简单谈谈Python中的元祖（Tuple）和字典（Dict）

前言

本文记录了对于Python的数据类型中元祖（Tuple）和字典（Dict）的一些认识，以及部分内置方法的介绍。下面话不多说，来看看详细的介绍吧。

元祖 Tuple

特点：元祖内的数据不可变

一个元素的定义：T = （1，）

>>> T=(1,)
>>> type(T)
<type 'tuple'>

特殊的元祖：”可变”的元祖

>>> T=(1,2,3,[1,2,3])
>>> T[3][2] = 'vimiix'
>>> T
(1, 2, 3, [1, 2, 'vimiix'])

看上去元祖发生了变化，但真正变化的是[1，2，3]这个列表内的元素发生了变化，但是这个列表在T这个元祖中的内存地址是没有改变的。

结论：实际是元祖的元素包含了可变的元素，但是元祖中元素的内存地址没有变，所以所谓的元祖不可变是指元素指向的内存地址是不变

字典 Dict

特点：

1、字典是Python中唯一的映射类型

2、字典的键（KEY）必须是不可变的对象—>因为字典在计算机中是通过Hash算法存储的，Hash的特点是由KEY来计算存储的，如果KEY可变，将会导致数据混乱。

>>> D = {1:3,'vimiix':88}
>>> type(D)
<type 'dict'>
>>> D={[1,2,3]:100}
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#15>", line 1, in <module>
 D={[1,2,3]:100}
TypeError: unhashable type: 'list' (这里提示list是不能被Hash计算的数据类型，因为list是可变的数据类型)
>>>

由此错误可以看出，字典的键只能使用不可变的对象（元祖是可以的），但是对于字典的值没有此要求

键值对用冒号‘：'分割，每个对之间用逗号‘，'分开，所有这些用花括号‘{}'包含起来

字典中的键值对是没有顺序的，故不可以用索引访问，只可以通过键取得所对应的值

拓展：如果定义的过程中，出现相同的键，最后存储的时候回保留最后的一个键值对）

>>> D= {1:2,1:3}
>>> D
{1: 3}

创建与访问

第一种创建方式：直接通过花括号包含键值对来创建

第二种创建方式：利用内置函数dict()来创建，注意！dict（）括号内只能有一个参数，要把所有的键值对括起来

（1）

>>> D =dict((1,2),(3,4),(5,6))
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#20>", line 1, in <module>
 D =dict((1,2),(3,4),(5,6))
TypeError: dict expected at most 1 arguments, got 3
>>> D =dict(((1,2),(3,4),(5,6)))
>>> D
{1: 2, 3: 4, 5: 6}

（2）还可以指定关键字参数

>>> D=dict(vimiix = 'VIMIIX')
>>> D
{'vimiix': 'VIMIIX'}

这里的小写‘vimiix'不可以加单引号，加了会报错！

（3）dict的内置方法 .fromkeys 有两个参数

>>> D = dict.fromkeys((1,'vimiix'),('common','value'))
>>> D
{1: ('common', 'value'), 'vimiix': ('common', 'value')}
>>>

实际的生产过程中，都是使用字典生成式来创建，根据现有的数据来生成对应的数据，有数据才有意义。

字典生成式栗子：

>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = ['a','v','vimiix']
>>> D={a:b for a in L1 for b in L2}
>>> D
{1: 'vimiix', 2: 'vimiix', 3: 'vimiix'}

此处只是一个生成式的栗子，但并不是理想答案，待学习如何生成一一对应的键值对

字典的内置方法：

get() :

获取键所对应的值，如果未找到返回None，找到返回对应的值

pop(key) :

弹出key对应的值，默认最后一个

popitem() :

随机返回并删除字典中的一对键和值（项）。为什么是随机删除呢？因为字典是无序的，没有所谓的“最后一项”或是其它顺序。在工作时如果遇到需要逐一删除项的工作，用popitem()方法效率很高。

update() :

更新或者新增一个键值对（有则改之无则加勉）

>>> D.update({'newitem':'update'})
>>> D
{'newitem': 'update', 1: 'vimiix', 2: 'vimiix', 3: 'vimiix'}

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • 浅析Python中元祖、列表和字典的区别

    1.列表(list) list是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个序列的项目. 列表中的项目应该包括在方括号中,这样Python就知道你是指明一个列表.一旦你创建了一个列表,就可以添加.删除,或者是搜索列表中的项目.由于你可以增加或者删除项目,我们说列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的,且列表是可以嵌套的. 实例: #coding=UTF-8 #author:RXS002 animalslist = ['fox','tiger','rabbit','snake']

  • python的dict,set,list,tuple应用详解

    本文深入剖析了python中dict,set,list,tuple应用及对应示例,有助于读者对其概念及原理的掌握.具体如下: 1.字典(dict) dict 用 {} 包围 dict.keys(),dict.values(),dict.items() hash(obj)返回obj的哈希值,如果返回表示可以作为dict的key del 或 dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容 sorted(dict)可以把dict排序 dict.get()可以查找没存在的key,dict

  • Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

    Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的List: L = [] Python中的List是有序的,所以要访问List的话显然

  • 关于Python元祖,列表,字典,集合的比较

    定义 方法 列表 可以包含不同类型的对象,可以增减元素,可以跟其他的列表结合或者把一个列表拆分,用[]来定义的 eg:aList=[123,'abc',4.56,['inner','list'],7-9j] 1.list(str):将str转换成list类型,str可以使字符串也可以是元组类型 2.aList.append('test'):追加元素到列表中去 3.del aList[1]:删除列表中下标为1的元素 del aList:删除整个列表 4.cmp(list1,list2):比较两个列

  • 简单谈谈Python中的元祖（Tuple）和字典（Dict）

    前言 本文记录了对于Python的数据类型中元祖(Tuple)和字典(Dict)的一些认识,以及部分内置方法的介绍.下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 元祖 Tuple 特点:元祖内的数据不可变 一个元素的定义:T = (1,) >>> T=(1,) >>> type(T) <type 'tuple'> 特殊的元祖:"可变"的元祖 >>> T=(1,2,3,[1,2,3]) >>> T[3][2] =

  • 简单谈谈Python中的json与pickle

    这是用于序列化的两个模块: • json: 用于字符串和python数据类型间进行转换 • pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 Json 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle 模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load import pickle data = {'k1':123, 'k2':888} #dumps可以将数据类型转换成只有python才认识的字符串 p_str = pickle.

  • 简单谈谈python中的语句和语法

    python程序结构 python"一切皆对象",这是接触python听到最多的总结了.在python中最基层的单位应该就是对象了,对象需要靠表达式建立处理,而表达式往往存在于语句中,多条语句组成代码块,多个代码块再组成一整个程序.python的核心其实是由语句和表达式组成.所以在这里简单探讨一下python中的语句和表达式. 因为以后可能会接触到两个版本的python,所以这里讲一讲python2与python3的语句差异: 1.python2中没有nolocal语句. 2.prin

  • 简单谈谈python中的lambda表达式

    最近在coding时发现使用lambda还是有诸多优点的,很多时候代码更整洁,更pythonic,所以在此简单总结一下 1.lambda是什么 举个简单的例子: func = lambda x: x*x def func(x): return x*x 两个func的定义是完全相同的,那两种函数定义方法配合map使用,将list中所有元素求平方,代码会是什么样的, def func(x): return x*x map(func, [i for i in range(10)]) map(lambd

  • 简单谈谈Python中的反转字符串问题

    按单词反转字符串是一道很常见的面试题.在Python中实现起来非常简单. def reverse_string_by_word(s): lst = s.split() # split by blank space by default return ' '.join(lst[::-1]) s = 'Power of Love' print reverse_string_by_word(s) # Love of Power s = 'Hello World!' print reverse_stri

  • 简单谈谈Python中的闭包

    Python中的闭包 前几天又有人留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在我们搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函

  • 简单谈谈Python中的模块导入

    目录 模块与包 __import__ 模块缓存 imp 与 importlib 模块 惰性导入 总结 参考资料 本文不讨论 Python 的导入机制(底层实现细节),仅讨论模块与包,以及导入语句相关的概念.通常,导入模块都是使用如下语句: import ... import ... as ... from ... import ... from ... import ... as ... 一般情况下,使用以上语句导入模块已经够用的.但是在一些特殊场景中,可能还需要其他的导入方式.例如 Pytho

  • 简单谈谈Python中函数的可变参数

    前言 在Python中定义函数,可以用必选参数.默认参数.可变参数和关键字参数,这4种参数都可以一起使用,或者只用其中某些,但是请注意,参数定义的顺序必须是:必选参数.默认参数.可变参数和关键字参数. 可变参数( * ) 可变参数,顾名思义,它的参数是可变的,比如列表.字典等.如果我们需要函数处理可变数量参数的时候,就可以使用可变参数. 我们在查看很多Python源码时,经常会看到 某函数(*参数1, **参数2)这样的函数定义,这个*参数和**参数就是可变参数,一时会让人有点费解.其实只要把函

  • 简单谈谈Python中的几种常见的数据类型

    计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型.在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 一.整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0

  • 简单谈谈python中的Queue与多进程

    简单谈谈python中的Queue与多进程

    最近接触一个项目,要在多个虚拟机中运行任务,参考别人之前项目的代码,采用了多进程来处理,于是上网查了查python中的多进程 一.先说说Queue(队列对象) Queue是python中的标准库,可以直接import 引用,之前学习的时候有听过著名的"先吃先拉"与"后吃先吐",其实就是这里说的队列,队列的构造的时候可以定义它的容量,别吃撑了,吃多了,就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多 import Queue q = Queue.Queue(10

随机推荐