深入理解Python的set和dict
dict常用操作
引言
clear(): 清空字典
copy(): 返回一个浅拷贝
fromkeys(): 将可迭代对象中的每一个元素作为key和同一个value拼成字典
get(): 根据key返回value,若无对应的键值对,则返回None,也可以指定默认返回值,和索引访问相比,不会产生异常。
items():返回一个dict_items类型,支持迭代,键值对以元组形式组织
setdefault(): 获取key对应的value值,先调用get(),若不存在该键值对,则添加
update(): 合并字典,或键值对元组构成的可迭代对象
使用案例
# 1. clear()d = {name:"MetaTian", age:"22"}
d.clear()
# 2. copy()
new_dict = d.copy()
new_dict["age"] = 18
print(new_dict)
print(d)
# resutl:
# {'age': 18, 'name': 'MetaTian'}
# {'age': '22', 'name': 'MetaTian'}
# 3. fromkeys()
d = dict.fromkeys(range(3), "MetaTian")
print(d)
# result:
# {0: 'MetaTian', 1: 'MetaTian', 2: 'MetaTian'}
# 4. get()
print(d.get(2))
print(d.get(3))
print(d.get(3, "null"))
# result:
# MetaTian
# None
# null
# 5. items()
print(type(d.items()))
print(d.items())
# result:
# <class 'dict_items'>
# dict_items([(0, 'MetaTian'), (1, 'MetaTian'), (2, 'MetaTian')])
# 6. setdefault()
d = {}
value = d.setdefault("name", "MetaTian") # 如果无 name 这个 key,则添加
print(value, d)
# result:
# MetaTian {'name': 'MetaTian'}
# 7. update()
d1 = {1:"a"}
d2 = {2:"b"}
d1.update(d2)
d2.update([(3, "c"), (4, "d")])
print(d1)
print(d2)
# result:
# {1: 'a', 2: 'b'}
# {2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
set和frozenset
引言
set是可变集合,frozenset是不可变集合
集合中的元素无序,不重复
使用案例
"""通过 set(Iterable) 来构建出可变集合对象
通过 frozenset(Iterable) 构建不可变集合对象
"""
s = set("12345666")
fs = frozenset(['a', 'b', 'c', 'a']) # 不可变类型,可以作为 dict 的 key
print(s)
print(fs)
# result:
# {'6', '1', '4', '5', '3', '2'}
# frozenset({'b', 'a', 'c'})
"""
向 set 中添加元素
add()
update()
"""
s1, s2 = set("123"), set("234")
s1.update(s2)
s2.add('5')
print(s1)
print(s2)
# result:
# {'1', '2', '3', '4'}
# {'2', '3', '5', '4'}
"""
集合的运算
- 差
& 交
| 并
"""
s1, s2 = set("123"), set("234")
print(s1 - s2)
print(s1 & s2)
print(s1 | s2)
# result:
# {'1'}
# {'2', '3'}
# {'3', '1', '2', '4'}
dict和set的实现原理
引言
dict和set的查找性能远远大于list
dict和set底层通过散列表存储,因此也要求dict的key是可哈希的,不可变对象都是可哈希的
哈希的原理.
以字典为例.
存储之前要通过哈希函数来计算key的值,得到存储索引,如果得到的结果已经被使用,要处理冲突,重新计算后再进行存储
自定义的类通过实现__hash__(),就可以存储在dict和set中.
因此,具体的存储顺序和元素添加的顺序可能有关.
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