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python判斷類型dict

發布時間:2024-08-23 21:53:51

『壹』 Python中內置數據類型list,tuple,dict,set的區別和用法

這篇文章詳細介紹了Python中的四種內置數據類型:list、tuple、dict和set,它們的用法和區別。文章內容全面,語言通俗易懂,適合初學者閱讀和參考。
1. List是Python中的一個列表數據類型,它使用中括弧[]來表示。List可以包含不同類型的元素,例如整數、字元串和浮點數等。List是有序的,可以通過索引來訪問列表中的元素。例如,L = [12, 'China', 19.998]。
2. Tuple是Python中的一個元組數據類型,它使用小括弧()來表示。Tuple與List類似,也可以包含不同類型的元素,但它是不可變的,即一旦創建就不能修改。例如,t = (3.14, 'China', 'Jason')。
3. Dict是Python中的字典數據類型,它使用花括弧{}來表示。Dict是一個鍵值對的集合,類似於java中的HashMap。可以通過鍵來訪問字典中的值。例如,d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59}。
4. Set是Python中的集合數據類型,它使用set()函數來創建。Set是一個無序的、不包含重復元素的數據類型。Set主要用於判斷一個元素是否存在於集合中。例如,s = set(['A', 'B', 'C'])。
文章還介紹了這些數據類型的常用操作,例如List的append()、pop()方法,Tuple的創建和修改,Dict的鍵值對添加、刪除和遍歷,以及Set的添加和刪除元素等。希望這篇文章能幫助您更好地理解和使用Python的數據類型。

『貳』 Python中內置數據類型list,tuple,dict,set的區別和用法

這篇文章主要給大家介紹了Python中內置數據類型list,tuple,dict,set的區別和用法,都是非常基礎的知識,十分的細致全面,有需要的小夥伴可以參考下。

Python語言簡潔明了,可以用較少的代碼實現同樣的功能。這其中Python的四個內置數據類型功不可沒,他們即是list, tuple, dict, set。這里對他們進行一個簡明的總結。
List
字面意思就是一個集合,在Python中List中的元素用中括弧[]來表示,可以這樣定義一個List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到並不要求元素的類型都是一樣的。當然也可以定義一個空的List:
L = []

Python中的List是有序的,所以要訪問List的話顯然要通過序號來訪問,就像是數組的下標一樣,一樣是下標從0開始:
>>> print L[0]
12

千萬不要越界,否則會報錯
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序訪問,通過「倒數第x個」這樣的下標來表示序號,比如-1這個下標就表示倒數第一個元素:
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的話顯然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通過內置的append()方法來添加到尾部,通過insert()方法添加到指定位置(下標從0開始):
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通過pop()刪除最後尾部元素,也可以指定一參數刪除指定位置:
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通過下標進行復制替換
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一種「不變」的List,訪問也是通過下標,用小括弧()表示:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新賦值替換:
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也沒有pop和insert、append方法。
可以創建空元素的tuple:
t = ()
或者單元素tuple (比如加一個逗號防止和聲明一個整形歧義):
t = (3.14,)
那麼tuple這個類型到底有什麼用處呢?要知道如果你希望一個函數返回多個返回值,其實只要返回一個tuple就可以了,因為tuple裡面的含有多個值,而且是不可變的(就像是java裡面的final)。當然,tuple也是可變的,比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

這是因為Tuple所謂的不可變指的是指向的位置不可變,因為本例子中第四個元素並不是基本類型,而是一個List類型,所以t指向的該List的位置是不變的,但是List本身的內容是可以變化的,因為List本身在內存中的分配並不是連續的。
Dict
Dict是Python中非常重要的數據類型,就像它的字面意思一樣,它是個活字典,其實就是Key-Value鍵值對,類似於HashMap,可以用花括弧{}通過類似於定義一個C語言的結構體那樣去定義它:
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到列印出來的結果都是Key:Value的格式,可以通過len函數計算它的長度(List,tuple也可以):
>>> len(d)
4
可以直接通過鍵值對方式添加dict中的元素:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下標來訪問內容,而Dict用Key來訪問: (字元串、整型、浮點型和元組tuple都可以作為dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在,會報錯:
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以訪問之前最好先查詢下key是否存在:
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保險的get方法:
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至於遍歷一個dict,實際上是在遍歷它的所有的Key的集合,然後用這個Key來獲得對應的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特點:
查找速度快。無論是10個還是10萬個,速度都是一樣的,但是代價是耗費的內存大。List相反,佔用內存小,但是查找速度慢。這就好比是數組和鏈表的區別,數組並不知道要開辟多少空間,所以往往開始就會開辟一個大空間,但是直接通過下標查找速度快;而鏈表佔用的空間小,但是查找的時候必須順序的遍歷導致速度很慢
沒有順序。Dict是無順序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict來存儲有序集合
Key不可變,Value可變。一旦一個鍵值對加入dict後,它對應的key就不能再變了,但是Value是可以變化的。所以List不可以當做Dict的Key,但是可以作為Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重復。(下面例子中添加了一個'Jone':0,但是實際上原來已經有'Jone'這個Key了,所以僅僅是改了原來的value)

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合並,如何將兩個Dict合並為一個,可以用dict函數:
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多,方法2等同於:
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出來了一樣,類似於一個List,但是內容又不能重復,通過調用set()方法創建:
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是無序的一樣,set也是無序的,也不能包含重復的元素。
對於訪問一個set的意義就僅僅在於查看某個元素是否在這個集合裡面:
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小寫是敏感的。
也通過for來遍歷:
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通過add和remove來添加、刪除元素(保持不重復),添加元素時,用set的add()方法:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已經存在於set中,add()不會報錯,但是不會加進去了:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

刪除set中的元素時,用set的remove()方法:
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果刪除的元素不存在set中,remove()會報錯:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我們要判斷一個元素是否在一些不同的條件內符合,用set是最好的選擇,下面例子:
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

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