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元组内置方法字典内置方法集合内置方法散列表（哈希表）深浅拷贝数据类型总结

元组内置方法

什么是元组tuple（了解）：只可取 不可更改 的列表,元组一创建就被写死了

作用：占用内存小,元组一创建就被写死了

定义方式：()内用逗号隔开多个元素（可以为任意数据类型）

lt = list([1,2,3]) tup = tuple((1, 2, 3)) print(tup, type(tup))

如果元组只有一个元素，必须得加逗号

tup1 = (1,) print(tup1, type(tup1)) 使用方法 1. 索引取值 print(tup[0]) 2. 索引切片 print(tup[0:3]) 3. for循环 for i in tup: print(i) 4. 成员运算 print(0 in tup) 5. len长度 print(len(tup)) 6. index获取元素索引 print(tup.index(1)) 7. count 计数 print(tup.count(2))

有序or无序：有序

可变or不可变: 压根不存这一说

字典内置方法

作用: 存储多个数据，对每个数据具有描述

定义方式：{}内用逗号隔开多个键key(具有描述意义，不能为可变数据类型):值value（任意数据类型）对

散列表（哈希表）

dic = {'name': 1} print(dic)

可以以数字为变量名

dic = {0: '功能1', 1: '功能2'} print(dic) dic = {[1, 2]: 'a'} # 可变==不可哈希，不可变==可哈希 print(dic) dic = {(1,2):'a'} print(dic) 使用方法：

优先掌握

1、按key取值/按key修改值 dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} print(dic['a']) dic['b'] = 4 print(dic) 2. 添加值,没有就添加，有就修改 dic['d'] = 4 print(dic) 3. for循环 for i in dic: print(i) 4. 成员运算 print('a' in dic) 5. len长度 print(len(dic)) 6. keys/values/items print(dic.keys()) # 看成列表 print(dic.values()) # 获取所有值 print(dic.items()) for i in dic.items(): print(i) for kasdfsad, vsdfsdf in dic.items(): # 解压缩 print(kasdfsad, vsdfsdf)

需要掌握

1、get:获取 s = 'e' print(dic[s]) # KeyError: Nonetype --> s是None，并不是你想象的e print(dic.get('b', 1)) # 字典中没有返回None,可以给定一个默认值 2、update : 更新，等同于list里的extend dic1 = {'a': 1, 'c': 2} dic2 = {'b': 1, 'd': 2} dic1.update(dic2) print(dic1) fromkeys print(dict.fromkeys(dict.fromkeys([1, 2, 3, 4]))) # 默认给None 3、setdefault # 字典有这个key，就不修改，没有则增加 dic.setdefault('j', 2) dic.setdefault('a', 2) print(dic) 4. 有序or无序：无序 5. 可变or不可变：可变 dic = {'a': 1} print(id(dic)) dic['b'] = 2 print(id(dic))

集合内置方法

集合：交集/并集/补集/差集

作用 ： 1。进行上述运算 2. 去重 3.乱序 ---》基于散列表实现的

定义方式： {}内以逗号隔开多个元素（不能可为变数据类型）

空字典

s = {} # 空字典 print(type(s)) s = set() # 空集合 # 上面定义了一个相同的变量但是从未使用，你又定义了这个变量 print(type(s)) s = {'a', 'a', 'a', 1, 'v', 2, 2, 'c', 3, 3, 6}#对于数字而言，不会乱序；但是对于其他，就乱序 print(s) 打印结果：1, 2, 3, 'a', 6, 'v', 'c'} 使用方法 pythoners = {'jason', 'nick', 'tank', 'sean'} linuxers = {'nick', 'egon', 'kevin'} 并集 print(pythoners | linuxers) 交集 print(pythoners & linuxers) 差集 print(pythoners - linuxers) 补集 print(pythoners ^ linuxers)

添加：add

pythoners.add('oscar')#添加到字典中 print(pythoners) pythoners.remove('oscar1') # 移除，没有报错 print(pythoners) pythoners.discard('oscar1') # 抛弃，没有不报错 print(pythoners) pythoners.pop() # 随机删除一个 print(pythoners)

有序or无序: 无序

可变or不可变：可变

set = {1, 2, 3} print(id(set)) set.add(4) print(id(set))

散列表（哈希表）

定义：

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

冲突：

对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突（英语：Collision）。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。

个人理解：与列表不同的是，哈希表的索引是Key，直接通过Key值访问value，而不同于列表，通过整数[0,∞)[0,\infty)[0,∞)作为索引存储值。

首先对key做了哈希处理(能对所有数据类型都可以哈希处理)：梅森旋转算法（生成伪随机数）--> 通过哈希处理对于每个key他都可以生成一个序列（永不重复，相同的东西进入哈希处理，结果相同）

使用哈希函数对刚刚生成的序列（纯数字）,对纯数字除9取余（0，1，2，3，4，5，6，7，8）

深浅拷贝

可变/不可变

可变： 值变id不变 lt = [1, 2, 3, 4] lt.append(5) print(lt) 不可变：值变id变化 s = 'nick' s += ' handsome' print(s) 拷贝(赋值) 当y为x的拷贝对象，如果x为不可变类型，x变化y不变；如果x为可变类型，x变化y也变。 x = 10 # 赋值 y = x # 即是赋值又是拷贝 lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]] lt2 = lt1 当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变(*****) 浅拷贝 (表示的一种现象) lt1 = [1, 2, 3] lt2 = copy.copy(lt1) # lt2叫做lt1的浅拷贝对象 当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变 深拷贝 lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]] lt2 = copy.deepcopy(lt1) 当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变

主要内容

当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变(*****)

当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变(******)

当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变(*****)

拷贝/浅拷贝/深拷贝 --> 只针对可变数据类型

s1 = 'nick' s2 = copy.copy(s1) # 无论s2是指向s1指向的值nick，还是自己新开辟内存空间

内置方法中的copy方法都是浅拷贝的copy，也就是说如果你的列表里面有可变数据类型，那就不要使用.copy方法

lt = [1,2,3,[1,]] lt2 = copy.deepcopy(lt)

数据类型总结

按存值个数分类

存一个值：整型/浮点型/字符串 存多个值：列表/元组/字典/集合

按有序or无序分类 有序：字符串/列表/元组（序列类型） 无序：字典/集合

按可变or不可变分类 可变：列表/字典/集合 不可变：整型/浮点型/字符串/元组

深浅拷贝（只针对可变数据类型） --. 用一定用不到，面试很大概率会问，这不是python独有的，而是一种语言独有的

转载于:https://www.cnblogs.com/gfhh/p/11528490.html