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• 元组内置方法 tuple
  • 作用
  • 定义方式
  • 使用方法
    • 索引取值
    • 索引切片
    • for循环
    • 成员运算
    • len长度
    • index 获取元素索引
    • count 计数
  • 有序or无序
  • 可变or不可变
• 字典数据类型
  • 作用
  • 定义方式
  • 使用方法
    • 优先掌握
    • 按key取值/按key修改值
    • 添加值，没有添加，有就修改
    • for循环
    • 成员运算
    • len长度
    • keys/values/items
    • 需要掌握
    • get 获取
    • update 更新，等同于list里的extend
    • fromkeys
    • setdefault
    • 有序or无序
    • 可变or不可变
• 散列表（哈希表）
• 集合内置方法
  • 什么是集合
  • 作用
  • 定义方式
  • 使用方法
    • 交集
    • 并集
    • 补集
    • 差集
    • add
    • pop
  • 有序or无序
  • 可变or不可变
• 数据类型总结
  • 存值个数
    • 存一个值：
    • 存多个值：
  • 有序or无序
    • 有序：
    • 无序：
  • 可变or可变
    • 可变：
    • 不可变：
• 深浅拷贝
  • 拷贝（赋值）
  • 浅拷贝
  • 深拷贝
  • 主要内容

元组内置方法 tuple

（了解）只可取 ，不可更改的列表，元组一创建就被写死了

作用

元组一创建就被写死了，定义元组--》占用内存小--》写死了

定义方式

()内用逗号隔开多个元素（可以为任意数据类型）

tup = tuple((1,2,3))
print(tup,type(tup))
# 如果元组只有一个元素，必须得加逗号
tup1 = (1,)
print(tup1,type(tup1))

使用方法

索引取值

print(tup[0])

索引切片

print(tup[0:3])

for循环

for i in tup:
    print(i)

成员运算

print(0 in tup)

len长度

print(len(tup))

index 获取元素索引

print(tup.index(1))

count 计数

print(tup.count(2))

有序or无序

有序

可变or不可变

压根不存在这一说

字典数据类型

作用

存储多个数据，对每个数据具有描述

定义方式

{}内用逗号隔开多个键key（具有描述意义，不能为可变数据）值value（任意数据）对

dic = {'name':1}
print(dic)

使用方法

优先掌握

按key取值/按key修改值

dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(dic['a'])

dic['b'] = 4
print(dic)

添加值，没有添加，有就修改

dic['d'] = 4
print(dic)

for循环

for i in dic:
    print(i)

成员运算

print('a' in dic)

len长度

print(len(dic))

keys/values/items

print(dic.keys())
print(dic.values())
print(dic.items())

for i in dic.items():
    print(i)
for k,v in dic.items():  # 解压缩
    print(k,v)

需要掌握

get 获取

s = 'e'
print(dic.get('b',1)) # 字典中没有返回None，可以给定一个默认值

update 更新，等同于list里的extend

dic1 = {'a':1,'c':2}
dic2 = {'b':1,'d':2}
dic1.update(dic2)
print(dic1)

fromkeys

print(dict.fromkeys(dict.fromkeys([1,2,3,4]))) # 默认给None

setdefault

字典有这个key，就不修改，没有则增加

dic.setdefault('j',2)
dic.setdefault('a',2)
print(dic)

有序or无序

无序

可变or不可变

可变

散列表（哈希表）

相比较列表，插入/删除数据更快

1.首先对key做了哈希处理（能对所有数据类型都可以哈希处理）：梅森旋转算法（生成伪随机数）--> 通过哈希处理对于每个key他都可以生成一个序列（永不重复，相同的东西进入哈希处理，结果相同）

'''
import hashlib

m = hashlib.md5()
# m.update(b'a')  # 0cc175b9c0f1b6a831c399e269772661
# m.update(b'b')  # 92eb5ffee6ae2fec3ad71c777531578f
# m.update(b'c')  # 4a8a08f09d37b73795649038408b5f33
# m.update(b'd')  # 8277e0910d750195b448797616e091ad
m.update(b'a')  # 0cc175b9c0f1b6a831c399e269772661
print(m.hexdigest())
'''

2.使用哈希函数对刚刚生成的序列（纯数字），对纯数字除9取余（0,1,2,3,4,5,6,7,8）

集合内置方法

什么是集合

交集/并集/补集/差集

作用

1.进行上述运算

2.去重

3.乱序--》基于散列表实现的

定义方式

{}内衣逗号隔开多个元素（不能为可变数据类型）

s = {} # 空字典
print(type(s))
s = set() # 空集合
print(type(s))

使用方法

pythoners = {'jason','nick','tank','sean'}
linuxers = {'nick','egon','kevin'}

交集

print(pythoners & linuxers)

并集

print(pythoners | linuxers)

补集

print(pythoners ^ linuxers)

差集

print(pythoners - linuxers)

add

pythoners.add('oscar')
print(pythoners)

pop

pythoners.pop() #随机删除一个

有序or无序

无序

可变or不可变

可变

数据类型总结

存值个数

存一个值：

整型/浮点型/字符串

存多个值：

列表/元组/字典/集合

有序or无序

有序：

字符串/列表/元组（序列类型）

无序：

字典/集合

可变or可变

可变：

列表/字典/集合

不可变：

整型/浮点型/字符串/元组

深浅拷贝

拷贝（赋值）

当y为x的拷贝对象，如果x为不可变类型，x变化y不变；如果x为可变类型，x变化y也变

lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt2 = lt1

print('id(lt1)', id(lt1))
print(id(lt1[0]))
print(id(lt1[1]))
print(id(lt1[2]))
print(id(lt1[3]))
print(id(lt1[3][0]))
print(id(lt1[3][1]))
print(id(lt1[3][2]))

print('*' * 50)
print('id(lt2)', id(lt2))
print(id(lt2[0]))
print(id(lt2[1]))
print(id(lt2[2]))
print(id(lt2[3]))
print(id(lt2[3][0]))
print(id(lt2[3][1]))
print(id(lt2[3][2]))

id(lt1) 2632130568648
1878355424
1878355456
1878355488
2632130550088
1878355520
1878355552
1878355584
**************************************************
id(lt2) 2632130568648
1878355424
1878355456
1878355488
2632130550088
1878355520
1878355552
1878355584

# 当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变

浅拷贝

表示的一种现象

lt1 = [1, 2, 3]

lt2 = copy.copy(lt1)  # lt2叫做lt1的浅拷贝对象

lt1.append(4)
print('lt1:', lt1)  # [1, 2, 3, 4]
print('lt2:', lt2)  # [1, 2, 3]

lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt2 = copy.copy(lt1)
print('id(lt1)',id(lt1))
print(id(lt1[0]))
print(id(lt1[1]))
print(id(lt1[2]))
print(id(lt1[3]))
print(id(lt1[3][0]))
print(id(lt1[3][1]))
print(id(lt1[3][2]))

print('*'*50)
print('id(lt2)',id(lt2))
print(id(lt2[0]))
print(id(lt2[1]))
print(id(lt2[2]))
print(id(lt2[3]))
print(id(lt2[3][0]))
print(id(lt2[3][1]))
print(id(lt2[3][2]))

id(lt1) 2339917952200
1878355424
1878355456
1878355488
2339917952392
1878355520
1878355552
1878355584
**************************************************
id(lt2) 2339917912392
1878355424
1878355456
1878355488
2339917952392
1878355520
1878355552
1878355584

lt1.append(5)
print('lt1:', lt1)  # lt1: [1, 2, 3, [4, 5, 6], 5]
print('lt2:', lt2)  # lt2: [1, 2, 3, [4, 5, 6]]

lt1[3].append(7)
print('lt1:', lt1)  # lt1: [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7], 5]
print('lt2:', lt2)  # lt2: [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7]]
# 当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变

深拷贝

lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt2 = copy.deepcopy(lt1)

print('id(lt1)', id(lt1))
print(id(lt1[0]))
print(id(lt1[1]))
print(id(lt1[2]))
print(id(lt1[3]))
print(id(lt1[3][0]))
print(id(lt1[3][1]))
print(id(lt1[3][2]))

print('*' * 50)

print('id(lt2)', id(lt2))
print(id(lt2[0]))
print(id(lt2[1]))
print(id(lt2[2]))
print(id(lt2[3]))
print(id(lt2[3][0]))
print(id(lt2[3][1]))
print(id(lt2[3][2]))

lt1.append(5)
print('lt1:', lt1)
print('lt2:', lt2)

lt1[3].append(7)
print('lt1:', lt1)
print('lt2:', lt2)

id(lt1) 1711177626824
1878355424
1878355456
1878355488
1711177627016
1878355520
1878355552
1878355584
**************************************************
id(lt2) 1711177587016
1878355424
1878355456
1878355488
1711177627080
1878355520
1878355552
1878355584
lt1: [1, 2, 3, [4, 5, 6], 5]
lt2: [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt1: [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7], 5]
lt2: [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
    
# 当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变

主要内容

1.当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变

2.当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变

3.当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变

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来源： https://www.cnblogs.com/Isayama/p/11529374.html

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