t: t[1])
# 17、还有一个需求是我在开发过程经常碰到的，就是有一个列表，列表的元素是字典，然后按字典的 value 对列表进行排序。
# l = [{'name': 'a', 'count': 4}, {'name': 'b', 'count': 1}, {'name': 'd', 'count': 2}, {'name': 'c', 'count': 6}]
# xl = sorted(l, key=lambda e: e.__getitem__('count'))
# print(xl)
# 倒序
# xxl = sorted(l, key=lambda e: e.__getitem__('count'), reverse=True)
# print(xxl)
