Python基本資料型別-list-tuple-dict-set

串列list

初始化串列

指定元素初始化串列

>>> num=['aa','bb','cc',1,2,3]
>>> print num
['aa', 'bb', 'cc', 1, 2, 3]

從字串初始化串列

>>> a='oiawoidhoawd97192048f'
>>> num=list(a)
>>> print num
['o', 'i', 'a', 'w', 'o', 'i', 'd', 'h', 'o', 'a', 'w', 'd', '9', '7', '1', '9', '2', '0', '4', '8', 'f']

從元組初始化串列

>>> a=(1,2,3,4,5,6,7,8)
>>> num=list(a)
>>> print num

創建一個空串列

>>> num=[]
>>> print num
[]

用某個固定值初始化串列

>>> initial_value=https://www.cnblogs.com/CHLL55/archive/2020/09/24/0
>>> list_length=5
>>> sample_list=[initial_value]*list_length
>>> print sample_list
[0, 0, 0, 0, 0]
>>> sample_list=[initial_value for i in range(10)]
>>> print sample_list
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

訪問串列

訪問單個元素

>>> num=[0,1,2,3,4,5,6,7]
>>> num[3]
3
>>> num=[0,1,2,3,4,5,6,7]
>>> num[0]
0
>>> num[-1]
7
>>> num[-3]
5

遍歷整個串列

num=[0,1,2,3,4,5,6,7]
for a in num:
    print a,

for i in range(len(num)):
    print num[i],

輸出結果：0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7

串列操作

更新串列

>>> num=[0,1,2,3,4,5,6,7]
>>> num[1]='abc'
>>> print num
[0, 'abc', 2, 3, 4, 5, 6, 7]

洗掉串列元素

num=[0,1,2,3,4,5,6,7]
for i in range(len(num)):
    print num[i],
del num[2]
print num

輸出結果：0 1 2 3 4 5 6 7 [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7]

串列運算子+*

串列對+和的運算子與字串相似，+號用于組合串列，號用于重復串列，

以下為+運算子

>>> a=['a','b','c']
>>> b=['d','e','f']
>>> c=a+b
>>> print c
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

以下為*運算子

>>> a=['a','b','c']
>>> c=a*4
>>> print c
['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']

串列函式

以下是串列相關函式的分類

xmind檔案可點這里下載

以下是help(list)的結果中關于重點函式的介紹部分

Help on list object:

class list(object)
 |  list() -> new empty list
 |  list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
 |  
 |  Methods defined here:
 |  
 |  append(...)
 |      L.append(object) -> None -- append object to end
 |  
 |  clear(...)
 |      L.clear() -> None -- remove all items from L
 |  
 |  copy(...)
 |      L.copy() -> list -- a shallow copy of L
 |  
 |  count(...)
 |      L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
 |  
 |  extend(...)
 |      L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable
 |  
 |  index(...)
 |      L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
 |      Raises ValueError if the value is not present.
 |  
 |  insert(...)
 |      L.insert(index, object) -- insert object before index
 |  
 |  pop(...)
 |      L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last).
 |      Raises IndexError if list is empty or index is out of range.
 |  
 |  remove(...)
 |      L.remove(value) -> None -- remove first occurrence of value.
 |      Raises ValueError if the value is not present.
 |  
 |  reverse(...)
 |      L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
 |  
 |  sort(...)
 |      L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data and other attributes defined here:
 |  
 |  __hash__ = None

元組tuple

Python的元組與串列類似，不同之處在于元組的元素不能修改；元組使用小括號()，串列使用方括號[]；元組創建很簡單，只需要在括號中添加元素，并使用逗號(,)隔開即可，

元組初始化

>>> t = (1, 2, 3)
>>> print(t)
(0, 1, 2)
>>> t = tuple(range(3))
>>> print(t)
(0, 1, 2)

元組函式

關于tuple相關的函式可以使用help命令獲得，

help(tuple)

Help on class tuple in module builtins:

class tuple(object)
 |  tuple() -> empty tuple
 |  tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items
 |  
 |  If the argument is a tuple, the return value is the same object.
 |  
 |  Methods defined here:
 |  
 |  count(...)
 |      T.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
 |  
 |  index(...)
 |      T.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
 |      Raises ValueError if the value is not present.

list和index方法的使用和list一模一樣，

命名元組

Python有一個類似tuple的容器namedtuples（命名元組），位于collection模塊中，namedtuple是繼承自tuple的子類，可創建一個和tuple類似的物件，而且物件擁有可訪問的屬性，

在c/c++中，對應的資料型別是結構體struct，

struct Point//宣告一個結構體型別Point,代表一個點
{
    int x;  //包括一個整型變數x
    int y;  //包括一個整型變數y
};  //最后有一個分號

這樣就宣告了一個新的結構體型別Point，有了型別就可以定義結構體的變數了，

Point p1,p2;

在c/c++中結構體的最大作用在于組織資料，也就是對資料的封裝（可以把結構體理解為特殊的類），在python中起相同作用的就是命名元組了，命名元祖的具體使用如下

>>> from collections import namedtuple	#依賴collections包的namedtuple模塊
>>> Point = namedtuple('Point', 'x,y')
>>> p1 = Point(11, y=22)
>>> p1
Point(x=11, y=22)
>>> type(p1)
__main__.Point
>>> p1.x
11
>>> p1.y
22
>>> p1[0] + p1[1]
33
>>> a, b = p1
>>> a, b
(11, 22)

命名元祖的具體使用可以參見：namedtuple()以及python 命名元組

字典dict

字典相關的所有內容如下

xmind檔案可點這里下載

help(dict)

可以發現，dict是python內建的類，是一種key-value結構

Help on class dict in module __builtin__:

class dict(object)
 |  dict() -> new empty dictionary
 |  dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
 |      (key, value) pairs
 |  dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
 |      d = {}
 |      for k, v in iterable:
 |          d[k] = v
 |  dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
 |      in the keyword argument list.  For example:  dict(one=1, two=2)
 |  
 |  Methods defined here:

字典(dictionary)是除串列之外python中最靈活的內置資料結構型別，串列是有序的物件結合，字典是無序的物件集合，兩者之間的區別在于：字典當中的元素是通過鍵來存取的，而不是通過偏移存取，

dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'};

每個鍵與值必須用冒號隔開(??，每對用逗號分割，整體放在花括號中({})，鍵必須獨一無二，但值則不必；值可以取任何資料型別，但必須是不可變的，如字串，數或元組，

字典初始化

In [1]: d = {}		#{}被字典占用了，所以set不能按照這個初始化

In [2]: type(d)
Out[2]: dict

In [3]: d = dict()

In [4]: d = {'a':1, 'b':2}

In [5]: d = dict([('a', 1), ('b', 2)])	#可接受以元組為元素的串列

In [6]: d
Out[6]: {'a': 1, 'b': 2}

In [7]: d = dict.fromkeys(range(5))		# 傳入的可迭代元素為key， 值為None

In [8]: d
Out[8]: {0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None}

In [9]: d = dict.fromkeys(range(5), 'abc')	# 傳入的可迭代元素為key， 值為'abc'

In [10]: d
Out[10]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc'}

增加

d[key] = value,update

In [10]: d
Out[10]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc'}

In [11]: d['a'] = 1		# 可以直接使用key作為下標， 對某個不存在的下標賦值，會增加kv對

In [12]: d
Out[12]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'a': 1}

In [13]: d.update([('c',3),('p',0)])	# update 傳入的引數需要和dict保持一致

In [14]: d
Out[14]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'p': 0, 'c': 3, 'a': 1}

In [15]: d.update([('c', 4), ('p', 4)])	#對已經存在的update時會進行修改，通常用于合并字典

In [16]: d
Out[16]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'p': 4, 'c': 4, 'a': 1}

洗掉

• pop 用于從字典洗掉一個key， 并回傳其value，當洗掉不存在的key的時候， 會拋出KeyError，當洗掉不存在的key， 并且指定了默認值時， 不會拋出KeyError， 會回傳默認值
• popitem 隨機 回傳并洗掉一個kv對的二元組
• clear 清空一個字典
• del陳述句

In [16]: d
Out[16]: {0: 'abc', 1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'p': 4, 'c': 4, 'a': 1}

In [17]: help(d.pop)
Help on built-in function pop:

pop(...) method of builtins.dict instance
    D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.
    If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised

In [18]: d.pop(0)	# 洗掉一個key，并且回傳對應的value
Out[18]: 'abc'

In [19]: d
Out[19]: {1: 'abc', 2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'p': 4, 'c': 4, 'a': 1}

In [20]: d.pop(0)	# 如果要洗掉的key不存在，則拋出KeyError
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-e1702b259b84> in <module>()
----> 1 d.pop(0)

KeyError: 0

In [21]: d.pop(0, 'default')	# 如果給定default，則洗掉不存在的key時會回傳default
Out[21]: 'default'

In [22]: d.pop(1, 'default')	# 給定的default對存在的key不會產生影響
Out[22]: 'abc'

In [23]: d
Out[23]: {2: 'abc', 3: 'abc', 4: 'abc', 'p': 4, 'c': 4, 'a': 1}

訪問

單個元素的訪問

• 通過key直接訪問
• 通過get函式訪問

In [1]: d = {'r':2, 'd':2, 'c':3, 'p':0}

In [2]: d
Out[2]: {'c': 3, 'd': 2, 'p': 0, 'r': 2}

In [3]: d['p']
Out[3]: 0

In [4]: d['c']
Out[4]: 3

In [5]: d['a']
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-169a40407b7f> in <module>()
----> 1 d['a']

KeyError: 'a'

In [6]: d.get('d')
Out[6]: 2

In [7]: d.get('a')

In [8]: d.get('a','default')
Out[8]: 'default'

In [9]: help(d.setdefault)


In [10]: d.setdefault('c','default')
Out[10]: 3

In [11]: d.setdefault('a','default')
Out[11]: 'default'

In [12]: d
Out[12]: {'a': 'default', 'c': 3, 'd': 2, 'p': 0, 'r': 2}

字典的遍歷

直接for in遍歷

for x in d:
    print(x)

直接用for in 遍歷字典， 遍歷的是字典的key

keys函式遍歷

• d.keys() # keys 方法回傳一個可迭代物件， 元素是字典所有的key
• d.keys() -> dict_keys(['d', 'a', 'c', 'r', 'p'])

for x in d.keys():
	print(x)

values函式遍歷

• d.values() # values 方法回傳一個可迭代物件，元素是字典所有的value
• d.values() -> dict_values([2, 'default', 3, 2, 0])

for x in d.values():
	print(x)

items函式遍歷

• d.items() # items 方法回傳一個可迭代物件， 元素是字典的所有(k, v)對
• d.items() -> dict_items([('d', 2), ('a', 'default'), ('c', 3), ('r', 2), ('p', 0)])

for x in d.items():
	print(x)

輸出如下

('d', 2)
('a', 'default')
('c', 3)
('r', 2)
('p', 0)

另外一種方式：決議(k,v)對

for k, v in d.items():
	print(k, v)

輸出如下

d 2
a default
c 3
r 2
p 0

keys， values， items 回傳的都類似生成器的物件, 它并不會復制一份記憶體

Python2對應的函式回傳的是串列， 會復制一份記憶體

字典的限制

• 字典的key不能重復
• 字典的key需要可hash

默認字典

默認字典是defaultdict

In [25]: from collections import defaultdict

In [26]: d1 = {}

In [27]: d1
Out[27]: {}

In [28]: d2 = defaultdict(list)	# list在此是list的初始化函式

In [29]: d2
Out[29]: defaultdict(list, {})

In [30]: d1['a']
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-a9ea8faf9ae0> in <module>()
----> 1 d1['a']

KeyError: 'a'

In [31]: d2['a']
Out[31]: []

default初始化的時候， 需要傳入一個工廠函式， 具體的介紹可以使用help(defaultdict)來查看，當我們使用下標訪問一個key的時候， 如果這個key不存在， defaultdict會自動呼叫初始化時傳入的函式， 生成一個物件作為這個key的value，因此上面的list函式初始化的時候就生成了一個空串列，

以下是使用dict和defaultdict的對比

d = {}

for k in range(10):
    for v in range(10):
        if k not in d.keys():
            d[k] = []
        d[k].append(v)

如果這段代碼使用defaultdict來寫

d = defaultdict(list)

for k in range(10):
    for v in range(10):
        d[k].append(v)

有序字典

有序字典是OrderedDict（第一個字母大寫）

In [33]: from collections import OrderedDict

In [34]: d = OrderedDict()

In [35]: d[0] = 3

In [36]: d[3] = 4

In [37]: d[1] = 5

In [38]: d
Out[38]: OrderedDict([(0, 3), (3, 4), (1, 5)])

In [39]: for k, v in d.items():
    ...:     print(k, v)
    ...:     
0 3
3 4
1 5

有序字典會保持插入的順序

集合set

集合相關的所有內容如下

xmind檔案可點這里下載

>>> help(set)
Help on class set in module __builtin__:

class set(object)
 |  set() -> new empty set object
 |  set(iterable) -> new set object
 |  
 |  Build an unordered collection of unique elements.
 |  
 |  Methods defined here:

詳細使用可以參考：https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486

下面是一個小例子：

>>> a = [11,22,33,44,11,22]  
>>> b = set(a)  
>>> b  
set([33, 11, 44, 22])  
>>> c = [i for i in b]  
>>> c  
[33, 11, 44, 22]  

定義與初始化

In [2]: s = set()
In [3]: s
Out[3]: set()
In [4]: s = {1, 2, 3}
In [5]: s
Out[5]: {1, 2, 3}
In [6]: s = set(range(3))
In [7]: s
Out[7]: {0, 1, 2}

增加

增加函式有兩個add和update

add是增加單個元素，和串列的append操作類似，是原地修改

update是增加一個可迭代物件，和串列的extend操作類似，是原地修改

兩個函式對于已經存在的元素會什么也不做

In [7]: s
Out[7]: {0, 1, 2}

In [8]: s.add(3)

In [9]: s
Out[9]: {0, 1, 2, 3}

In [10]: s.add(3)

In [11]: s
Out[11]: {0, 1, 2, 3}

In [12]: help(s.update)
Help on built-in function update:

update(...) method of builtins.set instance
    Update a set with the union of itself and others.

In [13]: s.update(range(4, 7))

In [14]: s
Out[14]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}

In [15]: s.update(range(4, 9))

In [16]: s
Out[16]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

洗掉

• remove 洗掉給定的元素， 元素不存在拋出KeyError（需要拋出例外時使用此函式）
• discard 洗掉給定的元素， 元素不存在，什么也不做（和remove的唯一區別）
• pop 隨機arbitrary洗掉一個元素并回傳， 集合為空，拋出KeyError
• clear 清空集合

In [16]: s
Out[16]: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

In [17]: s.remove(0)

In [18]: s
Out[18]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

In [19]: s.remove(10)
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-99f2b84d3df8> in <module>()
----> 1 s.remove(10)

KeyError: 10


In [21]: s
Out[21]: {1, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

In [22]: s.discard(1)

In [23]: s
Out[23]: {3, 4, 5, 6, 7, 8}

In [24]: s.discard(10)

In [25]: s
Out[25]: {3, 4, 5, 6, 7, 8}

In [26]: help(s.pop)
Help on built-in function pop:

pop(...) method of builtins.set instance
    Remove and return an arbitrary（隨機的） set element.
    Raises KeyError if the set is empty.

In [27]: s.pop()
Out[27]: 3

In [28]: s.pop()
Out[28]: 4

In [29]: s.clear()

In [30]: s
Out[30]: set()

In [31]: s.pop()
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-e76f41daca5e> in <module>()
----> 1 s.pop()

KeyError: 'pop from an empty set'

修改

集合不能修改單個元素

查找

• 集合不能通過索引

• 集合沒有訪問單個元素的方法

• 集合不是線性結構， 集合元素沒有順序

集合的pop操作的隨機性可以證明集合不是線性結構的，

In [32]: s = {1, 2, 3, 4, 5, 65, 66, 67, 88}

In [33]: s.pop()
Out[33]: 65

成員運算子

• in
• not in

用于判斷一個元素是否在容器中

In [34]: 1 in [1, 2, 3, 4]
Out[34]: True

In [35]: 5 in [1, 2, 3, 4]
Out[35]: False

In [36]: 5 not in [1, 2, 3, 4]
Out[36]: True

In [37]: 'love' in 'I love python'
Out[37]: True

In [38]: [1, 2] in [1, 2, 3, 4]
Out[38]: False

In [39]: 1 in (1, 2, ,3 ,4)
  File "<ipython-input-39-ed83805ebe55>", line 1
    1 in (1, 2, ,3 ,4)
                ^
SyntaxError: invalid syntax


In [40]: 1 in (1, 2, 3, 4)
Out[40]: True

In [41]: 1 in {1, 2, 3, 4}
Out[41]: True

集合的成員運算和其他線性結構的時間復雜度不同

In [42]: lst = list(range(100000))

In [43]: s = set(range(100000))

In [44]: %%timeit
    ...: -1 in lst
    ...: 
1000 loops, best of 3: 1.61 ms per loop

In [45]: %%timeit
    ...: -1 in s
    ...: 
The slowest run took 29.72 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000000 loops, best of 3: 49.3 ns per loop

由以上可見，做成員運算的時候 集合的效率遠高于串列，

In [46]: lst2 = list(range(100))

In [47]: s = set(range(100))

In [48]: %%timeit
    ...: -1 in lst2
    ...: 
1000000 loops, best of 3: 1.6 μs per loop

In [49]: %%timeit
    ...: -1 in s
    ...: 
The slowest run took 20.77 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000000 loops, best of 3: 56.9 ns per loop

做成員運算時 串列的效率和串列的規模有關，而集合的效率和集合的規模無關，

成員運算：

• 集合 O(1)
• 串列(線性結構) O(n)

集合運算

集合運算主要有：交集，差集，對稱差集，并集

python中的集合運算都對應兩個版本，一個默認版本（回傳新的集合），一個update版本（會更新集合本身），

交集

intersection

交集的特性：滿足交換律，多載了&運算子

In [50]: s1 = {1, 2, 3}

In [51]: s2 = {2, 3, 4}

In [52]: s1.intersection(s2)
Out[52]: {2, 3}

In [53]: s2.intersection(s1)		#交集滿足交換律
Out[53]: {2, 3}

In [54]: s1
Out[54]: {1, 2, 3}

In [55]: s2
Out[55]: {2, 3, 4}

In [56]: s1.intersection_update(s2)		
    #交集的update版本，做原地修改，回傳none,相當于  s1 = s1.intersection(s2)

In [57]: s1
Out[57]: {2, 3}

In [58]: s2
Out[58]: {2, 3, 4}

In [59]: s1 = {1, 2, 3}

In [60]: s1 & s2	#交集多載了&運算子，相當于 s1.intersection(s2)
Out[60]: {2, 3}

差集

difference

差集特性：不滿足交換律，多載了-運算子

In [61]: s1 = {1, 2, 3}

In [62]: s2 = {2, 3, 4}

In [63]: s1.difference(s2)
Out[63]: {1}

In [64]: s2.difference(s1)	#差集不滿足交換律
Out[64]: {4}

In [65]: s1.difference_update(s2)	#差集的update版本,相當于  s1 = s1.difference(s2)

In [66]: s1
Out[66]: {1}

In [67]: s1 = {1, 2, 3}

In [68]: s1 - s2	#差集多載了-運算子，相當于  s1.difference(s2)
Out[68]: {1}

In [69]: s2 - s1
Out[69]: {4}

對稱差集

symmetric_difference

對稱差集特性：滿足交換律，多載了^運算子

In [70]: s1 = {1, 2, 3}

In [71]: s2 = {2, 3, 4}

In [72]: s1.symmetric_difference(s2)
Out[72]: {1, 4}

In [73]: s2.symmetric_difference(s1)		#對稱差集滿足交換律
Out[73]: {1, 4}

In [74]: s1.symmetric_difference_update(s2)		
    #對稱差集的update版本，相當于  s1 = s1.symmetric_difference(s2)

In [75]: s1
Out[75]: {1, 4}

In [76]: s1 = {1, 2, 3}

In [77]: s1 ^ s2	#對稱差集多載了^運算子，相當于 s1.symmetric_difference(s2)
Out[77]: {1, 4}

并集

union,update

并集特性：滿足交換律，多載了|運算子

In [78]: s1 = {1, 2, 3}

In [79]: s2 = {2, 3, 4}

In [80]: s1.union(s2)
Out[80]: {1, 2, 3, 4}

In [81]: s2.union(s1)	#并集滿足交換律
Out[81]: {1, 2, 3, 4}

In [82]: s1.update(s2)	#update函式就是并集的update版本，相當于 s1 = s1.update(s2)

In [83]: s1
Out[83]: {1, 2, 3, 4}

In [84]: s1 = {1, 2, 3}

In [85]: s1 + s2	#并集多載的運算子不是+
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-85-1659087814e1> in <module>()
----> 1 s1 + s2

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'set' and 'set'

In [86]: s1 | s2	#并集多載的運算子是|
Out[86]: {1, 2, 3, 4}

集合相關的判斷

issuperset,issubset

isdisjoint：判斷是否兩個集合是否不相交（disjoint），有交集則回傳False，沒有交集則回傳True

In [87]: s1 = {1, 2, 3, 4}

In [88]: s2 = {1, 2}

In [89]: s1.issuperset(s2)		#判斷是否是超集
Out[89]: True

In [90]: s2.issubset(s1)		#判斷是否是子集
Out[90]: True

In [91]: s1.isdisjoint(s2)		#判斷是否不相交
Out[91]: False

In [92]: s1 = {1, 2}

In [93]: s2 = {3, 4}

In [94]: s1.isdisjoint(s2)
Out[94]: True

集合的限制

集合的元素不能是可變的，集合的元素必須可hash

In [95]: {'a', 'b', 'c'}
Out[95]: {'a', 'b', 'c'}

In [96]: {[1, 2, 3]}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-96-e7ef34388120> in <module>()
----> 1 {[1, 2, 3]}

TypeError: unhashable type: 'list'

In [97]: {bytearray(b'abc')}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-97-62b530a8195b> in <module>()
----> 1 {bytearray(b'abc')}

TypeError: unhashable type: 'bytearray'

In [98]: {{3, 4}}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-98-47b1c90a198f> in <module>()
----> 1 {{3, 4}}

TypeError: unhashable type: 'set'

In [99]: {(1, 2)}
Out[99]: {(1, 2)}

In [100]: {b'abc'}
Out[100]: {b'abc'}

#hash函式可以直接使用
In [101]: hash(b'abc')
Out[101]: 1955665834644107130

In [102]: hash([1, 2, 3])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-102-0b995650570c> in <module>()
----> 1 hash([1, 2, 3])

TypeError: unhashable type: 'list'

參考資料

Python集合（set）型別的操作

python資料型別詳解

Python中的List，Tuple和Dictionary

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