python入门笔记5-集合与字典

元组

Python 的元组（tuple，简写为tup）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。

元组使用小括号​()​，列表使用方括号​[]​。

好处就是节省内存。

集合

集合是无序、不重复元素的容器。

用 {} 或 set() 创建，但空集合必须用 set()（{} 会创建空字典）。

元素必须是不可变类型（如数字、字符串、元组），不能是列表或字典。

s1 = {1, 2, 3} # 直接定义集合 print("s1",s1) s2 = set([1, 2, 3, 2]) # 从列表转集合（自动去重）：{1, 2, 3} print("s2",s2) s3 = set("hello") # 从字符串转集合：{'h', 'e', 'l', 'o'} print("s3",s3) empty_set = set() # 空集合（注意：不是 {}，那是字典） print("empty_set",empty_set)

s1 {1, 2, 3} s2 {1, 2, 3} s3 {'l', 'o', 'e', 'h'} empty_set set()

添加删除元素 #添加元素 s = {1, 2} s.add(3) # 添加单个元素 → {1, 2, 3} s.update([4, 5]) # 添加多个元素 → {1, 2, 3, 4, 5} print("s",s) #删除元素 s.remove(3) # 删除元素（元素不存在则报错 KeyError） print("s 删除元素",s) s.discard(6) # 删除元素（元素不存在不报错） print("s 删除不存在元素",s) s.pop() # 随机删除并返回一个元素（集合无序） print("s 随机删除元素",s) s.clear() # 清空集合 → set() print("s 清空",s)

s {1, 2, 3, 4, 5} s 删除元素 {1, 2, 4, 5} s 删除不存在元素 {1, 2, 4, 5} s 随机删除元素 {2, 4, 5} s 清空 set()

集合运算 a = set('abracadabra') b = set('alacazam') print("a",a) print("b",b) print("a集合中b没有的元素",a-b) print("并集：",a|b) print("交集",a&b) print("不同时包含于a和b的元素",a^b)

a {'a', 'b', 'c', 'd', 'r'} b {'a', 'm', 'z', 'c', 'l'} a集合中b没有的元素 {'d', 'b', 'r'} 并集： {'a', 'm', 'b', 'z', 'c', 'd', 'l', 'r'} 交集 {'a', 'c'} 不同时包含于a和b的元素 {'d', 'l', 'r', 'm', 'b', 'z'}

其他方法 #成员检测 s = {1, 2, 3} print("2 in s:",2 in s) # 输出 True #子集/超集判断 a = {1, 2} b = {1, 2, 3} print('a.issubset(b):',a.issubset(b)) # True（a 是 b 的子集） print('b.issuperset(a):',b.issuperset(a)) # True（b 是 a 的超集） #集合推导式 s = {x for x in range(10) if x % 2 == 0} # {0, 2, 4, 6, 8} print("s:",s)

2 in s: True a.issubset(b): True b.issuperset(a): True s: {0, 2, 4, 6, 8}

总结：

核心特性：无序、不重复、高效成员检测。

适用场景：去重、集合运算（如交集、并集）、快速查找元素。

字典

在Python3中字典（dictionary ，简写为dict）是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值 (​key=>value​) 对用冒号 (:) 分割，每个对之间用逗号 (,) 分割，整个字典包括在花括号 (​{}​) 中 ,格式如下：

dict = {key1 : value1, key2 : value2 } 键必须是唯一的，不可变，如字符串，数字或元组。

# 直接定义字典 d1 = {"name": "Alice", "age": 25} print("d1",d1) d2 = dict(name="Bob", age=30) # 通过关键字参数创建 print("d2",d2) # 空字典 empty_dict = {} # 或 dict() # 从键值对列表创建 d3 = dict([("id", 1001), ("city", "Paris")]) # {'id': 1001, 'city': 'Paris'} print("d3",d3)

d1 {'name': 'Alice', 'age': 25} d2 {'name': 'Bob', 'age': 30} d3 {'id': 1001, 'city': 'Paris'}

访问 d = {"name": "Alice", "age": 25} print(d["name"]) # 直接访问 → "Alice"（键不存在会报 KeyError） print(d.get("age")) # 安全访问 → 25（键不存在返回 None） print(d.get("gender", "N/A")) # 指定默认值 → "N/A" 添加删除 #添加 d1 = {"name": "Alice"} d1["age"] = 25 # 添加新键值对 → {"name": "Alice", "age": 25} print('after add,d1:',d1) d1["name"] = "Bob" # 修改现有键的值 → {"name": "Bob", "age": 25} print('after update,d1:',d1) #删除 del d1["age"] print('after del,d1:',d1) value = d1.pop("name")## 删除键 "name" 并返回值 → value print("value:",value)

after add,d1: {'name': 'Alice', 'age': 25} after update,d1: {'name': 'Bob', 'age': 25} after del,d1: {'name': 'Bob'} value: Bob

常用方法 #成员检测 d2 = {"a": 1, "b": 2} print('"a" in d2:',"a" in d2) # 检查键是否存在 → True print('1 in d2.values():',1 in d2.values()) # 检查值是否存在 → True #遍历字典 price = {'包子': 12, '油条': 2,'豆腐脑': 5} for key in price: # 遍历键 print(key, price[key]) # for key, value in price.items(): # 同时遍历键值对 # print(key, value)

"a" in d2: True 1 in d2.values(): True 包子 12 油条 2 豆腐脑 5

应用： #统计词频 text = "apple banana apple orange banana" words = text.split() frequency = {} for word in words: frequency[word] = frequency.get(word, 0) + 1 print('frequency',frequency) #配置 config = { "debug_mode": True, "max_connections": 10, "allowed_ports": [80, 443, 8080] } print("allowed_ports",config["allowed_ports"])

frequency {'apple': 2, 'banana': 2, 'orange': 1} allowed_ports [80, 443, 8080]

总结

核心特性：键值对映射、快速查找、键不可变。

适用场景：数据关联存储（如JSON）、配置管理、缓存、快速查找数据。