Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = [‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘Tracy‘]
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢，类似redis key value，所以查询速度极快。
>>> d={1:98,2:90,3:88} --大括号，逗号分隔，冒号表示对应
>>> d[1]
98
>>> d[2]
90
修改dict中key的value
>>> d[1]=100
>>> d
{1: 100, 2: 90, 3: 88}
>>> d[1]
100
在编程中，为了更好的容错性，可能需要判断这个key在dict中是否存在
1.key in dict
>>> d
{1: 100, 2: 90, 3: 88}
>>> 4 in d
False
2.dict.get(key)
>>> d.get(4) --没有则没有回显
>>> d.get(4,-1)
-1
>>> d.get(4,-2)
-2
删除dict中key
>>> d
{1: 100, 2: 90, 3: 88}
>>> d.pop(3)
88
>>> d
{1: 100, 2: 90}
和list比较，dict有以下几个特点：
查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。
dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的.
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合。
>>> s=set([1,2,3])
>>> s
{1, 2, 3}
>>> len(s)
3 表示3个key
重复的key在set被自动过滤
>>> s=set([1,2,3,3])
>>> s
{1, 2, 3}
在set中添加key，重复添加同一个key无效
>>> s
{1, 2, 3}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
删除key
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合。
set的交集，并集操作
>>> s1=set([1,2,3])
>>> s2=set([2,3,4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象。
PS：再议不可变对象
对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
>>> a=‘abc‘
>>> a.replace(‘ab‘,‘AB‘) --调用replace方法
‘ABc‘
>>> a
‘abc‘ --变量a并未发生变化
>>> a=‘abc‘
>>> b=a.replace(‘ab‘,‘AB‘)
>>> b
‘ABc‘
>>> a
‘abc‘
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