python组合数据类型的应用实验报告

1. python 数据类型的实现

Python3 中有六个标准的数据类型：

Number（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Set（集合）
Dictionary（字典）
Python3 的六个标准数据类型中：

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

2. 四、 python中的数据类型——列表

列表是一种有序的集合，有点类似c里面的数组。它的特点是，可以随时向里面添加或删除其中的元素，在python中经常用来存放数据。列表的特点是中括号，内部元素用逗号隔开。

在这个列表中，可以放进去任何元素，不论你的元素是字符串、整型、浮点型、还是布尔值、空值，包括列表什么的，都可以放进去。
元素与元素之间，用逗号隔开。

列表会为每个元素分配序号，这个序号代表它的位置，称为索引（index），第一个元素的位置是0，第二个元素是1，以此类推。

使用索引获取列表中的值时，需要使用中括号来访问，在中括号前面加上列表名，中括号内部是元素的索引。
0代表第一个元素的位置，1代表第二个，-1代表倒数第一个，-2代表倒数第二个

使用 len() 函数，可以查看列表里面有多少个元素

在python中，列表的操作是非常的灵活的，我们可以向其中添加或删除元素。
添加使用 list.append() 函数

list.append() 函数是将元素插入到列表的末尾，当我们想在特定位置插入元素时可以使用 list.insert() 函数

list.insert() 函数接受两个参数，第一个参数是插入位置，第二个参数是要插入的元素。

需要注意的是，在使用append和insert时，必须在前面注明要操作的列表。就像上面的例子，我们要操作classmates这个列表，所以必须写成 classmates.append() 或 classmates.insert() ，如果不这么写，计算机就不知道你要往哪个列表中加入元素。

没有特殊情况的话，推荐使用append()函数添加元素，因为使用append的时候，元素默认加在列表尾部，不会造成其他元素索引值的改变。如果使用insert的话，就像上面的insert(1,'Tom')，在位置1插入'Tom'后，Tom后面所有的元素，索引值都加了一个1，列表中元素越多，受影响的程度越大，因此使用append()函数要比insert()函数更快。

删除列表中元素的方法有三种

del后面需要用索引的方式表明要删除的元素，也就是上面的例子，names[1]代表names中的第二个元素，使用del即可删除

list.pop() 函数与del差不多，都是使用索引值进行删除，只不过写法不同。
我们可以发现，执行 names.pop(1) 后，python shell打印出了第二个元素的值，也就是我们要删除的那个值，这是因为 pop() 这个函数，是有返回值的，有时候我们需要使用这个值，这个时候就可以用变量存起来。

这样我们就可以通过调用a而使用刚才删掉的元素了。

list.remove() 函数的作用是删除第一个匹配的元素，上面的例子中，names这个列表里面，有两个'Bob'，remove函数只删除了第一个'Bob'。这就是 list.remove() 函数的特点。

有时候我们想使用列表的前10个元素，或者前n个元素，这时候就应该使用列表的切片。

切片和索引类似，都是使用中括号，区别是，索引中的中括号里面只有一个数，而切片不同。切片是切割列表，形成切割下来的部分形成新的列表。

切片： list[start:end:[step=1]] ，这就是切片的表达式，要求start和end两者必须有一个，step不是可以不指定，不指定的时候默认为1。

切片该怎么理解呢，start就是开始的位置，end就是结束的位置。切片有个特点是“取前不取后”，看上面那个例子可以发现，1作为start，3作为end，1代表第二个元素，3代表第四个元素，列表切片的时候，是不取后面的那个数字对应的元素的，也就是不取第四个元素，所以names[1:3]只取了第二个元素和第三个元素，这就是所谓的取前不取后。

再看下一个例子。

当不指定start或者end的时候，start默认为0，end默认为最后一个元素的索引值+1，因为“取前不取后”，要想取到最后一个元素，必须加个1才行。
上例中，用 len(numbers) 表示了最后一个元素的索引值，因为索引值从0开始，最后一个元素的索引值一定是列表内元素个数-1，根据“取前不取后”，在end位置上的数字应该+1，所以最后就等于 len(numbers) 了。
当不设定start和end的时候，就默认取所有的元素了。

当加入step，这个选项后，step代表步长，默认为1，设定成2的时候，就是隔一个取一个，设定成3时就是隔两个取一个。
上例中，第一个切片，start和end均未设定，因此从第一个元素开始，隔一个取一个，得到了所有奇数位置的元素。
第二个切片，start设定为了1，因此取了所有偶数位置的元素。

3在列表中，0不在列表中，所以 3 in a 是True，而 0 in a 是False

更多关于列表的信息可以通过使用 help(list) 查看帮助文档。

3. Python3 & 基本数据类型（一）

Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下：

通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。
Python 3的整型可以当做Long类型使用，所以Python 3没有
Python 2的Long类型。
Python 初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含 262个指向整数对象的指针数组，范围是 -5 到 256 。

Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。
浮点数 也就是小数，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是对于很大或很小的浮点数，一般用科学计数法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以写成1.2e-5 等等。

复数 由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点。

对 与 错 、 0 和 1 、 正 与 反 ，都是传统意义上的布尔类型。
但在Python语言中，布尔类型只有两个值， True 与 False 。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写。
在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，还有自定义类型，如果实现了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，则其实例也被当作False，其他对象均为True

布尔值还可以用and、or和not运算。
1)、and 运算是 与 运算，只有所有都为 True ， and 运算的结果才是 True ;
2)、or 运算是 或 运算，只要其中有一个为 True ， or 运算结果就是 True ;
3)、not 运算是 非 运算，它是单目运算符，把 True 变成 False，False 变成 True。
例如：

由以上案例可以看出，在做四则运算的时候，明显把 True 看做 1 ， False 看做 0 。

4）空值
空值不是布尔类型，只不过和布尔关系比较紧密。
空值是Python里一个特殊的值，用 None 表示（首字母大写）。None不能理解为0，因为0是整数类型，而None是一个特殊的值。None也不是布尔类型，而是NoneType。

在某些特定的情况下，需要对数字的类型进行转换。
Python提供了内置的数据类型转换函数：
int(x) 将x转换为一个整数。如果x是一个浮点数，则截取小数部分。
float(x) 将x转换成一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y)： 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。

Python字符串即可以用单引号也可以用双引号括起来，甚至还可以用三引号括起来，字符串是以''或""括起来的任意文本。
例如：'abc'，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。如果'本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I'm OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。
字符串中包括特殊字符，可以用转义字符来标识
但是字符串里面如果有很多字符都需要转义，就需要加很多，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义
例如：
print r'\ \' #输出：\ \

字符串的一些常见操作

切⽚是指对操作的对象截取其中⼀部分的操作
语法：序列[开始位置下标:结束位置下标:步⻓]
a. 不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可；
b. 步⻓是选取间隔，正负整数均可，默认步⻓为1。

find()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则返回-1。
index()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则报异常。
rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
count()：返回某个⼦串在字符串中出现的次数。

replace()：替换
split()：按照指定字符分割字符串。
join()：⽤⼀个字符或⼦串合并字符串，即是将多个字符串合并为⼀个新的字符串。
capitalize()：将字符串第⼀个字符转换成⼤写。
title()：将字符串每个单词⾸字⺟转换成⼤写。
lower()：将字符串中⼤写转⼩写。
upper()：将字符串中⼩写转⼤写。
lstrip()：删除字符串左侧空⽩字符。
rstrip()：删除字符串右侧空⽩字符。
strip()：删除字符串两侧空⽩字符。
ljust()：返回⼀个原字符串左对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串。
rjust()：返回⼀个原字符串右对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语法和
ljust()相同。
center()：返回⼀个原字符串居中对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语
法和ljust()相同。

所谓判断即是判断真假，返回的结果是布尔型数据类型：True 或 False。

startswith()：检查字符串是否是以指定⼦串开头，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
endswith()：：检查字符串是否是以指定⼦串结尾，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
isalpha()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟则返回 True, 否则返回 False。
isdigit()：如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False。
isalnum()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟或数字则返 回 True,否则返回
False。

4. python第六讲：组合数类型

定义：集合是多个元素的无序组合

特点：集合类型与数学中的集合概念一致，几何元素之间无序、每个元素唯一、不存在相同元素，几何元素不可更待、不能存在可变数据类型。

非可变数据类型：整数、浮点数、复数、字符串类型、元组类型等

表示：{},元素间用，分隔

建立：{} 或者set{}，建立空集合必须使用set{}

举例：

基本操作符：

增强操作符：

实例：

A-B
{123}

B-A
{'3','1','2'}

A&B

{'p','y'}

A|B

{'1','p','2','y','3',123}

A^B

{'2',123,'3','1'}

p123y

A

set()

1.包含关系比较：

True

False

2.数据去重

{'p','y',123}

['p','y',123]

定义：序列是具有先后关系的一组元素

特点：序列是一维元素向量，元素类型可以不同，元素可以相同：类似数学元素序列：元素间有序列引导，通过下标访问序列的特定元素

序列是一个基类类型，衍生为：字符串类型、元组类型、列表类型

序号的定义：正向递增序号、反向递减序号，与字符串中相似。

['.io',123,'python']

'oi.321nohtyp'

序列类型的通用函数和方法：

3

'y'

定义：元组类型是序列类型的一种扩展，一旦创建就不能修改

形式：元组使用（）或者tuple（）创建，元素之间用逗号分隔：小括号使不使用都可以。

举例：

('cat','dog','tiger','human')

(4352,'bule',('cat','dog','tiger','human'))

元组类型继承序列类型全部通用操作：操作符、处理函数、处理方法

元组类型创建后不能修改，因此没有特殊操作

('human','tiger',dog','cat')

'tiger'

定义：列表是序列类型的一种扩展，创建后其中的元素可以被随意修改

使用：[]或者list()创建，元素间可以用逗号隔开，列表中各元素类型可不同，无长度限制

['cat','dog','tiger',1024]

['cat','dog','tiger',1024]

列表类型操作函数及其方法：

['cat',1,2,3,4,'tiger',1024]

修改列表：

练习：

序列：元组和列表两种重要类型

应用场景：元组用于元素不改变的场景，更多用于固定搭配场景：列表更加灵活，它是最常用的序列类型

作用：表达一组有序数据并且处理问题；数据保护

元素遍历：

元组类型：

数据保护：不希望数据被程序所改变，转换成元组类型

('cat',1,2,3,4,'tiger',1024)

基本统计值需求：给出一组数并且理解

定义：总个数、求和、平均值、方差、中位数...

总个数：len()

求和：for...in

平均值：求和/总个数

方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数

中位数：排序，然后... 奇数找中间一个，偶数中间两个的平均

映射：是一种索引和数据的对应关系，也是键和值的对应关系。

映射类型：由用户数据为定义索引

字典类型：数据的组织与表达的一种新的形态，是映射的体现。

键值对：键是数据索引的扩展，字典是键值对的集合，键值对间无序。

生成：{}和dict()创建，键值对之间用冒号：表示

举例：{<键1>:<值1>,<键2>:<值2>,...,<键n>:<值n>}

在字典变量中，通过键获得值：

<字典变量>={<键1>:<值1>,...,<键n>:<值n>}

<值>=<字典变量>[<键>]

<字典变量>[<键>]=<值>

用[]来向字典中增加或者索引键值对

举例：

'北京'

生成空字典：

de={};type(de)

<class 'dict'>

type(x) 返回变量x的类型

举例：

True

dict_keys(['中国','美国','法国])

dict_values(['北京','华盛顿','巴黎'])

实例：

'北京'

'伊斯兰堡'

('中国','北京')
练习：

1.映射的表达：映射无处不在，键值对也无处不在，统计数据出现的次数，数据是键，次数是值。

字典的主要作用：表达键值对的数据进而操作他们

2.元素遍历：

for k in d:

​ <语句块>

定义：jieba库是优秀的第三方中文分词库，需要额外安装

安装方法：（cmd命令下）pip install jieba

作用：利用中文词库确定汉字间的关联概率，字间概率大的组成词组，形成分词效果，用户还可以向其中自定义的添加词组。

分类：精确模式、全模式、搜索引擎模式

精确模式：将词组精确的分开，不存在冗余单词

全模式：将所有可能的词组都扫描出来，有冗余

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，将长词再次切分

举例：

['中国','是','一个','伟大','的','国家']

['中国','国是','一个','伟大','的','国家']

['中华','华人','人民','共和','共和国','中华人民共和国','是','伟大','的']

需求：一篇文章中出现的词的频率统计

分类：英文文本，中文文本

举例：

英文：哈姆雷特（hamlet）

中文：三国演义（threekingdoms）

5. Python 数据模型

Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。

当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头，以双下划线结尾。如： obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法。

使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌：

上面的例子，使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌， namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。

我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数，查看一叠牌有多少张：

也可以像列表一样，使用位置索引， d[i] 将调用 __getitem__ 方法：

也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法，从序列中随机选取一个元素。下面，我们如随机取出一张纸牌：

现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：

因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表，所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片：

仅仅实现了 __getitem__ 方法，这一摞牌即变得可迭代：

运行结果：

也可以直接调用内置的 reversed 函数，反向迭代 FrenchDeck 实例：

运行结果：

迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法，那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。

因此， in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上，因为它是可迭代的：

FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数，实现排序：

首先定义一个排序依据的函数：

优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：

运行结果：

优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：

运行结果：

按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：

shuffle 函数要调换集合中元素的位置，而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议，可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法：

洗牌：

没有任何的返回值，可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：

运行结果：

每次洗牌，都是一个随机的序列：

首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用 obj.__len__() 这种写法，而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时，如果 obj 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。

对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路， __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性，这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。

很多时候，特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ，而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。

通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法，通常还提供额外的好处，对于内置类型来说，它们的速度更快。

下面，我们通过定义一个简单的二维向量类，再来体会一下 Python 特殊方法的美妙：

使用 Vector 类，就像使用 Python 内置的数据类型一样简单：

6. Python中的几种特殊数据类型小结

下面介绍了Python中的6种特殊数据类型：

1.list:列表

是一种有序的数据集合，在列表数据结构中的类型并不唯一

定义形式：L=['Micha',100,True]

输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]

输出单个的数值则为：Micha

a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。

b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。

c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。

d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100

2.tuple:元组

是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。

a.t=（）其打印后输出的形式是（）

若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。

b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）

3.dict:字典

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

len()函数可以计算任意集合的大小

其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的value，这和list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免KeyError发生，有两个办法：

一是先判断一下key是否存在，用in操作符：

if'Paul' in d:

print d['Paul']

如果'Paul'不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个get方法，在Key不存在的时候，返回None：

>>>print d.get('Bart')

59

a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的

b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解

c.dict遍历：

d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

>>>for key in d:

...print key

遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value

4.set：集合

无序但是所有元素唯一，不重复

a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看set的内容：

>>>print s

set(['A','C', 'B'])

可以用in来判断是否存在于集合中

b.遍历

s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

for xin s:

print x[0]+':',x[1]

c.添加元素到集合中

s.add(4)

d.删除元素

s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错

5.Unicode编码

Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：

printu'中文'

注意:不加u，中文就不能正常显示中文。

a.转义形式：u'中文 日文 韩文'

b.输出多行：

u'''第一行

第二行'''

c.raw+多行的形式：

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",

"日文",

"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*-coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。

6.raw的作用

如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：

r'(~_~)//'

但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和"的字符串，如果要表示多行字符串。

7. python中不可变的组合数据类型

Python中：

不可变数据类型：immutable，如数字、元组、字符串
可变数据类型：mutable，如列表、集合、字典
可以使用id()的进行查看（id()用来返回数据的内存地址）
可变和不可变说的是变量的值和变量引用的内存地址
不可变数据类型，变量值变化，变量引用地址就会变化，即该地址的值不变
可变数据类型，变量值变化，变量引用地址不变，即该地址的值可变

8. 计算机二级python

一、 题型及分值分布

1. 单选题共40道，1到10题为公共基础知识，11到40题是python相关的知识，比如数据结构与算法、python基础知识。每道题1分，共40分；

2. 基础编程题共3道，题目会给一部分写好的代码，描述它的作用，然后填补空缺处的代码，使程序能正常运行。每题5分，共15分；

3. 简单应用题共2道，一道是利用turtle画出图形，一般以代码补全的方式出现，给出大部分代码，填写剩余的两三行。另一道难度稍大些，也是填写代码，具体题目类型看情况而定，一般要填三四行。前者10分，后者15分，共25分；

4. 综合应用题共1道，一般是对分词排序、文件读写或管理，要求完整写出整个程序，并能够运行成功输出题目要求的结果。要步骤给分，共20分。

4. 函数的编写与运用

会编写def自定义函数，会用return返回值。知道函数的参数分类以及用法，并能区分局部变量与全局变量的作用范围。

5. 组合数据类型

会运用列表，能对列表进行一些基础操作。了解元组、集合与字典，并会运用到程序中。熟知一些列表操作、集合操作或者字典操作的专用python函数。

6. 文件操作

知道文件打开、关闭与读写的基本函数，掌握并会运用。能对一维、二维数据进行处理表达，会采用CSV格式对它们进行读写。

7. python库

了解turtel库、random库、time库、jieba库、pyinstaller库以及一些第三方库的相关函数，会安装需要的库并运用到程序编写中。

9. python食谱组合的实验目的

1、python食谱组合的实验目的是了解 Python 的基本编程环境，熟悉其主要组成部分和使用。
2、熟悉 turtle 库语法元素，了解其绘图坐标体系、画笔控制函数和运动命令函数。通过程序实例，初步掌握 Python 程序设计的基本概念、编程规则和开发过程。
3、掌握 Python 的基本数据类型的概念和使用；运用 Python 的标准数学库进行数值计算；掌握字符串类型的格式化操作方法和应用。

10. 二级Python----组合数据类型（DAY 5）

1.集合类型概述

Python语言中的集合类型与数学中的集合概念一致，即包含0个或多个数据项的无序组合。

集合是无序组合，用大括号{}表示，它没有索引和位置的概念，集合中元素可以动态增加或删除。

由于集合元素独一无二，使用集合类型能够过滤掉重复元素。

集合类型有4个操作符，交集&、并集|、差集-、补集^，操作逻辑与数学定义相同

集合类型有一些常用的操作函数或方法

set()函数将其他的组合数据类型变成集合类型，返回结果是一个无重复且排序任意的集合。set()函数也可以生成空集合变量。

列表类型用中括号[]表示，也可以通过list(x)函数将集合或字符串类型转换成列表类型。

列表属于序列类型，所以列表类型支持序列类型对应的操作

1.序列类型有一些通用的操作符和函数

2.列表的索引

索引是列表的基本操作，用于获得列表的一个元素。使用中括号作为索引操作符。

可以使用遍历循环对列表类型的元素进行遍历操作，

基本使用方式如下

3.列表的切片

切片是列表的基本操作，用于获得列表的一个片段，即获得一个或多个元素。切片后的结果也是列表类型。

切片的使用方式：

切片获取列表类型从N到M（不包含M）的元素组成新的列表。当K存在时，切片获取列表类型从N到M（不包含M）以K为步长所对应元素组成的列表。

1.列表的操作方法

ls.append(x)仅用于在列表中增加一个元素，如果希望增加多个元素，可以使用加号+，将两个列表合并。

可以使用Python保留字del对列表元素或片段进行删除。

如下：

或

使用索引配合等号（=）可以对列表元素进行修改。

补：元组

Python的元组与列表类似，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。

元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

Python语言中的字典使用大括号{}建立，每个元素是一个键值对。

使用方式：

键和值通过冒号连接，不同键值对通过逗号隔开。大括号可以表示集合，字典类型也具有和集合类似的性质，即键值对之间没有顺序且不能重复。

•字典的索引

列表类型采用元素顺序的位置进行索引。由于字典元素“键值对”中键是值的索引，因此，可以直接利用键值对关系索引元素。

利用索引和赋值 = 配合，可以对字典中每个元素进行修改。

使用大括号可以创建字典。通过索引和赋值配合，可以向字典中增加元素。

字典类型有一些通用的操作函数

字典类型存在一些操作方法

d.keys()返回字典中的所有键信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_keys，专用于表示字典的键。如果希望更好的使用返回结果，可以将其转换为列表类型。

d.values()返回字典中的所有值信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_values。如果希望更好的使用返回结果，可以将其转换为列表类型。

d.items()返回字典中的所有键值对信息，返回结果是Python的一种内部数据类型dict_items。

d.get(key, default)根据键信息查找并返回值信息，如果key存在则返回相应值，否则返回默认值，第二个元素default可以省略，如果省略则默认值为空。

d.pop(key, default)根据键信息查找并取出值信息，如果key存在则返回相应值，否则返回默认值，第二个元素default可以省略，如果省略则默认值为空。相比d.get()方法，d.pop()在取出相应值后，将从字典中删除对应的键值对。

d.popitem()随机从字典中取出一个键值对，以元组(key,value)形式返回。取出后从字典中删除这个键值对。

d.clear()删除字典中所有键值对。

此外，如果希望删除字典中某一个元素， 可以使用Python保留字del。

字典类型也支持保留字in，用来判断一个键是否在字典中。如果在则返回True，否则返回False。

字典可以遍历循环对其元素进行遍历

for循环返回的变量名是字典的索引值。如果需要获得键对应的值，可以在语句块中通过get()方法获得。