dict

Python內置了字典：dict的支持，dict全稱dictionary，在其他語言中也稱為map，使用鍵-值(key-value)存儲，具有極快的查找速度。

舉個例子，假設要根據同學的名字查找對應的成績，如果用list實現，需要兩個list：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

scores = [95, 75, 85]

給定一個名字，要查找對應的成績，就先要在names中找到對應的位置，再從scores取出對應的成績，list越長，耗時越長。

如果用dict實現，只需要一個“名字”-“成績”的對照表，直接根據名字查找成績，無論這個表有多大，查找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下：

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}

>>> d['Michael']

95

為什么dict查找速度這么快？因為dict的實現原理和查字典是一樣的。假設字典包含了1萬個漢字，我們要查某一個字，一個辦法是把字典從第一頁往后翻，直到找到我們想要的字為止，這種方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二種方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查這個字對應的頁碼，然后直接翻到該頁，找到這個字，無論找哪個字，這種查找速度都非常快，不會隨著字典大小的增加而變慢。

dict就是第二種實現方式，給定一個名字，比如'Michael'，dict在內部就可以直接計算出Michael對應的存放成績的“頁碼”，也就是95這個數字存放的內存地址，直接取出來，所以速度非常快。

你可以猜到，這種key-value存儲方式，在放進去的時候，必須根據key算出value的存放位置，這樣，取的時候才能根據key直接拿到value。

把數據放入dict的方法，除了初始化時指定外，還可以通過key放入：

>>> d['Adam'] = 67

>>> d['Adam']

67

由于一個key只能對應一個value，所以，多次對一個key放入value，后面的值會把前面的值沖掉：

>>> d['Jack'] = 90

>>> d['Jack']

90

>>> d['Jack'] = 88

>>> d['Jack']

88

如果key不存在，dict就會報錯：

>>> d['Thomas']

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的錯誤，有兩種辦法，一是通過in判斷key是否存在：

>>> 'Thomas' in d

False

二是通過dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

>>> d.get('Thomas')

>>> d.get('Thomas', -1)

-1

注意：返回None的時候Python的交互式命令行不顯示結果。

要刪除一個key，用pop(key)方法，對應的value也會從dict中刪除：

>>> d.pop('Bob')

75

>>> d

{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

請務必注意，dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的。

和list比較，dict有以下幾個特點：

查找和插入的速度極快，不會隨著key的增加而增加；

需要占用大量的內存，內存浪費多。

而list相反：

查找和插入的時間隨著元素的增加而增加；

占用空間小，浪費內存很少。

所以，dict是用空間來換取時間的一種方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代碼中幾乎無處不在，正確使用dict非常重要，需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對象。

這是因為dict根據key來計算value的存儲位置，如果每次計算相同的key得出的結果不同，那dict內部就完全混亂了。這個通過key計算位置的算法稱為哈希算法(Hash)。

要保證hash的正確性，作為key的對象就不能變。在Python中，字符串、整數等都是不可變的，因此，可以放心地作為key。而list是可變的，就不能作為key：

>>> key = [1, 2, 3]

>>> d[key] = 'a list'

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: unhashable type: 'list'

set

set和dict類似，也是一組key的集合，但不存儲value。由于key不能重復，所以，在set中，沒有重復的key。

要創建一個set，需要提供一個list作為輸入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])

>>> s

set([1, 2, 3])

注意，傳入的參數[1, 2, 3]是一個list，而顯示的set([1, 2, 3])只是告訴你這個set內部有1，2，3這3個元素，顯示的[]不表示這是一個list。

重復元素在set中自動被過濾：

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])

>>> s

set([1, 2, 3])

通過add(key)方法可以添加元素到set中，可以重復添加，但不會有效果：

>>> s.add(4)

>>> s

set([1, 2, 3, 4])

>>> s.add(4)

>>> s

set([1, 2, 3, 4])

通過remove(key)方法可以刪除元素：

>>> s.remove(4)

>>> s

set([1, 2, 3])

set可以看成數學意義上的無序和無重復元素的集合，因此，兩個set可以做數學意義上的交集、并集等操作：

>>> s1 = set([1, 2, 3])

>>> s2 = set([2, 3, 4])

>>> s1 & s2

set([2, 3])

>>> s1 | s2

set([1, 2, 3, 4])

set和dict的唯一區別僅在于沒有存儲對應的value，但是，set的原理和dict一樣，所以，同樣不可以放入可變對象，因為無法判斷兩個可變對象是否相等，也就無法保證set內部“不會有重復元素”。試試把list放入set，看看是否會報錯。

再議不可變對象

上面我們講了，str是不變對象，而list是可變對象。

對于可變對象，比如list，對list進行操作，list內部的內容是會變化的，比如：

>>> a = ['c', 'b', 'a']

>>> a.sort()

>>> a

['a', 'b', 'c']

而對于不可變對象，比如str，對str進行操作呢：

>>> a = 'abc'

>>> a.replace('a', 'A')

'Abc'

>>> a

'abc'

雖然字符串有個replace()方法，也確實變出了'Abc'，但變量a最后仍是'abc'，應該怎么理解呢？

我們先把代碼改成下面這樣：

>>> a = 'abc'

>>> b = a.replace('a', 'A')

>>> b

'Abc'

>>> a

'abc'

要始終牢記的是，a是變量，而'abc'才是字符串對象！有些時候，我們經常說，對象a的內容是'abc'，但其實是指，a本身是一個變量，它指向的對象的內容才是'abc'：

當我們調用a.replace(‘a', ‘A')時，實際上調用方法replace是作用在字符串對象'abc'上的，而這個方法雖然名字叫replace，但卻沒有改變字符串'abc'的內容。相反，replace方法創建了一個新字符串'Abc'并返回，如果我們用變量b指向該新字符串，就容易理解了，變量a仍指向原有的字符串'abc'，但變量b卻指向新字符串'Abc'了：

所以，對于不變對象來說，調用對象自身的任意方法，也不會改變該對象自身的內容。相反，這些方法會創建新的對象并返回，這樣，就保證了不可變對象本身永遠是不可變的。

使用key-value存儲結構的dict在Python中非常有用，選擇不可變對象作為key很重要，最常用的key是字符串。

tuple雖然是不變對象，但試試把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解釋結果。

>>>a = ('james', 'jordan', 'kobe')

>>>b = ('james' , ['jordan', 'kobe'])

>>>dict1={a:'籃球運動員'}

>>>dict1[a]

>>>'籃球運動員'

>>>dict2={b:'籃球運動員'}

>>>Traceback (most recent call last):

>>> File "", line 1, in

>>>TypeError: unhashable type: 'list'

#tuple a 所指向的三個人是不可變的的 他們都是籃球運動員

#tuple b 所指向的只有james是不可變的的 還有兩個人雖然是叫jordan kobe但不一定就是打籃球的 可能是踢足球的jordan和打乒乓球的kobe

總結

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本文標題: Python中dict和set的用法講解

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總結

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