万字长文爆肝Python基础入门【第二d、超详细数据类型总结】

概述目录一、建立一个数据火车——列表1、创建列表2、列表元素的获取3、列表元素的添加4、列表元素的删除5、列表元素的修改二、列表的亲兄弟——元组1、创建元组2、元组元素的获取3、元组和列表的差别三、数据中的魔术师——字符串1、创建字符串2、字符的获取3、字符

目录

一、建立一个数据火车——列表

1、创建列表

2、列表元素的获取

3、列表元素的添加

4、列表元素的删除

5、列表元素的修改

二、列表的亲兄弟——元组

1、创建元组

2、元组元素的获取

3、元组和列表的差别

三、数据中的魔术师——字符串

1、创建字符串

2、字符的获取

3、字符串的处理

4、字符转义

5、原始字符串

6、多行字符串

7、列表、元组、字符串的通用 *** 作

8、列表、元组、字符串总结

四、索引存储不再麻烦——字典

1、创建字典

2、字典键值对的添加

3、键值对的获取

4、字典键值对的删除

5、字典中键值对修改

6、什么时候用字典

五、比较专一的大火车——集合

1、创建集合

2、集合元素的添加

3、集合元素的获取

4、集合元素的删除

5、集合的运算

6、集合运算示例

7、什么时候用集合

8、获取字典和集合中的元素数量

9、字典和集合大总结

写在最后

---

前言

Hello，你好呀，我是灰小猿，一个超会写BUG的程序猿！

近期和大家分享总结了关于Python基础进阶的文章“【全网力荐】堪称最易学的Python基础入门教程”，然后得到了很多小伙伴的支持和肯定，但是同时很多刚开始学习的小伙伴在编程的时候还会遇见很多错误，所以就又为大家总结了一篇关于Python常见报错及其解决方案的文章“全网最值得收藏的Python常见报错及其解决方案，再也不用担心遇到BUG了！”。来帮助大家解决在前期学习中遇到的一些BUG。感兴趣的小伙伴可以去阅读一下。

之后还会计划和大家分享更多的Python基础及进阶技术，大家可以关注我一起进步呀！

今天就继续来和大家分享Python基础入门之后的又一技术：列表、元组、字符串处理、字典和集合类型。文章较长，建议先收藏之后慢慢学习！

可能很多小伙伴在其他的编程语言中也见过这几个类型的使用，但是在Python对其的学习绝对会让你不虚此读！！！

我们之前学习了字符串和列表，除此之外 Python 中还内置有元组、字典、集合等常用的数据类型，它们都被用于存放批量数据。

存放批量数据用列表不就行了吗，为什么还要这么多数据类型？这是因为在不同的场景下，对数据的读取和修改效率以及内存使用情况的要求是不一样的，为了满足不同的场景需求，需要以不同的组织形式来存放数据。上面所述的那些数据类型，本质上就是不同的数据组织形式，Python 直接为我们提供了它们的现成的实现，我们拿来即可使用，轻而易举地获取各种不同的存放、访问和修改数据的能力。

列表、元祖、字典、集合、字符串这些数据类型中所存放的一个个单独的数据，叫作项（Item）或元素（Element）。这些数据类型除了可以存放元素以外，还能通过调用对象方法来 *** 作管理其中的元素。

我们来详细学习下这五种内置数据类型。

一、建立一个数据火车——列表

列表是 Python 中非常常用的数据类型。之前的章节中我们学习过列表的一些基础知识，这个小节将会更深入地介绍列表的各种功能。

列表是用于存放若干元素的有序序列。列表使用方括号（[]）来表示，其中的元素写入方括号中，多个元素时用逗号分隔，如 [1, 'go', [0.1, 0.2]]。它的元素可以是任意数据类型，甚至也可以是个列表。

元素之间有顺序关系，每个元素都有自己的位置，每个位置从 0 开始依次标号，这个表示位置的数字叫作索引。

列表被创建之后，我们可以对它做很多 *** 作，包括添加元素，删除元素，修改元素，查找元素等。

1、创建列表

创建空的列表：

列表 = []

>>> items = []
>>> items
[]

创建包含元素的列表：

列表 = [元素1, 元素2, ..., 元素N]

>>> items = [1, 2, 3]
>>> items
[1, 2, 3]

2、列表元素的获取

通过索引获取元素

元素 = 列表[索引]

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters[2]
’c’

通过元素获取索引

这种方式和上面相反，首先在列表中寻找元素，然后返回元素对应的索引。

索引 = 列表.index(元素)

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.index(‘c’)
2

查看元素是否存在于列表中

要想查看元素是否存在于列表中，需要借助 Python 的关键字 in，使用如下：

布尔值 = 元素 in 列表

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> ‘a’ in letters
True
>>> ‘z’ in letters
False

统计元素在列表中的个数

统计元素在列表中的个数，或者说是元素在列表中出现的次数。

个数 = 列表.count(元素)

>>> numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 7]
>>> numbers.count(5)
2

3、列表元素的添加

我们可以很灵活地向列表添加元素，如以追加的形式向列表末尾添加一个元素；以插入的形式向列表的任意位置插入元素；或者将一个列表中的所有元素批量的添加到另一个列表中。

向列表末尾追加元素

列表.append(元素)

>>> letters = [‘a’, ‘b’]
>>> letters.append(‘c’)
>>> letters
[‘a’, ‘b’, ‘c’]

向列表的任意位置插入元素

列表.insert(索引, 元素)

>>> letters = [‘a’, ‘b’]

>>> letters.insert(0, ‘c’)
>>> letters
[‘c’, ‘a’, ‘b’]

>>> letters.insert(2, ‘d’)
>>> letters
[‘c’, ‘a’, ‘d’, ‘b’]

列表末尾追加另一个列表的所有元素

列表.extend(另一列表)

>>> letters = [‘a’, ‘b’]
>>> letters.extend([‘c’, ‘d’, ‘e’])
>>> letters
[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’]

4、列表元素的删除

删除元素的方式同样很灵活。

按索引删除元素

元素 = 列表.pop(索引)

pop(索引) 会将索引对应的元素从列表中删除，同时返回这个元素。

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.pop(0)
’a’
>>> letters
[‘b’, ‘c’]

也可以不传递索引，这样的话默认删除并返回最后一个元素。

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.pop()
’c’
>>> letters
[‘a’, ‘b’]

按索引删除元素（del 方法)

删除一个列表元素也可以使用 Python 中的 del 关键字，如下：

del 列表[索引]

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> del letters[0]
>>> letters
[‘b’, ‘c’]

直接删除元素

直接删除元素时，Python 会先在列表中遍历该元素，然后将匹配到的第一个元素删除。

列表.remove(元素)

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.remove(‘b’)
>>> letters
[‘a’, ‘c’]

清空所有元素

清空所有元素即是把列表元素全部删除，最后仅为列表仅为 []。

列表.clear()

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.clear()
>>> letters
[]

5、列表元素的修改

通过赋值修改列表元素

列表[索引] = 新元素

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters[2] = 'd’
>>> letters
[‘a’, ‘b’, ‘d’]

反转整个列表

反转整个列表会将所有的元素倒序排列。

列表.reverse()

>>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
>>> letters.reverse()
>>> letters
[‘c’, ‘b’, ‘a’]

列表元素排序

列表.sort()

>>> numbers = [2, 4, 5, 2, 1, 5, 7, 3]
>>> numbers.sort()
>>> numbers
[1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 7]

也可以通过指定 sort 方法的 reverse 参数来倒序排列。

列表.sort(reverse=True)

>>> numbers = [2, 4, 5, 2, 1, 5, 7, 3]
>>> numbers.sort(reverse=True)
>>> numbers
[7, 5, 5, 4, 3, 2, 2, 1]

 

二、列表的亲兄弟——元组

元组和列表非常相似，也是用于存放元素的有序序列。它用的圆括号（()）表示，元素写入圆括号中，多个元素时用逗号分隔，如 (1, 2, 3)。

元组同样具有索引，索引使用方式与列表一致。其元素同样可以是任意类型。

看起来元组就是披着圆括号外衣的列表嘛！有什么区别？

元组创建完成后，便不能向其中添加元素，也不能修改和删除其中的任何一个元素。所以它与列表相比，只能查找元素，也就是说只具备读的功能，不具备写的功能。元组的这一特性叫作不可变（性）（Immutable），而列表是可变的（Mutable）。

1、创建元组

创建空的元组：

元组 = ()

>>> items = ()
>>> items
()

创建包含多个元素的元组：

元组 = (元素1, 元素2, ..., 元素N)

>>> items = (1, 2, 3)
>>> items
(1, 2, 3)

创建只包含一个元素的元组

只包含一个元素的情况需要单独说明一下，因为它的形式与直觉不相符。

创建只包含一个元素的元组，需要在唯一的那个元素后面加上逗号，如：

元组 = (元素,)

>>> items = (1,)
>>> items
(1,)

这是因为，如果括号中只有一个元素，那么 Python 会将这个括号当作优先级符号进行处理（像数学中的那样），而不是当作元组。可以试一下：

>>> items = (1)
>>> items
1
>>> type(items)
<class ‘int’>

2、元组元素的获取

通过索引获取元素

元素 = 元组[索引]

>>> letters = (‘a’, ‘b’, ‘c’)
>>> letters[2]
’c’

通过元素获取索引

索引 = 元组.index(元素)

>>> letters = (‘a’, ‘b’, ‘c’)
>>> letters.index(‘c’)
2

查看元素是否存在于元组中

布尔值 = 元素 in 元组

>>> letters = (‘a’, ‘b’, ‘c’)
>>> ‘a’ in letters
True
>>> ‘z’ in letters
False

统计元素在元组中出现的个数

个数 = 元组.count(元素)

>>> numbers = (1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 7)
>>> numbers.count(5)
2

3、元组和列表的差别

我们可以看到，元组所具有的 *** 作在使用方式上与和列表非常相似，甚至在一定程度上可以将元组看作是列表的精简版，但它们之间也有明显的差别。

元组是不可变的（Immutable），列表是可变的（Mutable），元组在被创建之后，就不能添加、删除和修改元素，而列表可以一般情况下元组的性能在略高于列表

我们在什么时候用列表，什么时候用元组？

列表还是元组，通常性能不是从它们中做选择的主要考虑因素，因为它们之间的性能差异不是很大。我们的选择通常围绕着可变和不可变的特性进行，当我们需要添加元素或修改元素时，使用列表；当我们希望所有元素在创建之后便不再改变，可使用元组。

 

三、数据中的魔术师——字符串

字符串也是 Python 中非常常用的内置数据类型。我们之前学习过字符串的一些内容，现在来深入的了解下。

为什么要叫它是数据中的魔术师呢？原因是因为它可以转义成很多你想要的数据类型，接下来往下看你就知道了！

字符串是 Python 中用来存放字符序列的数据类型，其中的元素只能是字符。字符串使用单引号或双引号来表示，如 'pick'，"cherry"，通常我们首先使用单引号。

字符串是有序序列，可以使用索引来获取其中某个位置的元素。它是不可变的，被创建之后其中的元素（也就是字符）不能被修改和删除。

1、创建字符串

创建空字符串（即不包含字符的字符串）：

字符串 = ''

>>> string = ''
>>> string
’’

创建包含元素的字符串：

字符串 = '若干字符'

>>> string = 'happy’
>>> string
’happy’

2、字符的获取

通过索引获取字符

字符 = 字符串[索引]

>>> string = ‘happy’
>>> string[2]
’p’

通过子串获取索引

所谓子串就是从字符串中截取下来的一部分，可以是一个字符，一部分字符、全部字符、或空字符串，如 'a'、'ppy'、'happy'、'' 都是 ‘happy’ 的子串。查找子串时，返回的是子串的第一个字符的索引。

索引 = 字符串.index(字符)

>>> string = ‘happy’
>>> string.index(‘p’)
2

>>> string = ‘happy’
>>> string.index(‘app’)
1

当字符或子串不存在时，index 方法将抛出 ValueError 错误。

也可采用字符串的 find 方法来查找子串，使用方式与 index 一致，不同点在于 find 方法未找到子串时返回数字 -1，而不抛异常。

>>> string = ‘happy’
>>> string.find(‘app’)
1
>>> string.find(‘z’)
-1

查看字符是否存在于字符串中

查看字符是否存在于字符串中，需要借助 Python 的关键字 in，如下：

布尔值 = 字符 in 字符串

>>> string = ‘happy’
>>> ‘a’ in string
True
>>> ‘z’ in string
False

统计字符在字符串中的个数

个数 = 字符串.count(字符)

>>> string = ‘happy’
>>> string.count(‘p’)
2

3、字符串的处理

字符串自带的方法非常多，除了上面介绍的几个之外还有四十多个，这是因为字符处理是编程时的一项高频工作。Python 将这些字符处理相关的功能以方法的形式集成在字符串里。

这里列举几个常见的方法：

startswith：判断字符串是否以某个子串开头，返回布尔值

>>> string = ‘happy’
>>> string.startswith(‘ha’)
True

endswith：判断字符串是否以某个子串结尾，返回布尔值

>>> string = ‘happy’
>>> string.endswith(‘y’)
True

replace：将字符串的子串用一个另一个字符串替换，返回一个新的字符串

>>> string = ‘happy’
>>> string.replace(‘y’, ‘iness’)
’happiness’

strip：去除字符串前后的空白符号，如空格、换行符、制表符，返回一个新的字符串

>>> string = ’ \t happy \n’
>>> string.strip()
’happy’

split：将字符串用某个子串分隔开，分隔后的各个部分放入列表中，并返回这个列表

>>> string = ‘I am happy’
>>> string.split(’ ')
[‘I’, ‘am’, ‘happy’]

join：将一个序列中的元素用某个字符（串）拼接，组成一个大的字符串，并返回这个字符串

>>> words = [‘I’, ‘am’, ‘happy’]
>>> ’ '.join(words)
’I am happy’

upper：将字符串转化为大写字母形式，返回一个新的字符串

>>> string = ‘happy’
>>> string.upper()
’HAPPY’

lower：将字符串转化为小写字母形式，返回一个新的字符串

>>> string = ‘HAPPY’
>>> string.lower()
’happy’

注意上面的这些字符处理功能，对字符串作处理后都是返回一个新的字符串，而不会直接修改原有的字符串。为什么呢？字符串不可变呀！

4、字符转义

我们在创建字符串时，有一些字符是没法直接在引号中表示的，如单引号或双引号，因为这和表示字符串本身的符号冲突了，如：

>>> string = 'I’m happy’
file “”, line 1
     string = ‘I’m happy’
                   ^
SyntaxError: invalID Syntax

抛出 SyntaxError 语法错误异常，因为 Python 将 string = 'I' 看作字符串的赋值，而后面的 m happy' 就无法解析了，因为不符合任何语法。

这时就需要使用字符转义了，我们在这类无法直接在字符串中表示的字符前加上 \ 符号，形如 \'，这样 Python 在解析时就能理解这是嵌入在字符串中的单引号 '：

>>> string = 'I\'m happy’
>>> string
"I’m happy"

像 \' 这样在前面加了反斜杠（\），为了能在字符串中正常表示的字符，叫作转义字符。而这个转化的行为叫作字符转义。

与单引号的用法相同，双引号用 \" 来转义。

字符串中的 \ 用来做字符转义了，那怎么在字符串中表示斜杆 \ 这个字符呢？使用 \，将斜杆 \ 转义一下。除此之外，有一些空白符号也需要用转义字符来表示，因为我们没办法直接在字符串中表示它们，如常见的换行（\n），制表符（\t），回车（\r）。

常用的转义字符	含义
\'	单引号
\"	双引号
\	反斜杠
\n	换行符
\t	制表符（Tab）
\r	回车

举个例子，如果在字符串使用了 \n，那么在用 print() 输出字符串的时候，这个字符串会被换行输出。如：

>>> print(‘第一行\n第二行’)
第一行
第二行

使用 \n 换行符使得我们能够在一行的字符串来表示多行的内容。

说明：转义字符虽然在书写时使用了两个字符，但是在程序中它只是一个字符。可以自己来试验下：
>>> len(’\n’)
1
>>> len(’\’’)
1

如果我们就想在字符串中表示 \n 这两个字符，而不是让它表示换行，该怎么办？有两种方式：

使用 \n，将 \n 前面的反斜杠转义

>>> print(‘第一行\\n第二行’)
第一行\n第二行

使用原始字符串

5、原始字符串

原始字符串就是在字符串的起始引号前加上一个 r 或 R 字母，这样字符串中的内容将不会被转义，将按照原样输出。使用方法：

r'字符串内容'

>> print(r’第一行\n第二行’)
第一行\n第二行

6、多行字符串

我们之前所使用的字符串都被书写成一行，要想让字符串可以跨行书写，写成多行的形式，有两种方法：

字符串的每行末尾使用 \ 续行

以多行的形式书写字符串，每行的末尾使用 \ 续行。需要注意输出内容为一行。

string = '第一行\第二行\第三行'

>>> string = '第一行\
… 第二行\
… 第三行’
>>> print(string)
‘第一行第二行第三行’

可以看到这种方式可以让字符串以多行的方式来书写，但是输出内容还是被当作一行。如果想要输出内容为多行，需要在字符串中显式地使用 \n 进行换行。

>>> string = '第一行\n\
… 第二行\n\
… 第三行’
>>> print(string)
第一行
第二行
第三行

使用三个单引号或三个双引号来表示字符串

在 Python 中字符串也可以使用三个单引号或三个双引号来表示字符串，这样字符串中的内容就可以多行书写，并且被多行输出。

string = '''第一行第二行第三行'''

>>> string = ‘’‘第一行
… 第二行
… 第三行’’'
>>> print(string)
第一行
第二行
第三行

使用三引号的方式，字符串可被多行书写，且被多行输出，其中不需要显式地指明 \n 换行。

7、列表、元组、字符串的通用 *** 作

我们把列表、元组、字符串统称为序列。

使用 len() 函数获取序列长度

>>> letters = (‘a’, ‘b’)
>>> len(letters)
2

>>> letters = ‘abcd’
>>> len(letters)
4

获取序列中的一个子序列

获取序列中的子序列可以使用切片，以 [起始索引:结束索引] 表示。切片其实代表一个索引区间，这个区间是一个左闭右开区间，该区间内的所有元素作为子序列被返回。如：

>>> numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
>>> numbers[0:2]
(1, 2)

>>> numbers[2:4]
(3, 4)

>>> letters = ‘abcd’
>>> letters[1:5]
’bcd’

使用 + 符号来拼接两个序列

>>> letters_1 = (‘a’, ‘b’)
>>> letters_2 = (‘c’, ‘d’, ‘e’)
>>> letters_1 + letters_2
(‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’)

>>> letters_1 = ‘ab’
>>> letters_2 = ‘cde’
>>> letters_1 + letters_2
’abcde’

使用 * 符号来重复序列中的元素

>>> letters = (‘a’, ‘b’)
>>> letters * 3
(‘a’, ‘b’, ‘a’, ‘b’, ‘a’, ‘b’)

>>> letters = ‘abcd’
>>> letters * 2
’abcdabcd’

注意上面的 *** 作结果都是返回一个新的序列，不会对修改序列的内部元素。

8、列表、元组、字符串总结

列表、元组、字符串都是有序序列，都可以使用索引。

列表和元组中可以存放任意数据类型的元素，而字符串中只能存放字符。

列表是可变的，而元组和字符串是不可变的。

 

四、索引存储不再麻烦——字典

字典是一种用来存放若干键值对的数据类型。

什么是键值对呢？键值对就是两个对象，其中一个是用来做定位的数据，叫做键（Key），另一个是要存放的数据，叫做值（Value）。在字典中，键值对作为一个整体被存放，我们可以通过键来快速获取到对应的值。

在 Python 中字典用花括号（{}）来表示，键值对以 键:值 的方式写入花括号中，有多个键值对时用逗号分隔。

如 {'010': 'beijing', '021': 'shanghai'} 便是一个字典，其中包含两个键值对

'010': 'beijing''021': 'shanghai'

使用时，我们可以通过 '010' 快速查询到其对应的值是 'beijing'。这就好比现实中的一本字典一样，通过拼音或偏旁来映射一个具体的字词，以此来实现字词的快速查找，而这个拼音或偏旁就相当于 Python 字典的键，而字词就相当于 Python 字典的值，它们在字典中是映射关系。

Python 字典中的键是有要求的，需要是不可变的类型，如元组、字符串、数字。而字典中的值可以是任意类型。字典本身是可变的，我们可以向其中添加、删除、修改键值对。

因为字典不是序列，更不是有序的，所有它没有列表那样的索引，也不能保证每个键值对的存放次序。

1、创建字典

创建空的字典

字典 = {}

>>> empty_dict = {}
>>> empty_dict
{}

创建包含键值对的字典

字典 = {键1:值1, 键2:值2, ..., 键N:值N}

如城市和其对应的电话区号：

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes
{‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}

2、字典键值对的添加

向字典中增加键值对

字典[键] = 值

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes[‘tianjin’] = '022’
>>> codes
{‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’, ‘tianjin’: ‘022’}

使用这种方式时，若字典中没有这个键，则会创建这个键值对；若字典中原本已有这个键，则是修改键所对应的值。

3、键值对的获取

通过键获取值

值 = 字典[键]

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes[‘beijing’]
‘010’

注意若键不存在则将抛出 KeyError 异常：

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes[‘a’]
Traceback (most recent call last):
     file “”, line 1, in
KeyError: ‘a’

通过键获取值（ get 方法）

如果通过键获取值时不希望 KeyError 异常抛出，可以使用 get 方法，若键不存在，则直接返回 None。

值 = 字典.get(键)

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.get(‘a’)
>>>

返回的 None 代表什么都没有，所以没有任何值显示。

也可以给 get 方法传递第二个参数作为默认值，使得键不存在时直接返回默认值。

值 = 字典.get(键, 默认值)

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.get(‘a’, ‘000’)
>>> ‘000’

判断字典中是否包含某个键

布尔值 = 键 in 字典

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> ‘beijing’ in codes
True
>>> ‘guangzhou’ in codes
False

获取所有键

键的列表 = 字典.keys()

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.keys()
dict_keys([‘beijing’, ‘shanghai’])

获取到的所有键是以迭代器的形式存在，至于什么是迭代器我们将在之后的章节中介绍。在这里我们可以用 List() 函数将迭代器转换为列表。如下：

>>> List(codes.keys())
[‘beijing’, ‘shanghai’]

获取所有值

值的列表 = 字典.values()

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.values()
dict_values([‘010’, ‘021’])

获取到的所有值是以迭代器的形式存在，我们用 List() 函数将迭代器转换为列表。如下：

>>> List(codes.values())
[‘010’, ‘021’]

获取所有键值对的列表

值的列表 = 字典.items()

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.items()
dict_items([(‘beijing’, ‘010’), (‘shanghai’, ‘021’)])

获取到的所有键值对是以迭代器的形式存在，我们用 List() 函数将迭代器转换为列表。如下：

>>> List(codes.items())
[(‘beijing’, ‘010’), (‘shanghai’, ‘021’)]

列表中的每一个元素是都是二元组（即包含两个元素的元组），每个二元组的第一个元素是键，第二个元素是值。

4、字典键值对的删除

通过键删除键值对

可以使用 pop 方法删除一个键值对，并将值返回。

值 = 字典.pop(键)

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.pop(‘beijing’)
’010’
>>> codes
{‘shanghai’: ‘021’}

如果 pop 一个不存在的键，则会抛出 KeyError 异常：

>>> codes.pop(‘a’)
Traceback (most recent call last):
     file “”, line 1, in
KeyError: ‘a’

如果你不希望异常抛出，可以传递 pop 方法的第二个参数作为默认值。默认值仅在键不存在时生效，此时方法将直接返回这个默认值，且跳过删除 *** 作：

值 = 字典.pop(键, 默认值)

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.pop(‘guangzhou’, ‘000’)
’000’

通过键删除键值对（del 方法）

也可以通过关键字 del 来删除键值对。

del 字典[键]

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> del codes[‘beijing’]
>>> codes
{‘shanghai’: ‘021’}

随机删除一个键值对

使用 popitem 随机删除一个键值对，并返回这个键值对的二元组，二元组的第一个元素是键，第二个元素是值。

键值二元组 = 字典.popitem()

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.popitem()
(‘shanghai’, ‘021’)
>>> codes
{‘beijing’: ‘010’}

清空所有键值对

键值二元组 = 字典.clear()

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.clear()
>>> codes
{}

5、字典中键值对修改

修改键对应的值

字典[键] = 值

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’}
>>> codes[‘beijing’] = '021’
>>> codes
{‘beijing’: ‘021’}

如果键不存在，则创建键值对。

用字典批量更新键值对

字典.update(另一字典)

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> codes.update({‘guangzhou’: ‘020’, ‘shanghai’: ‘000’})
>>> codes
{‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘000’, ‘guangzhou’: ‘020’}

可以看到字典中新增了 'guangzhou': '020' 这个键值对，同时将 'shanghai': '021' 修改为 'shanghai': '000'。

6、什么时候用字典

字典的显著优势是可以通过键快速地查询数据。字典中的元素以键值对的形式存在，使用时通过键来获取和修改值，由于字典内部的特殊实现，字典通过键获取值的效率非常高。

如果我们希望将批量的数据存放起来，并且在需要时能以很高的执行效率来获取其中某个指定的数据，这时就可以使用字典。除此之外，如果我们想在程序中暂时维护一个映射关系，也可以使用字典，因为字典本质上就是一个映射关系。

如，我们可以将城市名和对应的区号保存在字典中，这样就可以通过城市名快速地查询到其区号，而不需要进行遍历。

area_codes = {    '北京': '010',    '上海': '021',    '天津': '022',    '重庆': '023',    '沈阳': '024',    '南京': '025',    '武汉': '027',    '成都': '028',}

>>> area_codes[‘成都’]
‘028’
>>> area_codes[‘南京’]
‘025’

 

 

五、比较专一的大火车——集合

集合是一个用于存放批量元素的数据类型，它不是有序的，其中的元素没有顺序关系。集合中的元素没有重复，重复的元素将被自动剔除最终只留下一个。

集合也是用花括号（{}）来表示，不同于字典的是，花括号中放的是一个个数据，而不是键值对。

集合是可变的，我们可以向其中添加、删除、修改元素。

1、创建集合

创建包含元素的集合

集合 = {元素1, 元素2, 元素N}

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers
{1, 2, 3}

创建空集合

集合 = set()

注意创建空集合不能直接使用 {}，那样是表示空字典，而是使用 set()，这才表示空集合。

>>> empty_set = set()
>>> empty_set
set()

2、集合元素的添加

向集合中添加一个元素

集合.add(元素)

>>> numbers = {1, 2}
>>> numbers.add(3)
>>> numbers
{1, 2, 3}

向集合中添加重复元素时，会被去重处理。

>>> numbers = {1, 2}
>>> numbers.add(2)
>>> numbers
{1, 2}

从另一集合中批量添加元素

集合.update(另一集合)

>>> numbers_1 = {1, 2}
>>> numbers_2 = {2, 3, 4}
>>> numbers_1.update(numbers_2)
>>> numbers_1
{1, 2, 3, 4}

可以看到，集合numbers_2 中的所有元素被添加到了集合 numbers_1 中，并且其中重复的元素被剔除仅保留一份。

3、集合元素的获取

集合不能像列表那样通过索引来获取元素，也不能像字典那样通过键来获取值，集合没法直接获取到某个指定的元素。想要获取元素，只能通过遍历的方式。

虽然集合不能直接获取到元素，但是我们依然可以用 in 关键字来判断元素是否存在于集合中。

查看元素是否存在于集合中

布尔值 = 元素 in 集合

>>> letters = {‘a’, ‘b’, ‘c’}
>>> ‘a’ in letters
True
>>> ‘z’ in letters
False

4、集合元素的删除

随机删除一个元素，并返回这个元素

元素 = 集合.pop()

使用 pop 方法随机删除一个元素的时候，这个元素会被返回。

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers.pop()
1
>>> numbers.pop()
2
>>> numbers
{3}

删除一个指定的元素

集合.remove(元素)

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers.remove(1)
>>> numbers
{2, 3}

如果要删除的元素不存在，则抛出 KeyError 异常：

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers.remove(4)
Traceback (most recent call last):
     file “”, line 1, in
KeyError: 4

删除一个指定的元素，且不抛出 KeyError 异常

使用 remove 方法删除一个不存在的元素时，会抛出 KeyError 异常，如果我们不想让异常抛出，可以使用 discard 方法。

集合.discard(元素)

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers.discard(4)
>>> numbers
{1, 2, 3}

清空所有元素

集合.clear()

与列表和字典一样，想要清空所有元素，可以使用 clear 方法。

>>> numbers = {1, 2, 3}
>>> numbers.clear()
>>> numbers
set()

顺便考大家一个问题，为什么元组没有这个方法？因为元组是不可变的！我们不能删除元组的元素，也不能添加和修改元素。

5、集合的运算

看到这里你可能会想，集合不就是阉割版的列表嘛？不是的，集合的功能不止于此。

Python 中的集合和数学中的集合颇为相似，首先集合的所有元素都是唯一的，不存在重复；此外集合有子集、超集的概念，也可以进行交集、并集、差集的运算。

求交集

可以通过 intersection 方法求多个集合的交集。

交集 = 集合1.intersection(集合2, 集合3, 集合N)

>>> numbers_1 = {1, 2, 3}
>>> numbers_2 = {2, 3, 4}
>>> numbers_3 = {3, 4, 5}
>>> numbers_1.intersection(numbers_2, numbers_3)
{3}

也可以直接使用与运算符 & 来代替，完全等效：

交集 = 集合1 & 集合2 & 集合N

>>> numbers_1 & numbers_2 & numbers_3
{3}

求并集

并集 = 集合1.union(集合2, 集合3, 集合N)

>>> numbers_1 = {1, 2, 3}
>>> numbers_2 = {2, 3, 4}
>>> numbers_3 = {3, 4, 5}
>>> numbers_1.union(numbers_2, numbers_3)
{1, 2, 3, 4, 5}

也可以直接使用或运算符 | 来代替，完全等效：

并集 = 集合1 | 集合2 | 集合N

>>> numbers_1 | numbers_2 | numbers_3
{1, 2, 3, 4, 5}

求差集

差集 = 集合1.difference(集合2, 集合3, 集合N)

>>> numbers_1 = {1, 2, 3}
>>> numbers_2 = {2, 3, 4}
>>> numbers_3 = {3, 4, 5}
>>> numbers_1.difference(numbers_2, numbers_3)
{1}

也可以直接使用运算符 - 来代替，完全等效：

差集 = 集合1 - 集合2 - 集合N

>>> numbers_1 - numbers_2 - numbers_3
{1}

判断是否为子集

布尔值 = 集合1.issubset(集合2)

判断 集合1 是否为 集合2 的子集。

>>> numbers_1 = {2, 3}
>>> numbers_2 = {1, 2, 3}
>>> numbers_1.issubset(numbers_2)
True
>>> numbers_3 = {3, 4}
>>> numbers_1.issubset(numbers_3)
False

判断是否为超集

布尔值 = 集合1.issuperset(集合2)

判断 集合1 是否为 集合2 的子集。

>>> numbers_1 = {1, 2, 3}
>>> numbers_2 = {2, 3}
>>> numbers_1.issuperset(numbers_2)
True
>>> numbers_3 = {3, 4}
>>> numbers_1.issuperset(numbers_3)
False

6、集合运算示例

集合运算在编程时有什么用呢？以差集为例举个例子。

假如大学里有一个班，班里同学的花名册是「赵大，钱二，孙三，李四，周五，吴六，郑七，王八」。有一天上课，老师要求同学们在一张白纸上签到，大家陆续写上了自己的名字，上面有「周五，李四，王八，赵大，钱二，冯九，陈十」。哪些人缺席了呢？

要判断哪些人缺席了，通常的做法时，逐一从签到表上取出名字，然后去花名册上寻找并做标记，最终花名册上没被标记的名字便是缺席的。有些麻烦，这可苦了助教了。

我们可以用 Python 集合来快速解决这个问题。将花名册上的名字保存在集合中，将签到表上的名字保存在另一个集合中，然后求一下差集。如下：

>>> 花名册 = {‘赵大’, ‘钱二’, ‘孙三’, ‘李四’, ‘周五’, ‘吴六’, ‘郑七’, ‘王八’}
>>> 签到表 = {‘周五’, ‘李四’, ‘王八’, ‘赵大’, ‘钱二’, ‘冯九’, ‘陈十’}
>>> 花名册 - 签到表
{‘吴六’, ‘孙三’, ‘郑七’}

吴六，孙三，郑七没来！

我们用反过来用 签到表 - 花名册 看看：

>>> 签到表 - 花名册
{‘陈十’, ‘冯九’}

还有两个旁听生！

7、什么时候用集合

集合非常重要的一个特性是元素无重复，每个元素都是唯一的，重复的元素将被自动剔除（去重）。

所以如果我们需要存放一系列的数据，并且不希望其中出现重复，那么就可以使用集合。

另外如果想计算两个数据集的交集、并集、差集，使用集合来承载数据再合适不过了，集合自带的集合运算能轻松解决这些问题。

 

8、获取字典和集合中的元素数量

我们可以通过 len() 函数来获取字典中的键值对数量和集合中的元素数量。

>>> codes = {‘beijing’: ‘010’, ‘shanghai’: ‘021’}
>>> len(codes)
2

>>> numbers = {1, 2, 3, 4}
>>> len(numbers)
4

 

9、字典和集合大总结

字典是一种用来存放若干键值对的数据类型，可通过键来快速查找值。

字典的键需要是不可变的类型，如数字，字符串和元组。字典的值可以是任意类型。字典本身是可变的，所以可向其中添加、修改、删除键值对。

集合是一个用于存放批量元素的序列。它不是有序的，且元素不会有重复。集合也是可变的，我们可以向其中添加、删除、修改元素。

 

写在最后关于Python中常用数据类型的总结就先和大家总结分享到这里，其中有不足或不懂的地方欢迎大家在评论区留言指出。@H_891_2419@之后还会继续和大家分享有关Python函数、迭代、表达式等进阶内容。欢迎小伙伴们点赞关注博主！持续为大家带来更多优质干货和技术分享哦！灰小猿陪您一起进步呀！

总结

以上是内存溢出为你收集整理的万字长文爆肝Python基础入门【第二d、超详细数据类型总结】全部内容，希望文章能够帮你解决万字长文爆肝Python基础入门【第二d、超详细数据类型总结】所遇到的程序开发问题。

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