Python入门篇-封装与解构和高级数据类型集合（set）和字典（dict）

　　　　　　　　Python入门篇-封装与解构和高级数据类型集合（set）和字典（dict）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。

一.封装和结构

 1 #！/usr/bin/env python
 2 #_*_conding:utf-8_*_
 3 #@author :yinzhengjie
 4 #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie
 5 
 6 
 7 
 8 x = 1,3,5,7                              #Python中的封装，注意，这里把等号后边的int数据类型封装成元组了
 9 print(x)
10 
11 a,b = [100,200]                          #线性结构，可以同时为多个变量赋值
12 a,b = b,a                                #可以很轻松的实现数据交换
13 print(a,b)
14 
15 m,n = {"name":"Jason","Age":18}           #非线性结构也可以解构,即2边的个数要相同，m和n这2个变量分别赋值
16 print(m,n)
17 
18 y,*z = 100,200,300,400,500,600           #注意，y为变量标识符，而z则为可变参数（可变参数只能存在一个，存在2个会报语法错误），他会把后面的元素放入到一个列表中
19 print(y,z)
20 
21 
22 head,*mid,tail = range(10)              #注意，这也是结构，左边的标识符要大于或等于2个才能算得上结构哟~
23 print(head,mid,tail)
24 
25 x,[a,b],z = (1,[2,3],(4,5))             #当然，咱们也可以这样去解构，它会按照我们的想法对号入座
26 print(x,a,b,z)
27 
28 
29 
30 #以上代码执行结果如下:
31 (1, 3, 5, 7)
32 200 100
33 name Age
34 100 [200, 300, 400, 500, 600]
35 0 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 9
36 1 2 3 (4, 5)

二.集合（set）

1>.集合的特点

约定
　　set 翻译为集合
　　collection 翻译为集合类型或容器，是一个大概念

set
　　可变的、无序的、不重复的元素的集合

2>.set定义和初始化

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com

'''
　　set() -> new empty set object
　　set(iterable) -> new set object
'''

s1 = set()

s2 = set(range(10))

s3 = set(list(range(20)))

#dict
s4 = {}

#set
s5 = {1,3,5,7,9}

s6 = {(1,3),5,'A'}

#集合只能存放不可变的的元素，如果存放list和bytearray时会报错:"unhashable type"
s7 = {(2,),3,None,"abc",b"ABC"}

s8 = set(enumerate(range(5)))

print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s4)
print(s5)
print(s6)
print(s7)
print(s8)



#以上代码执行结果如下：
set()
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19}
{}
{1, 3, 5, 7, 9}
{'A', (1, 3), 5}
{3, None, (2,), b'ABC', 'abc'}
{(0, 0), (3, 3), (4, 4), (2, 2), (1, 1)}

3>.set的元素

set的元素要求必须可以hash

不可hash的类型有list、set，bytearray,dict

元素不可以索引

set可以迭代

4>.set增加

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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'''
add(elem)
    增加一个元素到set中
    如果元素存在，什么都不做
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1)

s1.add(100)
print(s1)



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5}
{1, 3, 100, 5}
add(elem) 　　　　　　　　#增加一个元素到set中，如果元素存在，什么都不做
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
update(*others)
    合并其他元素到set集合中来
    参数others必须是可迭代对象
    就地修改
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1,id(s1))

s1.update([1,3,2],[2,3,4],(6,8))
print(s1,id(s1))



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5} 31487144
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 8} 31487144
update(*others) 　　　　#合并其他元素到set集合中来，参数others必须是可迭代对象，就地修改

5>.set删除

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
remove(elem)
    从set中移除一个元素
    元素不存在，抛出KeyError异常。为什么是KeyError？因为这个key对应的是一个hash值。
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1)

s1.remove(3)
print(s1)



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5}
{1, 5}
remove(elem) 　　　　　　#从set中移除一个元素,元素不存在，抛出KeyError异常
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
pop() -> item
    移除并返回任意的元素。为什么是任意元素？
    空集返回KeyError异常
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1)

s1.pop()
print(s1)



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5}
{3, 5}
pop() -> item 　　　　　#移除并返回任意的元素。为什么是任意元素？ 空集返回KeyError异常
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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'''
discard(elem)
     从set中移除一个元素
    元素不存在，什么都不做
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1)

s1.discard(3)
print(s1)



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5}
{1, 5}
discard(elem) 　　　　　#从set中移除一个元素，元素不存在，什么都不做,即不出错版本的remove
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
clear()
    移除所有元素
'''

s1 = {1,3,5}
print(s1)

s1.clear()
print(s1)



#以上代码执行结果如下：
{1, 3, 5}
set()
clear() 　　　　　　　　 #移除所有元素

6>.set修改、查询

修改
　　要么删除，要么加入新的元素
　　为什么没有修改？

索引
　　非线性结构，无法索引，一般只有线性结构才会存在索引的概念。

查询
　　线性结构查询时需要遍历整个数据结构，时间复杂度为0(n)；而非线性结构比如Set和Dict在查询时会先求一个hash值，然后根据这个哈希值去相应的hash表中查找对应的数据，时间复杂度为O(1)。

遍历
　　可以迭代所有元素，不管是线性结构还是非线性结构遍历的速度都会很慢。因为时间复杂度都一样，遍历的时候只跟数据的规模有关。

成员运算符
　　in 和not in 判断元素是否在set中
　　效率要比线性结构数据要高，时间复杂度为O(1)。

7>.set成员运算符的比较

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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import datetime

#注意，这个值我们可以调大里面的数字进行测试，如果在后面再加一个0就会把内存吃满。
list_1 = list(range(100000000))
start = datetime.datetime.now()
a = -1 in list_1
end = datetime.datetime.now()

print("在列表中遍历一个数字耗时为:{}".format(end - start))

set1 = set(range(100000000))
start = datetime.datetime.now()
a = -1 in set1
end = datetime.datetime.now()
print("在集合中遍历一个数字耗时为:{}".format(end - start))



#以上代码执行结果如下：
在列表中遍历一个数字耗时为:0:00:01.236070
在集合中遍历一个数字耗时为:0:00:00

8>.set和线性结构

　　线性结构的查询时间复杂度是O(n)，即随着数据规模的增大而增加耗时
　　set、dict等结构，内部使用hash值作为key，时间复杂度可以做到O(1)，查询时间和数据规模无关
　　
　　可hash
　　　　数值型int、float、complex
　　　　布尔型True、False
　　　　字符串string、bytes
　　　　tuple
　　　　None
　　　　以上都是不可变类型，称为可哈希类型，hashable。当然还有其它自定义类型也可实现hash，我们暂时先不考虑。

　　set的元素必须是可hash的

9>.集合运算

基本概念
　　全集
　　　　所有元素的集合。例如实数集，所有实数组成的集合就是全集
　　子集subset和超集superset
　　　　一个集合A所有元素都在另一个集合B内，A是B的子集，B是A的超集
　　真子集和真超集
　　　　A是B的子集，且A不等于B，A就是B的真子集，B是A的真超集
　　并集：多个集合合并的结果
　　交集：多个集合的公共部分
　　差集：集合中除去和其他集合公共部分
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
并集
    将两个集合A和B的所有的元素合并到一起，组成的集合称作集合A与集合B的并集
    union(*others)
        返回和多个集合合并后的新的集合
    | 运算符重载
        等同union
    update(*others)
        和多个集合合并，就地修改
    |=
        等同update
'''

s1 = {1,3,5}
s2 = {2,4,6}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s3 =s1.union(s2)
print("s3 = {}".format(s3))

s4 = s1 | s2
print("s4 = {}".format(s4))

s1.update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s2 |= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))




#以上代码执行结果如下：
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {2, 4, 6}
s3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s4 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s2 = {2, 4, 6}
s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
并集:将两个集合A和B的所有的元素合并到一起，组成的集合称作集合A与集合B的并集
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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#EMAIL:y1053419035@qq.com

'''
交集
    集合A和B，由所有属于A且属于B的元素组成的集合
    intersection(*others)
        返回和多个集合的交集
    &
        等同intersection
    intersection_update(*others)
        获取和多个集合的交集，并就地修改
    &=
        等同intersection_update
'''

s1 = {1,3,5}
s2 = {1,2,3,4,5,6}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s3 = s1.intersection(s2)
print("s3 = {}".format(s3))

s4 = s1 & s2
print("s4 = {}".format(s4))

s1.intersection_update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s2 &= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))



#以上代码执行结果如下：
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s3 = {1, 3, 5}
s4 = {1, 3, 5}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 3, 5}
交集:集合A和B，由所有属于A且属于B的元素组成的集合
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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#EMAIL:y1053419035@qq.com

'''
差集
    集合A和B，由所有属于A且不属于B的元素组成的集合
    difference(*others)
        返回和多个集合的差集
    -
        等同difference
    difference_update(*others)
        获取和多个集合的差集并就地修改
    -=
        等同difference_update
'''

s1 = {1,3,5}
s2 = {1,2,3,4,5,6,7,8,9}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s3 = s2.difference(s1)
print("s3 = {}".format(s3))

s2.difference_update(s1)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s4 = {1,3,5,100,200,300}
s1 -= s4
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))
print("s4 = {}".format(s4))



#以上代码执行结果如下：
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
s3 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s1 = set()
s2 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s4 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
差集:集合A和B，由所有属于A且不属于B的元素组成的集合
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com

'''
对称差集
    集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，记作（A-B）∪（B-A）
    symmetric_differece(other)
    返回和另一个集合的差集
    ^
        等同symmetric_differece
    symmetric_differece_update(other)
        获取和另一个集合的差集并就地修改
    ^=
        等同symmetric_differece_update
'''

s1 = {1,3,5}
s2 = {100,200,300}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s3 = s1.symmetric_difference(s2)
print("s3 = {}".format(s3))

s4 = s1 ^ s2
print("s4 = {}".format(s4))


s1.symmetric_difference_update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

s2 ^= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))



#以上代码执行结果如下：
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {200, 100, 300}
s3 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s4 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s1 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s2 = {200, 100, 300}
s1 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s2 = {1, 3, 5}
对称差集:集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，记作（A-B）∪（B-A）

10>.集合运算

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
issubset(other)、<=
    判断当前集合是否是另一个集合的子集
'''

s1 = {1,3,5}
s2 = {1,3,5,7,9}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))

#判断当前集合是否是另一个集合的子集
print(s1.issubset(s2))

#判断s2是否是s1的真子集
print(s2 < s1)

#判断当前集合是否是other的超集
print(s2.issuperset(s1))
print(s2 >= s1)

#判断s2是否是s1的真超集
print(s2 > s1)

#当前集合和另一个集合没有交集,没有交集，则返回True
print(s2.isdisjoint(s1))



#以上代码执行结果如下：
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 3, 5, 7, 9}
True
False
True
True
True
False

11>.集合应用

共同好友
　　你的好友A、B、C，他的好友C、B、D，求共同好友
　　交集问题：{'A', 'B', 'C'}.intersection({'B', 'C', 'D'})

微信群提醒
　　XXX与群里其他人都不是微信朋友关系
　　并集：userid in (A | B | C | ...) == False，A、B、C等是微信好友的并集，用户ID不在这个并集中，说明他和任何人都不是朋友（这种方法时可以实现的但是可能会存在占用过多的内存空间）
　　群里所有其他人IDs都不在X的朋友列表T中。　　T & IDs == set()

权限判断
　　有一个API，要求权限同时具备A、B、C才能访问，用户权限是B、C、D，判断用户是否能够访问该API
　　　　　　API集合A，权限集合P
　　　　　　A - P = {} ，A-P为空集，说明P包含A
　　　　　　A.issubset(P) 也行，A是P的子集也行
　　　　　　A & P = A 也行


　　有一个API，要求权限具备A、B、C任意一项就可访问，用户权限是B、C、D，判断用户是否能够访问该API
　　　　　　API集合A，权限集合P
　　　　　　A & P != {} 就可以
　　　　　　A.isdisjoint(P) == False 表示有交集

一个总任务列表，存储所有任务。一个完成的任务列表。找出为未完成的任务
　　业务中，任务ID一般不可以重复
　　所有任务ID放到一个set中，假设为ALL
　　所有已完成的任务ID放到一个set中，假设为COMPLETED，它是ALL的子集
　　ALL - COMPLETED = UNCOMPLETED

12>.集合练习

随机产生2组各10个数字的列表，如下要求：
　　每个数字取值范围[10,20]
　　统计20个数字中，一共有多少个不同的数字？
　　2组中，不重复的数字有几个？分别是什么？
　　2组中，重复的数字有几个？分别是什么？
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com



a = [1, 9, 7, 5, 6, 7, 8, 8, 2, 6]
b = [1, 9, 0, 5, 6, 4, 8, 3, 2, 3]
s1 = set(a)
s2 = set(b)
print(s1)
print(s2)
print(s1.union(s2))
print(s1.symmetric_difference(s2))
print(s1.intersection(s2))



#以上代码执行结果如下：
{1, 2, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 3, 4, 7}
{1, 2, 5, 6, 8, 9}
参考案例 

三.字典（dict）

1>.字典特点

key-value键值对的数据的集合

可变的、无序的、key不重复

2>.字典定义和初始化

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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#定义一个空字典
d1 = dict()

#和上面的方法一致，也是定义了一个空字典
d2 = {}

#dict(**kwargs) 使用name=value对初始化一个字典
d3 = dict(a=10,b=20,c=[123])

#dict(iterable, **kwarg) 使用可迭代对象和name=value对构造字典，不过可迭代对象的元素必须是一个二元结构
d4 = dict(((1,'a'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d'),(5,'e')))
d5 = dict(([1,'a'],[2,'b'],[3,'c'],[4,'d'],(5,'e')))

#dict(mapping, **kwarg) 使用一个字典构建另一个字典
d6 = {'a':10, 'b':20, 'c':None, 'd':[1,2,3]}

#类方法dict.fromkeys(iterable, value)
d7 = dict.fromkeys(range(5))
d8 = dict.fromkeys(range(5),666)


print("d1 = {}".format(d1))
print("d2 = {}".format(d2))
print("d3 = {}".format(d3))
print("d4 = {}".format(d4))
print("d5 = {}".format(d5))
print("d6 = {}".format(d6))
print("d7 = {}".format(d7))
print("d8 = {}".format(d8))



#以上代码输出结果如下:
d1 = {}
d2 = {}
d3 = {'a': 10, 'b': 20, 'c': [123]}
d4 = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
d5 = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
d6 = {'a': 10, 'b': 20, 'c': None, 'd': [1, 2, 3]}
d7 = {0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None}
d8 = {0: 666, 1: 666, 2: 666, 3: 666, 4: 666}

3>.字典元素的访问

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com


'''
d[key]
    返回key对应的值value
    key不存在抛出KeyError异常
'''

d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]}

print("d1 = {}".format(d1))
print("姓名：{},年龄：{},爱好：{}".format(d1["Name"],d1["Age"],d1["Hobby"]))



#以上代码输出结果如下：
d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
姓名：Jason Yin,年龄：18,爱好：['跑步', '旅行', '写博客']
d[key] 　　　　　　　　　　　　　　#返回key对应的值value key不存在抛出KeyError异常
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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'''
get(key[, default])
    返回key对应的值value
    key不存在返回缺省值，如果没有设置缺省值就返回None
'''

d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]}


print(d1.get("Name"))

print(d1.get("forte"))
print(d1.get("forte","该key不存在!"))


#以上代码执行结果如下:
Jason Yin
None
该key不存在!
get(key[, default]) 　　　　　　#返回key对应的值value key不存在返回缺省值，如果没有设置缺省值就返回None
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
setdefault(key[, default])
    返回key对应的值value
    key不存在，添加kv对，value为default，并返回default，如果default没有设置，缺省为None
'''

d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]}

print("d1={}".format(d1))

print(d1.setdefault("Name","Yinzhengjie"))

print(d1.setdefault("forte","大数据运维开发"))

print("d1={}".format(d1))



#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
Jason Yin
大数据运维开发
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客'], 'forte': '大数据运维开发'}
setdefault(key[, default]) 　　#返回key对应的值value key不存在，添加kv对，value为default，并返回default，如果default没有设置，缺省为None

4>.字典增加和修改

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
d[key] = value
    将key对应的值修改为value
    key不存在添加新的kv对
'''

d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1))

d1["Name"] = "Yinszhengjie"
print("d1={}".format(d1))

d1["forte"] = "大数据运维开发"
print("d1={}".format(d1))


#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Yinszhengjie', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Yinszhengjie', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客'], 'forte': '大数据运维开发'}
d[key] = value 　　　　　　　　　#将key对应的值修改为value key不存在添加新的kv对
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
update([other]) -> None
    使用另一个字典的kv对更新本字典
    key不存在，就添加
    key存在，覆盖已经存在的key对应的值
    就地修改
'''

d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1))

d1.update(Age=20)
print("d1={}".format(d1))

d1.update((('Age',24),))
print("d1={}".format(d1))

d1.update({"Age":26})
print("d1={}".format(d1))


#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 20, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 24, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 26, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
update([other]) -> None 　　　 #使用另一个字典的kv对更新本字典 key不存在，就添加 key存在，覆盖已经存在的key对应的值 就地修改

5>.字典删除

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
pop(key[, default])
    key存在，移除它，并返回它的value
    key不存在，返回给定的default
    default未设置，key不存在则抛出KeyError异常
'''

d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1))

d1.pop("Hobby")
print("d1={}".format(d1))



#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18}
pop(key[, default]) 　　　　　　#key存在，移除它，并返回它的value key不存在，返回给定的default default未设置，key不存在则抛出KeyError异常
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
popitem()
    移除并返回一个任意的键值对
    字典为empty，抛出KeyError异常
'''

d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1))

d1.popitem()
print("d1={}".format(d1))



#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18}
popitem() 　　　　　　　　　　　　#移除并返回一个任意的键值对 字典为empty，抛出KeyError异常
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
clear()
    清空字典
'''

d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1))

d1.clear()
print("d1={}".format(d1))


#以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={}
clear() 　　　　　　　　　　　　　#清空字典
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
    del语句
'''

a = True
b = [6]
d = {'a': 1, 'b': b, 'c': [1,3,5]}
print("a = {}".format(a))
print("b = {}".format(b))
print("d = {}".format(d))

#删除对象“a”
del a

#看着像删除了一个对象，本质上减少了一个对象的引用，del 实际上删除的是名称，而不是对象
del d['c']
del b[0]

c = b
del c
del b
b = d['b']

# print("a = {}".format(a))
print("b = {}".format(b))
print("d = {}".format(d))
# print("c = {}".format(c))


#以上代码执行结果如下:
a = True
b = [6]
d = {'a': 1, 'b': [6], 'c': [1, 3, 5]}
b = []
d = {'a': 1, 'b': []}
del语句

6>.字典遍历

总结：
　　Python3中，keys、values、items方法返回一个类似一个生成器的可迭代对象，不会把函数的返回结果复制到内存中
　　　　它返回是一个Dictionary view对象，可以使用len()，iter()，in方法。需要注意的是，我们在遍历字典的时候不推荐对key的元素进行增删，因为你改动后会改变size的大小，如果强行执行key的删除会抛出异常的。
　　　　字典的entry的动态的视图，字典变化，视图将反映出这些变化
　　　　keys返回一个类set对象，也就是可以看做一个set集合。如果values都可以hash，那么items也可以看作是类set对象
　　Python2中，上面的方法会返回一个新的列表，占据新的内存空间。所以Python2建议使用iterkeys、itervalues、iteritems版本，返回一个迭代器，而不是一个copy。


字典的key要求和set的元素要求一致：
　　set的元素可以就是看做key，set可以看做dict的简化版
　　hashable 可哈希才可以作为key，可以使用hash()测试
　　d = {1 : 0, 2.0 : 3, "abc" : None, ('hello', 'world', 'python') : "string", b'abc' : '135'}
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
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d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}


for item in d1:
    print(item)

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)
for item in d1.keys():
    print(item)

#以上代码执行结果如下:
Name
Age
Hobby
********************我是分割线********************
Name
Age
Hobby
只遍历keys
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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#EMAIL:y1053419035@qq.com


d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}


for item in d1:
    print(d1[item])

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for item in d1.keys():
    print(d1.get(item))

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for item in d1.values():
    print(item)



#以上代码执行结果如下:
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
只遍历values
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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#EMAIL:y1053419035@qq.com


d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}


for item in d1.items():
    print(item)

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for item in d1.items():
    print(item[0],item[1])

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for k,v in d1.items():
    print(k,v)

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for k,_ in d1.items():
    print(k)

print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)

for _,v in d1.items():
    print(v)


#以上代码执行结果如下:
('Name', 'Jason Yin')
('Age', 18)
('Hobby', ['跑步', '旅行', '写博客'])
********************我是分割线********************
Name Jason Yin
Age 18
Hobby ['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Name Jason Yin
Age 18
Hobby ['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Name
Age
Hobby
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
遍历key和vlaue键值对

7>.defaultdict

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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#EMAIL:y1053419035@qq.com

"""
collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
    第一个参数是default_factory，缺省是None，它提供一个初始化函数。当key不存在的时候，会调用这个工厂函数来生成key对应的value
"""


from collections import defaultdict
import random

d1 = {}

d2 = defaultdict(list)

print("d1={}".format(d1))
print("d2={}".format(d2))

for k in "abcde":
    for v in range(random.randint(1,5)):
        if k not in d1.keys():
            d1[k] = []
        d1[k].append(v)

print("d1={}".format(d1))

for k in "mnopq":
    for v in range(random.randint(1,5)):
        d2[k].append(v)
print("d2={}".format(d2))


#以上代码输出结果如下所示：
d1={}
d2=defaultdict(<class 'list'>, {})
d1={'a': [0, 1, 2], 'b': [0, 1, 2], 'c': [0, 1, 2, 3, 4], 'd': [0, 1, 2], 'e': [0]}
d2=defaultdict(<class 'list'>, {'m': [0, 1, 2, 3], 'n': [0, 1, 2], 'o': [0, 1, 2], 'p': [0, 1, 2, 3, 4], 'q': [0, 1]})

8>.orderedDict

#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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"""
collections.OrderedDict([items])
    key并不是按照加入的顺序排列，可以使用OrderedDict记录顺序


有序字典可以记录元素插入的顺序，打印的时候也是按照这个顺序输出打印
3.6版本的Python的字典就是记录key插入的顺序（IPython不一定有效果）


应用场景：
    假如使用字典记录了N个产品，这些产品使用ID由小到大加入到字典中
    除了使用字典检索的遍历，有时候需要取出ID，但是希望是按照输入的顺序，因为输入顺序是有序的
    否则还需要重新把遍历到的值排序
"""


from collections import OrderedDict
import random

d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2,'leechee':5}
print("d = {}".format(d))

keys = list(d.keys())
random.shuffle(keys)
print("keys = {}".format(keys))

od = OrderedDict()
for key in keys:
    od[key] = d[key]

print("od = {}".format(od))
print("od.keys() = {}".format(od.keys()))



#以上代码执行结果如下:
d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2, 'leechee': 5}
keys = ['leechee', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
od = OrderedDict([('leechee', 5), ('apple', 4), ('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3)])
od.keys() = odict_keys(['leechee', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'])

9>.字典小试牛刀

需求一：用户输入一个数字
　　　　打印每一位数字及其重复的次数

需求二：数字重复统计
　　　　随机产生100个整数
　　　　数字的范围[-1000, 1000]
　　　　升序输出所有不同的数字及其重复的次数

需求三：字符串重复统计
　　　　字符表'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
　　　　随机挑选2个字母组成字符串，共挑选100个
　　　　降序输出所有不同的字符串及重复的次数
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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'''
用户输入一个数字
　　　　打印每一位数字及其重复的次数
'''


num = input("请输入一个整数:>>> ")

d = {}

for key in num:
    if not d.get(key):
        d[key] = 1
        continue
    d[key] += 1

print(d)



#以上代码执行结果如下:
请输入一个整数:>>> 10086
{'1': 1, '0': 2, '8': 1, '6': 1}
需求一（解法一）
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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'''
用户输入一个数字
　　　　打印每一位数字及其重复的次数
'''


num = input("请输入一个整数:>>> ")

d = {}

for key in num:
    if not d.get(key):
        d[key] = 1
    else:
        d[key] += 1
        
print(d)



#以上代码执行结果如下:
请输入一个整数:>>> 10086
{'1': 1, '0': 2, '8': 1, '6': 1}
需求一（解法二）
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
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import random
"""
数字重复统计
　　　　随机产生100个整数
　　　　数字的范围[-1000, 1000]
　　　　升序输出所有不同的数字及其重复的次数
"""

n = 100

nums =  [0] * n

d = {}

for i in range(n):
    nums[i] = random.randint(-1000,1000)

print(nums)

t = nums.copy()
t.sort()
print(t)

d = {}
for x in nums:
    if x not  in d.keys():
        d[x] = 1
    else:
        d[x] += 1

print(d)

d1 = sorted(d.items())
print(d1)




#以上代码执行结果如下:
[192, -254, 796, 920, -764, 28, -972, 48, -709, 613, 927, 191, -480, -461, 199, -686, -846, 448, -49, -588, 129, -295, 229, 433, 938, -363, -573, 181, 565, 906, 667, -615, 422, -614, -492, -373, 678, 123, 193, 308, -84, -493, 503, 203, -837, -386, -210, 897, 683, -206, -987, -660, -801, 402, 311, -562, -655, 936, 997, 892, -134, -664, -805, -573, 124, 399, 992, 999, -802, -17, -588, 11, 599, -221, -746, 199, 680, -276, 88, -945, -573, -29, -939, 181, 495, -763, -384, 916, 150, -681, 509, -795, -100, 391, -614, -115, 210, -836, -401, 413]
[-987, -972, -945, -939, -846, -837, -836, -805, -802, -801, -795, -764, -763, -746, -709, -686, -681, -664, -660, -655, -615, -614, -614, -588, -588, -573, -573, -573, -562, -493, -492, -480, -461, -401, -386, -384, -373, -363, -295, -276, -254, -221, -210, -206, -134, -115, -100, -84, -49, -29, -17, 11, 28, 48, 88, 123, 124, 129, 150, 181, 181, 191, 192, 193, 199, 199, 203, 210, 229, 308, 311, 391, 399, 402, 413, 422, 433, 448, 495, 503, 509, 565, 599, 613, 667, 678, 680, 683, 796, 892, 897, 906, 916, 920, 927, 936, 938, 992, 997, 999]
{192: 1, -254: 1, 796: 1, 920: 1, -764: 1, 28: 1, -972: 1, 48: 1, -709: 1, 613: 1, 927: 1, 191: 1, -480: 1, -461: 1, 199: 2, -686: 1, -846: 1, 448: 1, -49: 1, -588: 2, 129: 1, -295: 1, 229: 1, 433: 1, 938: 1, -363: 1, -573: 3, 181: 2, 565: 1, 906: 1, 667: 1, -615: 1, 422: 1, -614: 2, -492: 1, -373: 1, 678: 1, 123: 1, 193: 1, 308: 1, -84: 1, -493: 1, 503: 1, 203: 1, -837: 1, -386: 1, -210: 1, 897: 1, 683: 1, -206: 1, -987: 1, -660: 1, -801: 1, 402: 1, 311: 1, -562: 1, -655: 1, 936: 1, 997: 1, 892: 1, -134: 1, -664: 1, -805: 1, 124: 1, 399: 1, 992: 1, 999: 1, -802: 1, -17: 1, 11: 1, 599: 1, -221: 1, -746: 1, 680: 1, -276: 1, 88: 1, -945: 1, -29: 1, -939: 1, 495: 1, -763: 1, -384: 1, 916: 1, 150: 1, -681: 1, 509: 1, -795: 1, -100: 1, 391: 1, -115: 1, 210: 1, -836: 1, -401: 1, 413: 1}
[(-987, 1), (-972, 1), (-945, 1), (-939, 1), (-846, 1), (-837, 1), (-836, 1), (-805, 1), (-802, 1), (-801, 1), (-795, 1), (-764, 1), (-763, 1), (-746, 1), (-709, 1), (-686, 1), (-681, 1), (-664, 1), (-660, 1), (-655, 1), (-615, 1), (-614, 2), (-588, 2), (-573, 3), (-562, 1), (-493, 1), (-492, 1), (-480, 1), (-461, 1), (-401, 1), (-386, 1), (-384, 1), (-373, 1), (-363, 1), (-295, 1), (-276, 1), (-254, 1), (-221, 1), (-210, 1), (-206, 1), (-134, 1), (-115, 1), (-100, 1), (-84, 1), (-49, 1), (-29, 1), (-17, 1), (11, 1), (28, 1), (48, 1), (88, 1), (123, 1), (124, 1), (129, 1), (150, 1), (181, 2), (191, 1), (192, 1), (193, 1), (199, 2), (203, 1), (210, 1), (229, 1), (308, 1), (311, 1), (391, 1), (399, 1), (402, 1), (413, 1), (422, 1), (433, 1), (448, 1), (495, 1), (503, 1), (509, 1), (565, 1), (599, 1), (613, 1), (667, 1), (678, 1), (680, 1), (683, 1), (796, 1), (892, 1), (897, 1), (906, 1), (916, 1), (920, 1), (927, 1), (936, 1), (938, 1), (992, 1), (997, 1), (999, 1)]
需求二
#！/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com


import  random

"""
字符串重复统计
　　　　字符表'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
　　　　随机挑选2个字母组成字符串，共挑选100个
　　　　降序输出所有不同的字符串及重复的次数
"""


alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

words = []

for _ in range(100):
    words.append("".join(random.choice(alphabet) for _ in range(2)))        #生成器

d = {}

for x in  words:
    d[x] = d.get(x,0) + 1

print(d)

d1 = sorted(d.items(),reverse=True)
print(d1)



#以上代码执行结果如下：
{'jc': 2, 'sf': 1, 'ju': 1, 'ek': 2, 'il': 1, 'ii': 1, 'db': 1, 'wi': 1, 've': 1, 'ys': 1, 'hm': 1, 'qs': 1, 'hk': 1, 'ok': 1, 'kb': 1, 'uc': 1, 'zj': 1, 'go': 1, 'ot': 1, 'wm': 1, 'ca': 1, 'lz': 1, 'wc': 1, 'av': 1, 'li': 2, 'tn': 1, 'qh': 1, 'fw': 1, 'vr': 1, 'vg': 1, 'rb': 1, 'jf': 1, 'cy': 1, 'iv': 1, 'oi': 1, 'ms': 1, 'de': 1, 'hr': 1, 'ua': 1, 'lq': 1, 'yt': 1, 'nq': 1, 'hu': 1, 'uf': 2, 'cc': 1, 'qx': 1, 'kr': 2, 'ez': 1, 'em': 1, 'zh': 1, 'tb': 1, 'cg': 1, 'tz': 1, 'xf': 1, 'hb': 1, 'va': 1, 'lb': 3, 'nd': 1, 'we': 1, 'tw': 1, 'pj': 1, 'rf': 1, 'gg': 1, 'oc': 1, 'vs': 1, 'vk': 1, 'ap': 1, 'fx': 1, 'ut': 1, 'lr': 1, 'wb': 1, 'og': 1, 'pa': 1, 'cr': 1, 'ul': 1, 'oa': 1, 'yq': 2, 'sz': 1, 'fu': 1, 'wh': 1, 'si': 1, 'jb': 1, 'nx': 1, 'po': 1, 'fq': 1, 'lu': 1, 'uv': 1, 'vq': 1, 'py': 1, 'wg': 2, 'pc': 1}
[('zj', 1), ('zh', 1), ('yt', 1), ('ys', 1), ('yq', 2), ('xf', 1), ('wm', 1), ('wi', 1), ('wh', 1), ('wg', 2), ('we', 1), ('wc', 1), ('wb', 1), ('vs', 1), ('vr', 1), ('vq', 1), ('vk', 1), ('vg', 1), ('ve', 1), ('va', 1), ('uv', 1), ('ut', 1), ('ul', 1), ('uf', 2), ('uc', 1), ('ua', 1), ('tz', 1), ('tw', 1), ('tn', 1), ('tb', 1), ('sz', 1), ('si', 1), ('sf', 1), ('rf', 1), ('rb', 1), ('qx', 1), ('qs', 1), ('qh', 1), ('py', 1), ('po', 1), ('pj', 1), ('pc', 1), ('pa', 1), ('ot', 1), ('ok', 1), ('oi', 1), ('og', 1), ('oc', 1), ('oa', 1), ('nx', 1), ('nq', 1), ('nd', 1), ('ms', 1), ('lz', 1), ('lu', 1), ('lr', 1), ('lq', 1), ('li', 2), ('lb', 3), ('kr', 2), ('kb', 1), ('ju', 1), ('jf', 1), ('jc', 2), ('jb', 1), ('iv', 1), ('il', 1), ('ii', 1), ('hu', 1), ('hr', 1), ('hm', 1), ('hk', 1), ('hb', 1), ('go', 1), ('gg', 1), ('fx', 1), ('fw', 1), ('fu', 1), ('fq', 1), ('ez', 1), ('em', 1), ('ek', 2), ('de', 1), ('db', 1), ('cy', 1), ('cr', 1), ('cg', 1), ('cc', 1), ('ca', 1), ('av', 1), ('ap', 1)]
需求三
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10897485.html