数据类型
计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种。
一 Number（数字）
1.1 数字类型的创建
a=10 b=a b=666 print(a)#10 print(b)#666
注意这里与C的不同：
#include <stdio.h> void main(void) { int a = 1; int b = a; printf ("a:adr:%p,val:%d,b:adr:%p,val:%d ",&a,a,&b,b); a = 3; printf ("a:adr:%p,val:%d,b:adr:%p,val:%d ",&a,a,&b,b); } //打印结果： topeet@ubuntu:~$ gcc test.c topeet@ubuntu:~$ ./a.out a:adr:0x7fff343a069c,val:1 b:adr:0x7fff343a0698,val:1 a:adr:0x7fff343a069c,val:3 b:adr:0x7fff343a0698,val:1
1.2 Number 类型转换
var1=3.14 var2=5 var3=int(var1) var4=float(var2) print(var3,var4)
py内置数学函数
abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回 10
math # ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回 5 # cmp(x, y) 如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1 # exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045 # fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0 # floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回 4 # log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 # log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回 2.0 # max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 # min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 # modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 # pow(x, y) x**y 运算后的值。 # round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。 # sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j
二 字符串类型（string）
字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本，比如'abc'，"123"等等。
请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。如果'本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I'm OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。
2.1 创建字符串：
var1 = 'Hello World!' var2 = "Python RAlvin"
对应操作：
# 1 * 重复输出字符串 print('hello'*2) # 2 [] ,[:] 通过索引获取字符串中字符,这里和列表的切片操作是相同的,具体内容见列表 print('helloworld'[2:]) # 3 in 成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True print('el' in 'hello') # 4 % 格式字符串 print('alex is a good teacher') print('%s is a good teacher'%'alex') # 5 + 字符串拼接 a='123' b='abc' c='789' d1=a+b+c print(d1) # +效率低,该用join d2=''.join([a,b,c]) print(d2)
py字符串的内置方法
# string.capitalize() 把字符串的第一个字符大写 # string.center(width) 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.count(str, beg=0, end=len(string)) 返回 str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数 # string.decode(encoding='UTF-8', errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式解码 string，如果出错默认报一个 ValueError 的 异 常 ， 除 非 errors 指 定 的 是 'ignore' 或 者'replace' # string.encode(encoding='UTF-8', errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式编码 string，如果出错默认报一个ValueError 的异常，除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace' # string.endswith(obj, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以 obj 结束，如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束，如果是，返回 True,否则返回 False. # string.expandtabs(tabsize=8) 把字符串 string 中的 tab 符号转为空格，tab 符号默认的空格数是 8。 # string.find(str, beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在 string 中，如果 beg 和 end 指定范围，则检查是否包含在指定范围内，如果是返回开始的索引值，否则返回-1 # string.index(str, beg=0, end=len(string)) 跟find()方法一样，只不过如果str不在 string中会报一个异常. # string.isalnum() 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回 True,否则返回 False # string.isalpha() 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True,否则返回 False # string.isdecimal() 如果 string 只包含十进制数字则返回 True 否则返回 False. # string.isdigit() 如果 string 只包含数字则返回 True 否则返回 False. # string.islower() 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True，否则返回 False # string.isnumeric() 如果 string 中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False # string.isspace() 如果 string 中只包含空格，则返回 True，否则返回 False. # string.istitle() 如果 string 是标题化的(见 title())则返回 True，否则返回 False # string.isupper() 如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写，则返回 True，否则返回 False # string.join(seq) 以 string 作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串 # string.ljust(width) 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.lower() 转换 string 中所有大写字符为小写. # string.lstrip() 截掉 string 左边的空格 # string.maketrans(intab, outtab]) maketrans() 方法用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。 # max(str) 返回字符串 str 中最大的字母。 # min(str) 返回字符串 str 中最小的字母。 # string.partition(str) 有点像 find()和 split()的结合体,从 str 出现的第一个位置起,把 字 符 串 string 分 成 一 个 3 元 素 的 元 组 (string_pre_str,str,string_post_str),如果 string 中不包含str 则 string_pre_str == string. # string.replace(str1, str2, num=string.count(str1)) 把 string 中的 str1 替换成 str2,如果 num 指定，则替换不超过 num 次. # string.rfind(str, beg=0,end=len(string) ) 类似于 find()函数，不过是从右边开始查找. # string.rindex( str, beg=0,end=len(string)) 类似于 index()，不过是从右边开始. # string.rjust(width) 返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串 # string.rpartition(str) 类似于 partition()函数,不过是从右边开始查找. # string.rstrip() 删除 string 字符串末尾的空格. # string.split(str="", num=string.count(str)) 以 str 为分隔符切片 string，如果 num有指定值，则仅分隔 num 个子字符串 # string.splitlines(num=string.count(' ')) 按照行分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果 num 指定则仅切片 num 个行. # string.startswith(obj, beg=0,end=len(string)) 检查字符串是否是以 obj 开头，是则返回 True，否则返回 False。如果beg 和 end 指定值，则在指定范围内检查. # string.strip([obj]) 在 string 上执行 lstrip()和 rstrip() # string.swapcase() 翻转 string 中的大小写 # string.title() 返回"标题化"的 string,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写(见 istitle()) # string.translate(str, del="") 根据 str 给出的表(包含 256 个字符)转换 string 的字符,要过滤掉的字符放到 del 参数中 # string.upper() 转换 string 中的小写字母为大写
挑几个比较重要的：
capitalize()
swapcase()
title()
upper()
lower()
center()
find()
index()
startswith(obj)
endswith(obj)
strip()
replace(oldstr, newstr)
isalpha()
isdigit()
format()
count()
一些区别
num = "1" #unicode num.isdigit() # True num.isdecimal() # True num.isnumeric() # True num = "1" # 全角 num.isdigit() # True num.isdecimal() # True num.isnumeric() # True num = b"1" # byte num.isdigit() # True num.isdecimal() # AttributeError 'bytes' object has no attribute 'isdecimal' num.isnumeric() # AttributeError 'bytes' object has no attribute 'isnumeric' num = "IV" # 罗马数字 num.isdigit() # True num.isdecimal() # False num.isnumeric() # True num = "四" # 汉字 num.isdigit() # False num.isdecimal() # False num.isnumeric() # True =================== isdigit() True: Unicode数字，byte数字（单字节），全角数字（双字节），罗马数字 False: 汉字数字 Error: 无 isdecimal() True: Unicode数字，，全角数字（双字节） False: 罗马数字，汉字数字 Error: byte数字（单字节） isnumeric() True: Unicode数字，全角数字（双字节），罗马数字，汉字数字 False: 无 Error: byte数字（单字节）
三 字节类型(bytes)
# a=bytes('hello','utf8') # a=bytes('中国','utf8') a=bytes('中国','utf8') b=bytes('hello','gbk')
str(a,"utf8"); # print(a) #b'xe4xb8xadxe5x9bxbd' print(ord('h')) #其十进制 unicode 值为: 104 print(ord('中'))#其十进制 unicode 值为:20013 print(chr(104)) # 值为 h
print(chr(20013)) #值为 中
# h e l l o # 104 101 108 108 111 编码后结果:与ASCII表对应 # 中 国 # xd6xd0 xb9xfa gbk编码后的字节结果 #xe4 xb8 xad xe5 x9b xbd utf8编码后的字节结果 # 228 184 173 229 155 189 a[:]切片取 c=a.decode('utf8') 解码 d=b.decode('gbk') #b=a.decode('gbk') :很明显报错 # = #.encoding('utf8') 编码
print(c) #中国 print(d) #hello
注意：对于 ASCII 字符串，因为无论哪种编码对应的结果都是一样的，所以可以直接使用 b'xxxx' 赋值创建 bytes 实例，但对于非 ASCII 编码的字符则不能通过这种方式创建 bytes 实例，需要指明编码方式。
b1=b'123' print(type(b1)) # b2=b'中国' #报错 # 所以得这样: b2=bytes('中国','utf8') print(b2)#b'xe4xb8xadxe5x9bxbd'
四 布尔值
一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写）
print(True) print(4>2) print(bool([3,4])) print(True+1)
与或非操作：
bool(1 and 0) bool(1 and 1) bool(1 or 0) bool(not 0)
布尔值经常用在条件判断中:
age=18 if age>18:#bool(age>18) print('old') else: print('young')
五 List（列表）
列表（list）是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。Python使用使用中括号 [ ] 来解析列表。列表是可变的（mutable）——可以改变列表的内容。
1 查（［］）
names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] # print(names_class2[2]) 王五 # print(names_class2[0:3]) ['张三', '李四', '王五'] # print(names_class2[0:7]) ['张三', '李四', '王五', '赵六'] # print(names_class2[-1]) 赵六 # print(names_class2[2:3]) ['王五'] # print(names_class2[0:3:1]) ['张三', '李四', '王五'] # print(names_class2[3:0:-1]) ['赵六', '王五', '李四'] # print(names_class2[:]) ['张三', '李四', '王五', '赵六']
2 增（append，insert）
insert 方法用于将对象插入到列表中，而append方法则用于在列表末尾追加新的对象
names_class2=['张三','李四','王五','赵六']
names_class2.append('alex') names_class2.insert(2,'alvin') print(names_class2)
>>> ['张三', '李四', 'alvin', '王五', '赵六', 'alex']
3 改（重新赋值）
names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] names_class2[3]='赵七' names_class2[0:2]=['wusir','alvin'] print(names_class2)
>>> ['wusir', 'alvin', '王五', '赵七']
4 删（remove，del，pop）
names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] # names_class2.remove('李四') # 删除李四 # del names_class2[0] # 删除[0]处数据 # del names_class2 # 删除 names_class2 ，再 print(names_class2) 会报错，提示 names_class2 没有定义 # names_class2.pop()#注意,pop是有一个返回值的 name = names_class2.pop(2) # 也可以加数字，也有返回值 print(names_class2) print(name) >>> ['张三', '李四', '赵六'] 王五
5 其他操作
5.1 count
count 方法统计某个元素在列表中出现的次数：
>>> ['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be'].count('to') 2 >>> x = [[1,2], 1, 1, [2, 1, [1, 2]]] >>> x.count(1) 2 >>> x.count([1,2]) 1
5.2 extend
extend 方法可以在列表的末尾一次性追加另一个序列中的多个值。
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6]
extend 方法修改了被扩展的列表，而原始的连接操作（+）则不然，它会返回一个全新的列表。
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> a.extend(b) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> >>> a + b [1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6]
5.3 index
index 方法用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置：
names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] num = names_class2.index('李四') print(num) >>> 1
5.4 reverse
reverse 方法将列表中的元素反向存放。
names_class2=['张三','李四','王五','赵六'] names_class2.reverse() print(names_class2)
>>> ['赵六', '王五', '李四', '张三']
5.5 sort
sort 方法用于在原位置对列表进行排序。
x = [4, 6, 2, 1, 7, 9] x.sort()#x.sort(reverse=True) print(x) >>> [1, 2, 4, 6, 7, 9]
5.6 深浅拷贝copy
现在，大家先不要理会什么是深浅拷贝，听我说，对于一个列表，我想复制一份怎么办呢？
肯定会有同学说，重新赋值呗：
names_class1=['张三','李四','王五','赵六'] names_class1_copy=['张三','李四','王五','赵六']
这是两块独立的内存空间
这也没问题，还是那句话，如果列表内容做够大，你真的可以要每一个元素都重新写一遍吗？当然不啦，所以列表里为我们内置了copy方法：
names_class1=['张三','李四','王五','赵六',[1,2,3]] names_class1_copy=names_class1.copy() names_class1[0]='zhangsan' print(names_class1) print(names_class1_copy) ############ names_class1[4][2]=5 print(names_class1) print(names_class1_copy) #问题来了,为什么names_class1_copy跟随改动了最后的列表,从这一点我们可以断定,这两个变量并不是完全独立的,那他们的关系是什么呢?为什么有的改变,有的不改变呢?
这里就涉及到我们要讲的深浅拷贝了：
#不可变数据类型:数字,字符串,元组 可变类型:列表,字典 # l=[2,2,3] # print(id(l)) # l[0]=5 # print(id(l)) # 当你对可变类型进行修改时,比如这个列表对象l,它的内存地址不会变化,注意是这个列表对象l,不是它里面的元素 # # this is the most important # # s='alex' # print(id(s)) #像字符串,列表,数字这些不可变数据类型,,是不能修改的,比如我想要一个'Alex'的字符串,只能重新创建一个'Alex'的对象,然后让指针只想这个新对象 # # s[0]='e' #报错 # print(id(s)) #重点:浅拷贝 a=[[1,2],3,4] b=a[:]#b=a.copy() print(a,b) print(id(a),id(b)) print('*************') print('a[0]:',id(a[0]),'b[0]:',id(b[0])) print('a[0][0]:',id(a[0][0]),'b[0][0]:',id(b[0][0])) print('a[0][1]:',id(a[0][1]),'b[0][1]:',id(b[0][1])) print('a[1]:',id(a[1]),'b[1]:',id(b[1])) print('a[2]:',id(a[2]),'b[2]:',id(b[2])) print('___________________________________________') b[0][0]=8 print(a,b) print(id(a),id(b)) print('*************') print('a[0]:',id(a[0]),'b[0]:',id(b[0])) print('a[0][0]:',id(a[0][0]),'b[0][0]:',id(b[0][0])) print('a[0][1]:',id(a[0][1]),'b[0][1]:',id(b[0][1])) print('a[1]:',id(a[1]),'b[1]:',id(b[1])) print('a[2]:',id(a[2]),'b[2]:',id(b[2]))<br><br><br>#outcome
# [[1, 2], 3, 4] [[1, 2], 3, 4]
# 4331943624 4331943752
# *************
# a[0]: 4331611144 b[0]: 4331611144
# a[0][0]: 4297375104 b[0][0]: 4297375104
# a[0][1]: 4297375136 b[0][1]: 4297375136
# a[1]: 4297375168 b[1]: 4297375168
# a[2]: 4297375200 b[2]: 4297375200
# ___________________________________________
# [[8, 2], 3, 4] [[8, 2], 3, 4]
# 4331943624 4331943752
# *************
# a[0]: 4331611144 b[0]: 4331611144
# a[0][0]: 4297375328 b[0][0]: 4297375328
# a[0][1]: 4297375136 b[0][1]: 4297375136
# a[1]: 4297375168 b[1]: 4297375168
# a[2]: 4297375200 b[2]: 4297375200
那么怎么解释这样的一个结果呢？
补充
b,*c=[1,2,3,4,5] print(b) print(c) >>> 1 [2, 3, 4, 5]
深拷贝
import copy origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里边有三个元素：1， 2，[3, 4] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin)
六 tuple（元组）
元组被称为只读列表，即数据可以被查询(count/index)，但不能被修改，所以，列表的切片操作同样适用于元组。
元组写在小括号(())里，元素之间用逗号隔开。
虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，比如list列表。
构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊，所以有一些额外的语法规则：
tup1 = () # 空元组 tup2 = (20,) # 一个元素，需要在元素后添加逗号
作用：
1 对于一些数据我们不想被修改，可以使用元组；
2 另外，元组的意义还在于，元组可以在映射（和集合的成员）中当作键使用——而列表则不行；元组作为很多内建函数和方法的返回值存在。
七 Dictionary（字典）
字典是python中唯一的映射类型，采用键值对（key-value）的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算，根据计算的结果决定value的存储地址，所以字典是无序存储的，且key必须是可哈希的。可哈希表示key必须是不可变类型，如：数字、字符串、元组。
字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
创建字典：
dic1={'name':'alex','age':36,'sex':'male'}
dic2=dict([('name','alex'),("age",36)])
dic3=dict((('name','alex'),("age",36)))
print(dic1)
print(dic2)
print(dic3)
1 增
dic3={} dic3['name']='alex' dic3['age']=18 print(dic3)#{'name': 'alex', 'age': 18} # setdefault() 函数和 get 方法类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。 a=dic3.setdefault('name','yuan') # 因为 name键 存在，所以返回 值 alex b=dic3.setdefault('ages',22) # 因为 ages 键不存在，所以设置 键值对，且返回 22 print(a,b) print(dic3)
>>>
{'name': 'alex', 'age': 18}
alex 22
{'name': 'alex', 'age': 18, 'ages': 22}
2 查
dic3={'name': 'alex', 'age': 18}
# print(dic3['name'])
# print(dic3['names']) # names 键不存在，直接报错。
#
# print(dic3.get('age',False))
# print(dic3.get('ages',False)) # 由于使用 get ，所以就算 ages不存在，也不会报错，返回 false
print(dic3.items())
print(dic3.keys())
print(dic3.values())
print('name' in dic3)# py2: dic3.has_key('name')
print(list(dic3.values()))
>>>
dict_items([('name', 'alex'), ('age', 18)])
dict_keys(['name', 'age'])
dict_values(['alex', 18])
True
['alex', 18]
3 改
dic3={'name': 'alex', 'age': 18}
dic3['name']='alvin' # {'name': 'alvin', 'age': 18}
dic4={'sex':'male','hobby':'girl','age':36}
dic3.update(dic4) # 注意 age，被更新掉，为36
print(dic3)
>>>
{'name': 'alvin', 'age': 36, 'sex': 'male', 'hobby': 'girl'}
4 删
dic4={'name': 'alex', 'age': 18,'class':1}
# dic4.clear()
# print(dic4)
del dic4['name']
print(dic4) # {'age': 18, 'class': 1}
a=dic4.popitem() # popitem() 方法随机返回并删除字典中的一对键和值(一般删除末尾对)。如果字典已经为空，却调用了此方法，就报出KeyError异常。
print(a,dic4) # ('class', 1) {'age': 18}
# print(dic4.pop('age'))
# print(dic4)
# del dic4
# print(dic4)
5 其他操作以及涉及到的方法
5.1 dict.fromkeys
dict.fromkeys(seq[, value]) 用于创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值。
d1=dict.fromkeys(['host1','host2','host3'],'Mac') print(d1) # {'host1': 'Mac', 'host2': 'Mac', 'host3': 'Mac'} d1['host1']='xiaomi' print(d1) # {'host1': 'xiaomi', 'host2': 'Mac', 'host3': 'Mac'} ####### d2=dict.fromkeys(['host1','host2','host3'],['Mac','huawei']) print(d2) # {'host1': ['Mac', 'huawei'], 'host2': ['Mac', 'huawei'], 'host3': ['Mac', 'huawei']} d2['host1'][0]='xiaomi' print(d2) # {'host1': ['xiaomi', 'huawei'], 'host2': ['xiaomi', 'huawei'], 'host3': ['xiaomi', 'huawei']}
5.2 d.copy()
对字典 d 进行浅复制，返回一个和d有相同键值对的新字典
5.3 字典的嵌套
av_catalog = { "欧美":{ "www.youporn.com": ["很多免费的,世界最大的","质量一般"], "www.pornhub.com": ["很多免费的,也很大","质量比yourporn高点"], "letmedothistoyou.com": ["多是自拍,高质量图片很多","资源不多,更新慢"], "x-art.com":["质量很高,真的很高","全部收费,屌比请绕过"] }, "日韩":{ "tokyo-hot":["质量怎样不清楚,个人已经不喜欢日韩范了","听说是收费的"] }, "大陆":{ "1024":["全部免费,真好,好人一生平安","服务器在国外,慢"] } } av_catalog["大陆"]["1024"][1] += ",可以用爬虫爬下来" print(av_catalog["大陆"]["1024"]) #ouput ['全部免费,真好,好人一生平安', '服务器在国外,慢,可以用爬虫爬下来']
5.4 sorted(dict)
返回一个有序的包含字典所有key的列表
dic={5:'555',2:'222',4:'444'}
print(sorted(dic))
>>>
[2, 4, 5]
5.5 字典的遍历
dic5={'name': 'alex', 'age': 18}
for i in dic5:
print(i,dic5[i])
for items in dic5.items():
print(items)
for keys,values in dic5.items():
print(keys,values)
还用我们上面的例子，存取这个班学生的信息，我们如果通过字典来完成，那：
dic={'zhangsan':{'age':23,'sex':'male'},
'李四':{'age':33,'sex':'male'},
'wangwu':{'age':27,'sex':'women'}
}
八 集合(set)
集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：
- 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了
- 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系
集合(set)：把不同的元素组成一起形成集合，是python基本的数据类型。
集合元素(set elements):组成集合的成员(不可重复)
li=[1,2,'a','b'] s =set(li) print(s) # {1, 2, 'a', 'b'} li2=[1,2,1,'a','a'] s=set(li2) print(s) #{1, 2, 'a'}
集合对象是一组无序排列的可哈希的值：集合成员可以做字典的键。
li=[[1,2],'a','b'] s =set(li) #TypeError: unhashable type: 'list' 原因 [1,2]不是可哈希值 print(s)
集合分类：可变集合、不可变集合
可变集合(set)：可添加和删除元素，元素是可哈希的，但是本身是非可哈希的，不能用作字典的键，也不能做其他集合的元素
不可变集合(frozenset)：与上面恰恰相反。
li=[1,'a','b'] s =set(li) dic={s:'123'} #TypeError: unhashable type: 'set' li=[1,'a','b'] s =frozenset(li) dic={s:'123'} print(dic) >>>{frozenset({1, 'b', 'a'}): '123'}
集合的相关操作
1、创建集合
由于集合没有自己的语法格式，只能通过集合的工厂方法set()和frozenset()创建。
s1 = set('alvin') s2= frozenset('yuan') print(s1,type(s1)) #{'l', 'v', 'i', 'a', 'n'} <class 'set'> print(s2,type(s2)) #frozenset({'n', 'y', 'a', 'u'}) <class 'frozenset'>
2、访问集合
由于集合本身是无序的，所以不能为集合创建索引或切片操作，只能循环遍历或使用in、not in来访问或判断集合元素。
s1 = set('alvin') print('a' in s1) print('b' in s1) #s1[1] #TypeError: 'set' object does not support indexing for i in s1: print(i) # # True # False # v # n # l # i # a
3、更新集合(针对可变集合)
可使用以下内建方法来更新：
s.add()
s.update()
s.remove()
注意只有可变集合才能更新：
# s1 = frozenset('alvin') # s1.add(0) #AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add' s2=set('alvin') s2.add('mm') # 只能加一个，不能 s2.add("mm","nn") print(s2) #{'mm', 'l', 'n', 'a', 'i', 'v'} s2.update('HO')#添加多个元素 print(s2) #{'mm', 'l', 'n', 'a', 'i', 'H', 'O', 'v'} s3=set('dongye') s2.update(s3) print(s2) #{'mm','o', 'l', 'i', 'a', 'v', 'd', 'n', 'e', 'g', 'y'} s2.remove('l') print(s2) #{'mm', 'n', 'a', 'i', 'H', 'O', 'v'}
del：删除集合本身.
四、集合类型操作符
1 in ,not in
2 集合等价与不等价(==, !=)
3 子集、超集
s=set('alvinyuan') s1=set('alvin') print('v' in s) print(s1<s)
4 联合(|)
联合(union)操作与集合的or操作其实等价的，联合符号有个等价的方法，union()。
s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1|s2 print(s3) #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'} print(s1.union(s2)) #{'a', 'l', 'i', 'n', 'y', 'v', 'u'}
5、交集(&)
与集合and等价，交集符号的等价方法是intersection()
s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1&s2 print(s3) #{'n', 'a'} print(s1.intersection(s2)) #{'n', 'a'}
6、差集(-)
等价方法是difference()
s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1-s2 print(s3) #{'v', 'i', 'l'} print(s1.difference(s2)) #{'v', 'i', 'l'}
7、 对称差集(^)
对称差分是集合的XOR(‘异或’)，取得的元素属于s1,s2但不同时属于s1和s2.其等价方法symmetric_difference()
s1=set('alvin') s2=set('yuan') s3=s1^s2 print(s3) #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'} print(s1.symmetric_difference(s2)) #{'l', 'v', 'y', 'u', 'i'}
应用
'''最简单的去重方式''' lis = [1,2,3,4,1,2,3,4] print list(set(lis)) #[1, 2, 3, 4]
对于方法的总结：
列表：
查：[]
增：1. append 2. insert
改：list[index] = value
删：1. remove 2. del 3. pop
计数：count
列表追加：extend
索引：index
反：reverse
排序：sort
拷贝：copy
元组：
索引：index
计数：count
字典：
增：1. dic3[key]=value 2. setdefault
查：1. get 2. dict_items 3. dict_keys 4. dict_values
改：1. dict[key] = value 2. update
删：1. del 2. pop 3. popitem
创建新字典：fromkeys
拷贝：copy
排序：sorted(dict)
集合：
可变集合 set 不可变集合 frozenset
由于集合本身是无序的，所以不能为集合创建索引或切片操作，只能循环遍历或使用in、not in来访问或判断集合元素。
更新集合(针对可变集合)：1. add 2. update 3. remove
1、 in ,not in
2、 集合等价与不等价(==, !=)
3、 子集、超集
4、 联合(|) union() s1|s2 s1.union(s2)
5、 交集(&) intersection()
6、 差集(-) difference()
7、 对称差集(^) symmetric_difference()