元祖:
原则跟列表差不多,也是存一组数,只是它一旦创建,便不能再修改,所以又叫只读列表。
创建:
names = (‘alex‘, ‘mike‘, ‘eric‘)
特性:
1.可存放多个值
2. 不可变。 但,元祖本身不可变,如果元祖中还包含其他可变元素,这些可变元素还可以改变。
3. 按照从左到右的顺序定义元组元素,下标从0开始顺序访问,有序
功能:
1.index
2.count
3.slice(切片)
改变可变元素示例:
n = ( 1,2,5,8,[ ‘a‘, ‘b‘], 9)
n[4][2] = ‘B‘
则n就变成了 ( 1,2,5,8,[ ‘a‘, ‘B‘], 9)
使用场景:
1. 显示的告知别人,此处数据不可修改
2. 数据连接配置信息等
Hash:
hash,被叫做“散列”或者“哈希”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单来说,就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
特征:
hash值得计算过程是依据这个值的一些特征计算的,这就要求被hash的值必须固定,因此被hash的值必须是不可变的
不可变类型:数字、字符串、元祖
可变类型: 列表
语法: hash(‘abc‘)
用途:
文件签名、
md5加密(密码明文变密文,md5的特性是无法反解)
密码验证
字典:
字典是一种key - value的数据类型,通过前面的key能够找出后面的value。
创建:
{key1:value1,key2:value2}
1、键与值用冒号“:”分开;
2、项与项用逗号“,”分开;
3. key的值不能重复
查询字典的某条信息: info[ key值 ]
dic = { ‘neo‘: [‘a‘,‘b‘,‘c‘], ‘alex‘: [ ‘c‘, ‘m‘,‘n‘}
修改字典某条信息:
dic[‘neo‘][1] = ‘B‘
则字典dic就变成了 {‘neo‘: [‘a‘, ‘B‘, ‘c‘], ‘alex‘: [‘c‘, ‘m‘, ‘n‘]}
特性:
1. key-value结构
2. key必须可hash,必须为不可变数据类型、必须唯一
3. 可以存放任意多个值,值可以修改,可以不唯一
4. 无序
5. 查找速度快
key必须可hash和查找速度快:计算机需要先利用hash把key值转化成一个数字,然后再利用“折半查找”(二分查找,算法的一种)的方式去找key的hash值,查询次数大概是2的n次方。(字典不是利用二分法)
字典添加:dic[ key ] = value #value可以是任意类型
info = {‘student1‘: ‘ Tenglan Wu‘, ‘student2‘: ‘Cangjingkou‘, ‘student3‘: ‘Jiatengying‘}
info[ ‘ student4‘ ] = ‘abc‘
则字典info变成: {‘student1‘: ‘ Tenglan Wu‘, ‘student2‘: ‘Cangjingkou‘, ‘student3‘: ‘Jiatengying‘, ‘ student4‘: ‘abc‘}
修改:info[student2] = ‘苍井空‘
字典info变成: {‘student1‘: ‘ Tenglan Wu‘, ‘student2‘: ‘Cangjingkou‘, ‘student3‘: ‘Jiatengying‘, ‘ student2‘: ‘苍井空‘} #添加的顺序是随机的,因为字典的无序性。
查找:
1. 标准用法: ‘student2‘ in info # in是新的语法,用于判断字典info里面是否有‘student2‘这个key值,输出" True" 或者" False "。
如:if ‘student2‘ in info: # 如果student2是info的key值
2. 获取用:1: info.get(‘student2‘) # 如果有该键值则获取键值对应的value, 如果没有则输出None。
3. 获取用法2: info[‘student2‘] # 有该键值则获取该键值,没有则会报错。 所以通常使用 info.get()
删除:
1. info.pop(键值) #删除该键值及其对应的值。
2. info.popitem() # 随机删除字典里的某个元素
3. del info(键值)
修改:
字典多层嵌套修改:
方法: 多层嵌套就是找到一级之后,再一层一层往下找,一个key
一个key往下找。(很常见)
其他方法:
info.clear() # 清空字典
info.copy() # 跟列表的copy一模一样
info.keys() # 获取所有的key值,放到一个列表里面
info.values() # 获取所有的value,放到一个列表里面
info.items() #是把info所有的key和value放到一个小元祖里面。
例: info.itmes() 为 dict_items([(‘student1‘, ‘ Tenglan Wu‘), (‘student2‘, ‘Cangjingkou‘), (‘student3‘, ‘Jiatengying‘)]) #把这些元祖再放到一个列表里面
dic1.update(dic2) #效果类似于列表里面list1.exptend(list2)。 把dic2和dic1合并起来, 如果dic2和dic1有重复的key值, 就用dic2 key值所对应的value 覆盖 dic1 key值所对应的value,也就是所谓的update(更新)。
注:列表里的list1.extend( list2) 的效果 类似于 list1 += list2
info.setdefault.( key1, value1) # 如果key这个键值在info字典里面本来就存在,那么info没有变化; 如果key这个键值在info里面不存在, 就把键值为key1,value值为value1的元素添加到字典info里面
info.fromkeys( [‘key1‘, ‘key2‘, ‘key3‘] , value1] # 批量往info字典里面添加“键值为key1,value值为value1”、“键值为key2,value值为value1”和“键值为key3,value值为value1”的元素, 如果不输入“ ,value ” , 则往info里面就只添加了键值分别为key1、 key2和 key3但value值为空的元素。
字典的循环:
for k in info:
print(k) # 注意: 打印的只是键值key。 只是键值在循环。
for k in info:
print( k, info[k] ) # 这种方式能把键值、value值都打印出来
集合类型:
iphone7 = [ ‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ ]
iphone8 = [ ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ ]
如何找出同时买了iPhone7和8的人 ?
常规做法: 循环列表iphone7里面的人, 然后判断7里面的人是否在 iphone8里面 (交集)
iphone7 = [ ‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ ] iphone8 = [ ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ ] #定义一个空列表:同时买了7和8的人 both_list = [ ] #循环7里面的人,一个个判断这些人是否也在8里面,在的话就添加到both_list for name in iphone7: if name in iphone8: #if ...in.. 语法 both_list.append(name) # 不能利用 " a = both_list.append(name) print(a)"来打印交集列表, 因为这个函数没有返回值,所以打印出的结果是“None” print(both_list) #注意:print(both_list),否则意思就变了
#打印结果:
[‘alex‘, ‘jack‘]
找出只买了iPhone7的人? (差集)
iphone7 = [ ‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ ] iphone8 = [ ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ ] only7 = [ ] for name in iphone7: if name not in iphone8: #if...not in...语法 only7.append(name) print(only7) #打印结果: [‘rain‘, ‘old_driver‘]
集合定义:
集合是一个无序的、不重复的数据组合,它的作用如下:
1. 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了;
2.关系测试,测试两组数据之间的交集、并集、差集等关系。
语法:
s = { 1, 2,3,4,‘a‘, ‘b‘ } #中间没有冒号(:)
空集合的类型是“字典”, 但按照集合的语法定义后,类型就是“集合”了 。
假如我定义了如下集合:
s = { 1, 2, 2, 2, 2, 3}
它会自动变成 s = { 1, 2, 3 }
列表(元祖也可以转)转成集合: set( list)
如: list1 = [ 1,2,3]
set(list1) 就成了 { 1, 2, 3 }
添加:s.add(元素) # 如果添加的元素原集合中已存在,就添加不进去。 # 只能添加一个元素
删除: s.pop( ) # 随机删除集合元素
s.remove( 元素 ) #删除该元素, 如果该元素不存在则会报错
s.discard(元素) #删除该元素, 如果该元素不存在也不会报错
合并: s1.update( s2) # 表面上看是s1和s2的合并, 其实是把s2 update到s1中, 所以最后的结果是: s2不变, 但s1变成了s2和原先s1的合并。效果类似于 s1 += s2
也可以利用 s.update() 往集合里面添加列表, 如:
s1 = { 1,2,3, ‘a‘}
s1.update( [‘A‘,‘B‘,‘C‘ ] )
s1就变成了 : {1, 2, 3, ‘A‘, ‘C‘, ‘B‘, ‘a‘} #利用这种方式可以向集合里面批量 添加元素
s.clear( ) # 清空
判断集合关系:
交集1: s1.intersection( s2 )
并集2: s1 & s2
如上面的同时买了iPhone7和8的人:
iphone7 = [ ‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ ] iphone8 = [ ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ ] print(iphone7.intersection(iphone8)) # 疑问:跟上面利用循环求交集相比, 这个可以利用打印函数“iphone7.intersection(iphone8)”来直接打印,为什么list.append()和
list.extend(list1)就没有返回值、不能直接打印? 哪些函数有返回值哪些没有 ? 还是说 s.intersection()不是一个函数 ?
# 或者 print( iphone7 & iphone8 )
#输出结果: {‘jack‘, ‘alex‘}
差集1:s1.difference(s2) # s1对s2的差集 #s1和s2的位置不能互换
差集2: s1 - s2 # s1对s2的差集
如上面只买了iphone7的人:
iphone7 = {‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ } iphone8 = { ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ } print(iphone7.difference(iphone8)) # 或者 print(iphone7 - iphone8) #输出结果: {‘old_driver‘, ‘rain‘}
并集1: s1.union( s2 ) #会自动去重
并集2: s1 | s2
iphone7 = {‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ } iphone8 = { ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ } print(iphone8.union(iphone7)) #输出结果: {‘old_driver‘, ‘old_boy‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘rain‘, ‘alex‘}
对称差集: s1.symmetric_difference( s2 ) # 相当于s1和s2的并集 减去 s1和s2的交集 #s1和s2的位置互换不会影响最后结果
如: 只购买了 iphone7和iphone8中 一个型号的人 :
iphone7 = {‘alex‘, ‘rain‘, ‘jack‘, ‘old_driver‘ } iphone8 = { ‘alex‘, ‘shanshan‘, ‘jack‘, ‘old_boy‘ } print(iphone7.symmetric_difference(iphone8)) #输出结果为:{‘old_boy‘, ‘shanshan‘, ‘rain‘, ‘old_driver‘}
子集关系:
子集1: s1.issubset( s2 ) #判断s1是否为s2的子集,
子集2: s1<=s2;
超集1: s1.issuperset( s2 ) # 判断s1是否为s2的超集(父集)
超集2: s1>= s2
判断关系:
s1.isdisjoint( s2) # 判断两个集合是否不相交
in,,not in: # 判断某元素是否在集合内
== ,!= : # 判断两个集合是否相等
s1.difference_update(s2) # 把s1和s2差集的结果赋值给s1。
s1.intersection_update( s2 ) #把s1和s2交集的结果赋值给s1。