1.dict
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
dict={'Michael':95,'Bob':75,'Tracy':85}
print(dict['Bob'])
---75
为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如'Michael'，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入。
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
dict={'a':27,'b':28,'c':29}
dict['a']=21
print(dict['a'])
如果key不存在，dict就会报错。要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
print('e' in dict)
二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
print(dict.get('e'))
注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
用pop(key)方法删除一个key，对应的value也会从dict中删除：
dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
dict.pop('a')
print(dict)
----{'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点：
- 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
- 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
- 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key
列出字典中的内容：
dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
for k in dict.keys():
print(k,dict[k]) ----
a 1
b 2
c 3
d 4
或者
dict={'a':1,'d':2,'c':3,'b':4}
for k,v in dict.items():
print(k,v)
2.set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
s=set([1,2,3]) print(s)----{1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤：
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
s=set([1,2,3]) s.add(4) print(s)----{1, 2, 3, 4}
通过remove(key)方法可以删除元素：
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
s=set([1,2,3,4]) a=set([4,5]) b=s&a print(b)----{4}
s=set([1,2,3,4]) a=set([4,5]) b=s|a print(b)----{1, 2, 3, 4, 5}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
3.再议不可变对象
str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
a = ['c', 'b', 'a'] a.sort() print(a)----['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
a='abc'
b=a.replace('a','A')
print(b)
print(a)
虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'。
要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'
当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。
相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了。
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
