Python容器数据类型（字典、集合）

容器类型的进阶使用（字典、集合）

字典的相关函数

函数	作用
fromkeys	批量创建键值对，并设置默认值
pop	指定键删除指定的键值对，返回指定键对应的值。
popitem	删除最后一个键值对，以元组的形式返回被删除的键值对。
clear	清空字典，返回None
update	批量更新
get	查找数据， 获取指定键的值
keys	将字典中的键组成新的可迭代对象
values	将字典中的值祖晨新的可迭代对象
items	将字典中的键值对凑成一个个元组，组成一个新的可迭代对象

fromkeys

将一个容器中的全部元素都作为字典的键，并设置默认值，批量的创建键值对

lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, None)
print(dct)  # {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}

但是我们要注意一个问题，因为这些键值对的值都是来自于同一个内存地址当中的，如果我们设置的默认值是一个可变的数据类型的话，那么修改其中的一个值，所有的键值的值都会发生改变，这是灾难性的。

lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, [1])
print(dct)  # {'key0': [1], 'key1': [1], 'key2': [1]}

# 我们只是修改了key0的值，但是整个所有使用fromkeys创建的数据全部被修改了
dct['key0'][0] = 2
print(dct)  # {'key0': [2], 'key1': [2], 'key2': [2]}

所以我们一般的情况下可以设置默认值为None，因为None默认开辟一个小数据池的地址，永远不会发生变化，且None表示什么也没有，对于内存地址的占用是独一致的，当None变成任何的数据类型的时候，都不用担心其它的None也一起修改。类似的数据类型还有1、2等数字类型，这些数据类型的特点就是具有内存的缓存机制作为保护。

详情可见，内存的缓存机制。

lst = ['key0', 'key1', 'key2']
dct = {}.fromkeys(lst, None)
print(dct)  # {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}

dct['key0'] = 'msr20666'
print(dct)    # {'key0': 'msr20666', 'key1': None, 'key2': None}

pop

通过键删除指定的键值对，如果没有该键就会报错，但是可以设置默认值，防止找不到指定键而报错。

# 指定key0键删除
dct = {'key0': None, 'key1': None, 'key2': None}
dct.pop('key0')
print(dct)  # {'key1': None, 'key2': None}


# 指定key4键删除，但是没有该键，报错
# dct.pop('key4') # error


# 指定默认值，预防报错
res = dct.pop('key4', '没有该键')
print(dct)  # {'key1': None, 'key2': None}
print(res)  # 没有该键

popitem

删除最后一个键值对。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
dct.popitem()
print(dct)  # {'one': 1, 'two': 2}

clear

清空字典

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
dct.clear()
print(dct)  # {}

update

用来批量的更新字典的键，如果这键存在就更新对应的值，如果这个键不存在，就创建一个新的键值对。

# 方式一：定义一组新的字典，然后将新字典跟新至旧的字典当中（推荐使用）
dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
new_dct = {'one': 11, 'two': 22, 'six': 666}

dct.update(new_dct)
print(dct)  # {'one': 11, 'two': 22, 'three': 3, 'six': 666}


# 方式二：在函数中直接跟着更新键值对（不推荐使用）
'''
在函数当中的直接使用关键字参数进行字典键值对的更新，关键字表示键，对应的值就是值；
缺点是关键字的命名和变量的命名是一样的，比如不能使用数字开头，那么如果字典键是整型那么就不能修改它对应的值了。
'''
dct = {1:1, 2:2, 'one':1, 'two':2}

# 关键字的命名不能使用数字开头，那么就无法修改键是整型的键值对
# 所以这也是推荐是按照变量名的标准去命名键名的原因之一
# dct.update(1=1)   # error

dct.update(one=11)
print(dct)  # {1: 1, 2: 2, 'one': 11, 'two': 2}

# 可以一次性修改多个值
dct.update(one=111, two=22, three=33)
print(dct)  # {1: 1, 2: 2, 'one': 111, 'two': 22, 'three': 33}

get

查找数据，指定一个键获取对应的值

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}


# 指定键获取数据
res = dct.get('one')
print(res)  # 1

# 如果没有这个键，就返回None
res = dct.get('six')
print(res)  # None

# 可以设置默认值，如果查不到数据就返回设置的默认值
res = dct.get('six', '没有找到这个键')
print(res)  # 没有找到这个键

# 也可以直接指定键来查看对应的数据，但是如果没有这个键就会直接报错
# res = dct['six']  # error 找不到该数据

keys

将字典的键组成一个叫做dict_keys的可迭代对象，这是一个特殊的数据类型，可以强转成为其它的数据类型。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

res = dct.keys()

print(res)          # dict_keys(['one', 'two', 'three'])
print(type(res))    # <class 'dict_key

values

将字典中的值组成一个叫做dict_values的可迭代对象当中，也是可以强转成其它的容器数据类型。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

res = dct.values()

print(res)          # dict_values([1, 2, 3])
print(type(res))    # <class 'dict_values'>

items

将字典中的键值对凑成一个个的元组，组成叫做dict_items的可迭代对象中。

dct = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

res = dct.items()

print(res)          # dict_items([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
print(type(res))    # <class 'dict_items'>

集合的相关函数

函数	作用
add	向集合中添加数据，一次只能添加一个， 返回None
update	向集合中迭代添加数据，一次可以添加多个，返回None
pop	随机删除集合中的一个数据，返回被删除的值
remove	删除集合中指定的一个值，如果这个值不存在就报错，返回None
discard	删除集合中指定的一个值，如果这个值不存在也不会报错，返回None
clear	清空集合
intersection	返回交集
difference	返回差集
union	返回并集
symmetric_difference	返回对称差集或者是补集
issuperset	判断是否是指定集合的父集
issubset	判断是否是指定集合的子集
isdisjoint	判断两个集合是否不相交（）
frozenset	将容器强转成为冰冻集合类型

集合的增删改查

集合是无序数据，因此不能进行查找和修改操作；

add

往集合中单个的添加数据

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.add('motherland')
print(setvar)   # {1, 2, 3, 'motherland', 'hello', 'msr20666', 'msr'}

update

迭代的添加数据

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
lst = ('china', 'america', 'russia')
setvar.update(lst)
print(setvar)   # {1, 2, 3, 'msr', 'america', 'russia', 'china', 'hello', 'msr20666'}

pop

随机的删除其中的一个数据

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.pop()
print(setvar)   # {2, 3, 'msr', 'msr20666', 'hello'}

remove

删除集合中指定的一个值，如果这个值不存在，就会报错

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.remove('hello')
print(setvar)   # {1, 2, 3, 'msr', 'msr20666'}

setvar.remove(4)    # error，这个值不存在

discard

删除集合中指定的一个值，如果这个值不存在也不会报错

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.discard('hello')
print(setvar)   # {1, 2, 3, 'msr20666', 'msr'}

res = setvar.discard(4)
print(res)      # None

clear

清空集合

setvar = {1, 2, 3, 'hello', 'msr', 'msr20666'}
setvar.clear()
print(setvar)   # set()

集合的交叉并补

intersection

交集，就是两个集合中相同的数据，两个集合的交集是相同的，简写 &

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}

res = set0.intersection(set1)
print(res)  # {1, 2, 3}

res = set1 & set0
print(res)  # {1, 2, 3}

difference

差集，差集就是两个集合当中不相同的数据，注意两个集合中的差集是不同的，简写 -

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}

res = set0.difference(set1)
print(res)  # {4, 5, 6}

res = set1 - set0
print(res)  # {0, 8, 9, 7}

union

并集，是两个集合的所有数据，但是交集部分只会存在一个，两个集合的并集是相同的，简写使用 |

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}

res = set0.union(set1)
print(res)  # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

res = set1 | set0
print(res)  # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

symmetric_difference

对称差集，是两个集合中除去并集的数据，就是两者的差集，两者的对称差集是相同的，简写使用 ^

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
set1 = {1, 2, 3, 7, 8, 9, 0}

res = set0.symmetric_difference(set1)
print(res)  # {0, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

res = set1 ^ set0
print(res)  # {0, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

补集，如果两个集合，其中的一个集合包含另一个集合的所有数据，那么这个集合就是另一个集合的父集，反之就是子集，父集当中子集不存在的数据就是子集的补集

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}

res = set0.symmetric_difference(set1)
print(res)  # {8, 5, 6, 7}

res = set1.symmetric_difference(set0)
print(res)  # {5, 6, 7, 8}

issuperset

判断是否是指定集合的父集，返回布尔值，简写使用 > 或者 =+

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}

res = set0.issuperset(set1)
print(res)  # True

res = set1 > set0
print(res)  # False

res = set1 >= set0
print(res)  # False

issubset

判断是否是指定集合的子集，返回布尔值，简写使用 < 或者 <=

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}

res = set0.issubset(set1)
print(res)  # False

res = set1 < set0
print(res)  # True

res = set1 <= set0
print(res)  # True

isdisjoint

检测两个集合是否不相交

set0 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
set1 = {1, 2, 3, 4}
res = set0.isdisjoint(set1)
print(res)  # False


set0 = {1, 2, 3}
set1 = {4, 5, 6}
res = set0.isdisjoint(set1)
print(res)  # True

冰冻集合

冰冻集合可以理解为将集合冰冻封印，这样集合不能进行添加删除元素等操作，只能进行交叉并补的操作。

setvar = {1, 2, 3, 4}
lstvar = [1, 2, 3, 4, 5]

fzs0 = frozenset(setvar)
print(fzs0)         # # frozenset({1, 2, 3, 4})
print(type(fzs0))   # <class 'frozenset'>

fzs1 = frozenset(lstvar)
print(fzs1)         # frozenset({1, 2, 3, 4, 5})
print(type(fzs1))   # <class 'frozenset'>

冰冻集合不能进行增删改查的操作

fzs0.clear()        # error

可以进行关于交叉并补的操作

res = fzs0.issuperset(fzs1)
print(res)              # False

冰冻集合没有解冻的方法，但是可以转换成为其它的数据类型，比如使用set函数将冰冻集合变成普通的集合。

lst = set(fzs1)
print(setvar)

集合交叉并补的简写为什么是运算符

简单的来说，交叉并补和位运算的本质都是一样的。

交叉并补	位运算	符号	相同之处
交集	按位与	&	两者之间共同存在的保留下来
并集	按位或	\		两者之间的全部保留下来
对称差集	按位异或	^	除了都有的，其它的保留下来