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      Python零基础入门-5 数据结构(集合和字典)

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      Python零基础入门-5 数据结构(集合和字典)

      2023-05-11 06:06:25 阅读次数:491

      python,字典,集合

      集合和字典

      上文说完了列表和元组,本文继续介绍另外两种常用的数据结构,集合和字典。

      集合 set

      集合是由不重复元素组成的无序容器。

      Python中的集合和数学上的集合概念基本相同,也可以求交集、并集、差集等操作。

      参考手册:“set 对象是由具有唯一性的 ​​hashable​​ 对象所组成的无序多项集。”

      集合的创建

      创建集合用花括号或 ​​set​​函数。更常见的是用集合推导式。

      注意,创建空集合只能用 ​​set()​​​,不能用 ​​{}​​​,​​{}​​ 创建的是空字典。

      集合创建方法:

      • 使用花括号内以逗号分隔元素的方式: ​​{'jack', 'sjoerd'}​​
      • 使用集合推导式: ​​{c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}​​
      • 使用类型构造器:​​set()​​, ​​set('foobar')​​, ​​set(['a', 'b', 'foo'])​​

      集合的应用

      集合具有不重复的性质,可以用来去重。

      也可以用它的运算**差​​**a-b​​、交​​a & b​​、并​​a | b​​、对称差​​a ^ b​​。

      注:对称差,等价于(a | b) - (a&b),即a与b的并集减去a与b的交集。

      basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
      print(basket) # 重复元素被去除
      'orange' in basket # 支持 in
      'crabgrass' in basket


      # 集合间的运算:
      a = set('abracadabra')
      b = set('alacazam')
      a # unique letters in a
      a - b # letters in a but not in b
      a | b # letters in a or b or both
      a & b # letters in both a and b
      a ^ b # letters in a or b but not both

      frozenset 冻结的set:

      ​​frozenset​​​ 类型是不可变并且为 ​​hashable​​ — 其内容在被创建后不能再改变;因此它可以被用作字典的键或其他集合的元素。

      fst = frozenset("abc")

      字典 dict

      字典比集合更常用,现实中很多东西都可以用字典表示,比如“通讯录”、“日志记录”。

      字典可以理解为键值对的集合,如{‘鸽子’: 10001}。‘鸽子’: 10001 就是一个键值对。

      '鸽子’是键,10001是对应的值。

      我们通过键查找值。 因此键必须是不可变类型,如字符串或数字,包含不可变对象的元组。列表不可以作为键,因为列表可用append()等方法修改。键也必须是唯一的。

      字典的创建:

      常用的方法:

      • 使用花括号内以逗号分隔​​键: 值​​ 对的方式: ​​{'jack': 4098, 'sjoerd': 4127}​​
      • 使用字典推导式:​​{}​​, ​​{x: x ** 2 for x in range(10)}​​
      • 使用类型构造器:​​dict()​​, ​​dict([('foo', 100), ('bar', 200)])​​, ​​dict(foo=100, bar=200)​​

      补充:使用类型构造器dit()创建字典。

      class dict(**kwargs)            #字典
      class dict(mapping, **kwargs) #从映射
      class dict(iterable, **kwargs) #从可迭代对象,iterable中每个元素都是一对
      #如:[('two', 2), ('one', 1), ('three',3)]
      a = dict(one=1, two=2, three=3)   #key=value
      b = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3} #直接构造
      c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3])) # 从映射
      d = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)]) #从iterable
      e = dict({'three': 3, 'one': 1, 'two': 2}) # 从另一个dict
      f = dict({'one': 1, 'three': 3}, two=2) # dict , key=value
      a == b == c == d == e == f #这些方式创建的字典都等价

      字典常用方法:

      最常用的方法是通过键存储读取值。

      tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} # 初始化
      tel['guido'] = 412 # 存储值
      tel['jack'] # 访问值
      del tel['sape'] #删除值

      ​​get​​(key[, default]) 更稳健地读取值。

      如果 key 存在于字典中则返回 key 的值则返回 key 的值,否则返回 default。 如果 default 未给出则默认为 ​​None​​​,因而此方法绝不会引发 ​​KeyError​​。

      tel.get('jkl',0000) #jkl不在字典中时返回默认值0000,不会引发KeyError

      对字典执行 ​​list(d)​​ 操作,返回该字典中所有键的列表,按插入次序排列。

      检查某个键是否在字典中,使用​​in​​

      'guido' in tel
      'jack' not in

      遍历字典

      在字典中循环时,用 ​​items()​​ 方法可同时取出键和对应的值:

      knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
      for k, v in knights.items():
      print(k, v)

      更新字典

      ​​update​​([other])

      使用来自 other 的键/值对更新字典,覆盖原有的键。 返回 ​​None​​。

      ​​update()​​​ 接受另一个字典对象,或者一个包含键/值对(二元组形式)的可迭代对象。 如果给出了关键字参数,则会以其所指定的键/值对更新字典: ​​d.update(red=1, blue=2)​​。


      Counter

      collections有很多扩展的子类,可以去文档的collections里找。

      ​​collections — 容器数据类型 — Python 3.10.4 文档​​

      这里介绍一下常用的​​Counter​​​,​​Counter​​是字典的一个子类,可以方便的统计次数。

      from collections import Counter
      cnt = Counter()
      words = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']


      for word in words:
      cnt[word] += 1

      print(cnt) # Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})


      # 更便捷的方法
      cnt2 = Counter(words)
      print(cnt2)

      Counter对象有一个字典接口,如果引用的键没有任何记录,就返回一个0,而不是弹出一个 ​​KeyError​​ :

      print(cnt['dark'])  # 0

      ​​most_common​​([n])

      返回一个列表,其中包含 n 个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。

      如果 n 被省略或为 ​​None​​​,​​most_common()​​ 将返回计数器中的 所有 元素。

      (计数值相等的元素按首次出现的顺序排序):

      Counter('abracadabra').most_common(3)

      Counter常用案例:

      c.total()                       # 所有元素的计数总和
      c.clear() # reset all counts
      list(c) # list unique elements
      set(c) # convert to a set
      dict(c) # convert to a regular dictionary
      c.items() # convert to a list of (elem, cnt) pairs
      Counter(dict(list_of_pairs)) # convert from a list of (elem, cnt) pairs
      c.most_common()[:-n-1:-1] # n least common elements
      +c # remove zero and negative counts
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.51cto.com/pigeon/5452306,作者:一只大鸽子,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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