容器型別的進階使用(字典、集合)
字典的相關函式
| 函式 | 作用 |
|---|---|
| fromkeys | 批量創建鍵值對,并設定默認值 |
| pop | 指定鍵洗掉指定的鍵值對,回傳指定鍵對應的值, |
| popitem | 洗掉最后一個鍵值對,以元組的形式回傳被洗掉的鍵值對, |
| clear | 清空字典,回傳None |
| update | 批量更新 |
| get | 查找資料, 獲取指定鍵的值 |
| keys | 將字典中的鍵組成新的可迭代物件 |
| values | 將字典中的值祖晨新的可迭代物件 |
| items | 將字典中的鍵值對湊成一個個元組,組成一個新的可迭代物件 |
fromkeys
將一個容器中的全部元素都作為字典的鍵,并設定默認值,批量的創建鍵值對
lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, None)
print(dct) # {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}
但是我們要注意一個問題,因為這些鍵值對的值都是來自于同一個記憶體地址當中的,如果我們設定的默認值是一個可變的資料型別的話,那么修改其中的一個值,所有的鍵值的值都會發生改變,這是災難性的,
lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, [1])
print(dct) # {'key0': [1], 'key1': [1], 'key2': [1]}
# 我們只是修改了key0的值,但是整個所有使用fromkeys創建的資料全部被修改了
dct['key0'][0] = 2
print(dct) # {'key0': [2], 'key1': [2], 'key2': [2]}
所以我們一般的情況下可以設定默認值為None,因為None默認開辟一個小資料池的地址,永遠不會發生變化,且None表示什么也沒有,對于記憶體地址的占用是獨一致的,當None變成任何的資料型別的時候,都不用擔心其它的None也一起修改,類似的資料型別還有1、2等數字型別,這些資料型別的特點就是具有記憶體的快取機制作為保護,
詳情可見,記憶體的快取機制,
lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, None)
print(dct) # {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}
dct['key0'] = 'msr20666'
print(dct) # {'key0': 'msr20666', 'key1': None, 'key2': None}
pop
通過鍵洗掉指定的鍵值對,如果沒有該鍵就會報錯,但是可以設定默認值,防止找不到指定鍵而報錯,
# 指定key0鍵洗掉
dct = {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}
dct.pop('key0')
print(dct) # {'key1': None, 'key2': None}
# 指定key4鍵洗掉,但是沒有該鍵,報錯
# dct.pop('key4') # error
# 指定默認值,預防報錯
res = dct.pop('key4', '沒有該鍵')
print(dct) # {'key1': None, 'key2': None}
print(res) # 沒有該鍵
popitem
洗掉最后一個鍵值對,
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
dct.popitem()
print(dct) # {'one': 1, 'two': 2}
clear
清空字典
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
dct.clear()
print(dct) # {}
update
用來批量的更新字典的鍵,如果這鍵存在就更新對應的值,如果這個鍵不存在,就創建一個新的鍵值對,
# 方式一:定義一組新的字典,然后將新字典跟新至舊的字典當中(推薦使用)
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
new_dct = {'one': 11, 'two': 22, 'six': 666}
dct.update(new_dct)
print(dct) # {'one': 11, 'two': 22, 'three': 3, 'six': 666}
# 方式二:在函式中直接跟著更新鍵值對(不推薦使用)
'''
在函式當中的直接使用關鍵字引數進行字典鍵值對的更新,關鍵字表示鍵,對應的值就是值;
缺點是關鍵字的命名和變數的命名是一樣的,比如不能使用數字開頭,那么如果字典鍵是整型那么就不能修改它對應的值了,
'''
dct = {1:1, 2:2, 'one':1, 'two':2}
# 關鍵字的命名不能使用數字開頭,那么就無法修改鍵是整型的鍵值對
# 所以這也是推薦是按照變數名的標準去命名鍵名的原因之一
# dct.update(1=1) # error
dct.update(one=11)
print(dct) # {1: 1, 2: 2, 'one': 11, 'two': 2}
# 可以一次性修改多個值
dct.update(one=111, two=22, three=33)
print(dct) # {1: 1, 2: 2, 'one': 111, 'two': 22, 'three': 33}
get
查找資料,指定一個鍵獲取對應的值
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
# 指定鍵獲取資料
res = dct.get('one')
print(res) # 1
# 如果沒有這個鍵,就回傳None
res = dct.get('six')
print(res) # None
# 可以設定默認值,如果查不到資料就回傳設定的默認值
res = dct.get('six', '沒有找到這個鍵')
print(res) # 沒有找到這個鍵
# 也可以直接指定鍵來查看對應的資料,但是如果沒有這個鍵就會直接報錯
# res = dct['six'] # error 找不到該資料
keys
將字典的鍵組成一個叫做dict_keys的可迭代物件,這是一個特殊的資料型別,可以強轉成為其它的資料型別,
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
res = dct.keys()
print(res) # dict_keys(['one', 'two', 'three'])
print(type(res)) # <class 'dict_key
values
將字典中的值組成一個叫做dict_values的可迭代物件當中,也是可以強轉成其它的容器資料型別,
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
res = dct.values()
print(res) # dict_values([1, 2, 3])
print(type(res)) # <class 'dict_values'>
items
將字典中的鍵值對湊成一個個的元組,組成叫做dict_items的可迭代物件中,
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
res = dct.items()
print(res) # dict_items([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
print(type(res)) # <class 'dict_items'>
集合的相關函式
| 函式 | 作用 |
|---|---|
| add | 向集合中添加資料,一次只能添加一個, 回傳None |
| update | 向集合中迭代添加資料,一次可以添加多個,回傳None |
| pop | 隨機洗掉集合中的一個資料,回傳被洗掉的值 |
| remove | 洗掉集合中指定的一個值,如果這個值不存在就報錯,回傳None |
| discard | 洗掉集合中指定的一個值,如果這個值不存在也不會報錯,回傳None |
| clear | 清空集合 |
| intersection | 回傳交集 |
| difference | 回傳差集 |
| union | 回傳并集 |
| symmetric_difference | 回傳對稱差集或者是補集 |
| issuperset | 判斷是否是指定集合的父集 |
| issubset | 判斷是否是指定集合的子集 |
| isdisjoint | 判斷兩個集合是否不相交() |
| frozenset | 將容器強轉成為冰凍集合型別 |
集合的增刪改查
集合是無序資料,因此不能進行查找和修改操作;
add
往集合中單個的添加資料
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.add('motherland')
print(setvar) # {1, 2, 3, 'motherland', 'hello', 'msr20666', 'msr'}
update
迭代的添加資料
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
lst = ('china', 'america', 'russia')
setvar.update(lst)
print(setvar) # {1, 2, 3, 'msr', 'america', 'russia', 'china', 'hello', 'msr20666'}
pop
隨機的洗掉其中的一個資料
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.pop()
print(setvar) # {2, 3, 'msr', 'msr20666', 'hello'}
remove
洗掉集合中指定的一個值,如果這個值不存在,就會報錯
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.remove('hello')
print(setvar) # {1, 2, 3, 'msr', 'msr20666'}
setvar.remove(4) # error,這個值不存在
discard
洗掉集合中指定的一個值,如果這個值不存在也不會報錯
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.discard('hello')
print(setvar) # {1, 2, 3, 'msr20666', 'msr'}
res = setvar.discard(4)
print(res) # None
clear
清空集合
setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.clear()
print(setvar) # set()
集合的交叉并補

intersection
交集,就是兩個集合中相同的資料,兩個集合的交集是相同的,簡寫 &
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}
res = set0.intersection(set1)
print(res) # {1, 2, 3}
res = set1 & set0
print(res) # {1, 2, 3}
difference
差集,差集就是兩個集合當中不相同的資料,注意兩個集合中的差集是不同的,簡寫 -
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}
res = set0.difference(set1)
print(res) # {4, 5, 6}
res = set1 - set0
print(res) # {0, 8, 9, 7}
union
并集,是兩個集合的所有資料,但是交集部分只會存在一個,兩個集合的并集是相同的,簡寫使用 |
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}
res = set0.union(set1)
print(res) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
res = set1 | set0
print(res) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
symmetric_difference
對稱差集,是兩個集合中除去并集的資料,就是兩者的差集,兩者的對稱差集是相同的,簡寫使用 ^
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}
res = set0.symmetric_difference(set1)
print(res) # {0, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
res = set1 ^ set0
print(res) # {0, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
補集,如果兩個集合,其中的一個集合包含另一個集合的所有資料,那么這個集合就是另一個集合的父集,反之就是子集,父集當中子集不存在的資料就是子集的補集
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}
res = set0.symmetric_difference(set1)
print(res) # {8, 5, 6, 7}
res = set1.symmetric_difference(set0)
print(res) # {5, 6, 7, 8}
issuperset
判斷是否是指定集合的父集,回傳布林值,簡寫使用 > 或者 =+
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}
res = set0.issuperset(set1)
print(res) # True
res = set1 > set0
print(res) # False
res = set1 >= set0
print(res) # False
issubset
判斷是否是指定集合的子集,回傳布林值,簡寫使用 < 或者 <=
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}
res = set0.issubset(set1)
print(res) # False
res = set1 < set0
print(res) # True
res = set1 <= set0
print(res) # True
isdisjoint
檢測兩個集合是否不相交
set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}
res = set0.isdisjoint(set1)
print(res) # False
set0 = {1, 2, 3}
set1 = {4, 5, 6}
res = set0.isdisjoint(set1)
print(res) # True
冰凍集合
冰凍集合可以理解為將集合冰凍封印,這樣集合不能進行添加洗掉元素等操作,只能進行交叉并補的操作,
setvar = {1, 2, 3, 4}
lstvar = [1, 2, 3, 4, 5]
fzs0 = frozenset(setvar)
print(fzs0) # # frozenset({1, 2, 3, 4})
print(type(fzs0)) # <class 'frozenset'>
fzs1 = frozenset(lstvar)
print(fzs1) # frozenset({1, 2, 3, 4, 5})
print(type(fzs1)) # <class 'frozenset'>
冰凍集合不能進行增刪改查的操作
fzs0.clear() # error
可以進行關于交叉并補的操作
res = fzs0.issuperset(fzs1)
print(res) # False
冰凍集合沒有解凍的方法,但是可以轉換成為其它的資料型別,比如使用set函式將冰凍集合變成普通的集合,
lst = set(fzs1)
print(setvar)
集合交叉并補的簡寫為什么是運算子
簡單的來說,交叉并補和位運算的本質都是一樣的,
| 交叉并補 | 位運算 | 符號 | 相同之處 |
|---|---|---|---|
| 交集 | 按位與 | & | 兩者之間共同存在的保留下來 |
| 并集 | 按位或 | | | 兩者之間的全部保留下來 |
| 對稱差集 | 按位異或 | ^ | 除了都有的,其它的保留下來 |
轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/441907.html
標籤:Python
