\
您当前的位置 : 首页 >> 帮助中心

Python 元组、集合和字典 || #f #daysofMiva 日

来源:恩氏滤油机
时间:2024-09-23
浏览量:0

今天是 #100daysofmiva 的第 5 天 - 请参阅 github 项目

我深入研究了 python 中的三种基本数据结构:元组、集合和字典。这些结构对于有效组织和访问数据至关重要,每个结构都具有独特的特征和用例。这是我所学到的详细报告,包括流程、技术细节和代码示例。

1.元组

定义: 元组是不可变的、有序的元素集合。元组与列表类似,但主要区别在于它们在创建后无法修改。

特点:

不可变: 一旦创建,元组的元素就无法更改(不能分配、添加或删除项目)。

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

有序: 元素保持顺序,并且支持索引。

异构:元组可以存储不同类型的元素。

创建元组

可以使用括号 () 或简单地通过用逗号分隔元素来创建元组。

python

my_tuple = (1, 2, 3)
another_tuple = "a", "b", "c"
singleton_tuple = (42,)  # note the comma, necessary for single element tuples

访问元素

元素可以通过索引来访问,类似于列表。

python
copy code
first_element = my_tuple[0]
last_element = my_tuple[-1]

元组拆包

元组允许一次分配多个变量。

python
copy code
a, b, c = my_tuple
print(a)  # 1
print(b)  # 2
print(c)  # 3

为什么使用元组?

性能: 由于其不变性,元组通常比列表更快。

数据完整性: 不变性确保数据无法更改,使元组成为固定项目集合的理想选择。

hashable: 因为元组是不可变的,所以可以用作字典中的键或集合中的元素。

2.套装

定义: 集合是**元素的无序集合。集合通常用于成员资格测试和消除重复条目。

特点:

无序: 没有维护顺序,因此无法建立索引。

独特元素:每个元素必须是**的;重复项会自动删除。

可变: 可以添加或删除元素,尽管元素本身必须是不可变的。

创建集合

集合是使用大括号 {} 或 set() 函数创建的。

python
copy code
my_set = {1, 2, 3, 4}
another_set = set([4, 5, 6])  # creating a set from a list
empty_set = set()  # note: {} creates an empty dictionary, not a set

基本集合操作

集合支持并集、交集、差集等多种运算。

python

# union
union_set = my_set | another_set
print(union_set)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# intersection
intersection_set = my_set & another_set
print(intersection_set)  # {4}

# difference
difference_set = my_set - another_set
print(difference_set)  # {1, 2, 3}

会员测试

套装针对快速会员测试进行了优化。

python

print(3 in my_set)  # true
print(7 in my_set)  # false

为什么使用集合?

独特元素:非常适合存储需要独特性的物品。

高效运算: 隶属度测试和集合代数(并集、交集)等运算比列表更快。

消除重复: 将列表转换为集合是删除重复的常用技术。

3.字典

定义:字典是键值对的无序集合。字典中的每个键都是**的并映射到一个值。

特点:

键值对: 键是**且不可变的,而值可以是任何类型。

无序: 在 python 3.7 之前,字典是无序的。从 python 3.7 开始,它们保持插入顺序。

可变: 可以通过添加、删除或更改键值对来修改字典。

创建字典

字典是使用大括号 {} 创建的,键值对之间用冒号分隔。

python

my_dict = {"name": "alice", "age": 30, "city": "new york"}
another_dict = dict(name="bob", age=25, city="los angeles")
empty_dict = {}

访问值

使用键来访问值。

`蟒蛇

名称 = my_dict["名称"]

age = my_dict.get("age") # 使用 get() 避免 keyerror`

添加和修改条目

字典是动态的;您可以即时添加或修改条目。

python

my_dict["email"] = "alice@example.com"  # adding a new key-value pair
my_dict["age"] = 31  # modifying an existing value

删除条目

可以使用 del 或 pop() 方法删除条目。

python

del my_dict["city"]  # removing a key-value pair
email = my_dict.pop("email", "no email provided")  # removes and returns the value

*字典方法

*

字典有多种有用的方法:

python

keys = my_dict.keys()  # Returns a view of the dictionary's keys
values = my_dict.values()  # Returns a view of the dictionary's values
items = my_dict.items()  # Returns a view of the dictionary's key-value pairs

为什么使用字典?

基于密钥的访问:非常适合需要通过**标识符(密钥)快速检索数据的场景。

动态结构: 对于需要随时间增长和变化的数据结构很有用。

高效: 基于键的访问通常比搜索列表或元组更快。

以上就是Python 元组、集合和字典 || #f #daysofMiva 日的详细内容,更多请关注本网内其它相关文章!

免责申明

以上展示内容来源于合作媒体、企业机构、网友提供或网络收集整理,版权争议与本站无关,文章涉及见解与观点不代表恩氏滤油机网官方立场,请读者仅做参考。本文欢迎转载,转载请说明出处。若您认为本文侵犯了您的版权信息,或您发现该内容有任何涉及有违公德、触犯法律等违法信息,请您立即联系我们及时修正或删除。
Copyright © 2004-2024 BaiJiaMai.Com 重庆恩氏过滤设备制造有限公司 版权所有  网站备案号:渝ICP备2024041059号