Python基礎(chǔ)之dict和set的使用詳解
dict
Python內(nèi)置了字典:dict的支持,dict全稱dictionary,在其他語言種也稱為map,使用鍵-值(key-value)存儲,具有極快的查找速度。
舉個例子,假設(shè)要根據(jù)同學(xué)的名字查找對應(yīng)的成績,如果用list實(shí)現(xiàn),需要兩個list:
name = ['Micael','Bob','Tracy'] scores = [95.75,85]
給定一個名字,要查找對應(yīng)的成績,就先要在names種找到對應(yīng)的位置,在從scores取出對應(yīng)的成績,list越長,耗時越長。
如果用dist實(shí)現(xiàn),只需要一個“名字”-“成績”的對照表,直接根據(jù)名字查找成績,無論這個表有多大,查找樹的都不會變慢,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?yàn)閐ict的實(shí)現(xiàn)原理和查字典是一樣的。假設(shè)字典包含了1萬個漢字,我們要查摸一個字,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種查找元素的方法,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(yīng)的頁碼,然后直接翻大該頁,找到這個字,無論找那個字,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(shí)現(xiàn)方式,給定一個名字,比如Michael
,dict在內(nèi)部就可以直接計(jì)算出Michael
對應(yīng)的存放成績的“頁碼”,也就是95
這個數(shù)字存放的內(nèi)存地址,直接取出來,所以速度非???。
你可以猜到,這種key-value存儲方式,在放進(jìn)去的時候,必須根據(jù)key算出value的存放位置,這樣取的時候才能根據(jù)key直接拿到value。
把數(shù)據(jù)放入dict的方法,處理初始化是指定外,還可以通過key放入:
>>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67
由于一個key只能對應(yīng)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['Jacl'] 88
如果key不存在,dict就會報錯:
>>> d['Thomas'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> 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的交互環(huán)境不顯示結(jié)果。
要刪除一個key,用pop(key)
方法,對應(yīng)的value也會從dict中刪除:
>>> d.pop('Bob') 75 >>> d {'Michael':95,'Tracy':85}
請務(wù)必注意,dict內(nèi)不存放的順序和key放入的順序是沒有關(guān)系的。
和list比較,dict有以下幾點(diǎn)特點(diǎn):
1、查找和插入的速度極快,不會隨著key的增加而變慢;
2、需要占用大量的內(nèi)存,內(nèi)存浪費(fèi)多。
而list相反:
1、查找和插入的時間隨著元素的增加而增加;
2、占用空間小,浪費(fèi)內(nèi)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,要牢記第一條就是dict的key必須是不可變對象。
這是因?yàn)閐ict根據(jù)key來計(jì)算value的存儲位置,如果每次計(jì)算相同的key得出的結(jié)果不同,那dict內(nèi)部就完全混亂了,這個通過key計(jì)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(shù)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 "<stdin>", line 1, in <module> 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(fù),所以在set中,沒有重復(fù)的key.
要創(chuàng)建一個set,需要提供一個list作為輸入集合:
>>> s = set([1,2,3]) >>> s [1,2,3]
注意,傳入的參數(shù)[1,2,3]
是一個list,而顯示的{1,2,3}
只是告訴你這個set內(nèi)部有1,2,3這個3個元素,顯示順序也不表示set是有序的。
重復(fù)元素在set中自動被過濾:
>>> s = set([1,1,2,2,3,3]) >>> s [1,2,3]
通過add(key)
方法可以添加元素到set中,可以重復(fù)添加,但是不會有效果:
>>> s.add(4) >>> s {1,2,3,4} >>> s.add(4) >>> s {1,2,3,4}
通過remove(key)
方法可以刪除元素:
>>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}
set可以看成數(shù)學(xué)意義上的無序和無重復(fù)元素的集合,因此,兩個set可以做數(shù)學(xué)意義上的交集、并集等操作:
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
et和dict的唯一區(qū)別僅在于沒有存儲對應(yīng)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?yàn)闊o法判斷兩個可變對象是否相等,也就無法保證set內(nèi)部“不會有重復(fù)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(jìn)行操作,list內(nèi)部的內(nèi)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(jìn)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(shí)變出了'Abc'
,但變量a最后仍是'abc'
,應(yīng)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(jīng)常說,對象a
的內(nèi)容是'abc'
,但其實(shí)是指,a
本身是一個變量,它指向的對象的內(nèi)容才是'abc'
:
當(dāng)我們調(diào)用a.replace('a','A')
時,實(shí)際上調(diào)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(nèi)容。相反replace
方法創(chuàng)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(diào)用對象自身的任意方法,也就不會改變該對象自身的內(nèi)容。相反這些方法會創(chuàng)新新的對象并返回,這樣就保證了不可變對象本身永遠(yuǎn)是不可變的。
小結(jié)
使用key-value存儲結(jié)構(gòu)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,但試試吧(1,2,3)
和(1,[2,3])
放入dict或set中,并解釋結(jié)果。
以上就是Python基礎(chǔ)之dict和set的使用詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python dict set的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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