4. Python | 使用dict和set
dict
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, 则需要两个list:
names = ['张三','李四','王五']
scores = [99,88,98]
给定一个名字,要查到对应的成绩,就要先在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"('key'-'value')的对照表, 直接根据名字查找成绩,无论这个表格有多大,查找速度都不会变慢,用 python 写一个 dict 如下:
>>> d = {'张三':99,'李四':88,'王五':98}
>>> d['张三']
99
为什么 dict 查找速度会这么快呢?因为原理不同!
dict 可以根据key算出value的存放位置,直接取出对应的value.
这种 key-value 存储方式,存数据时,必须同时存入 key和value ,并且存数据的方法,除了初始化时指定以外,还可以通过key存入:
>>> d['赵六'] = 89
>>> d['赵六']
89
因为一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:
>>> d['周七'] = 91
>>> d['周七']
91
>>> d['周七'] = 92
>>> d['周七']
92 # 第二次存入的value = 92,把之前的91给冲掉了
如果key不存在,那么会报错
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas' # key'Thomas'不存在
要避免key不存在的错误,有两种方法:
- 一是通过
in判断key是否存在:
>>>'Thomas' in d
False
- 二是通过
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的时候Python的交互环境不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('周七')
75
>>> d
{'张三': 99,'李四':88,'王五':98,'赵六':89}
请务必注意，dict内部存放的顺序和 key 放入的顺序是 没有关系 的。
dict和list比较：
dict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。list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。
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：
>>> 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类似,也是一组key的集合,但是不存储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}
注意:传入的参数[1,2,3]是一个list,而显示的{1,2,3}只是告诉你这个set内部有1,2,3这三个元素,显示的顺序也不表示set是有序的.list中重复的元素,在set中会自动被过滤:
>>> s = set([1,3,5,7,9])
>>> s
{1, 3, 5, 7, 9}
>>> s = set([2,3,1,4,5])
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5}
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可重复添加，但不会有效果：
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
通过remove(key)方法可以删除元素：
>>> 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，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2 # 交集
{2, 3}
>>> s1 | s2 # 并集
{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，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。
试试把
list放入set，看看是否会报错???
再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort() # sort()方法详细教程见下方
>>> a
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A') # replace()教程详解见下方
'Abc'
>>> a
'abc'
- 虽然字符串有个
replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，
而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了
一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有
的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ 'Abc' │
└───┘ └───────┘
所以，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。
-
小结
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。 -
思考
tuple虽然是不变对象，但试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
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