Python101-【03】序列

### 列表

> - 列表`有序、连续地`储存每个`元素`的`地址`（列表对象的值是元素对象的地址），`可以改变`储存内容
>
> - `字符串`可看作一种列表

#### 列表的创建

1. 基本语法`[]`创建

```python
	list = ['python', 'java', 'object-c']
	```

2. 通过函数`list()`转换`可迭代对象`

```python
	list = list(range(101)) # range对象
	list = list("Python") # 字符串对象
	```

3. `列表推导式`生成

```python
	list = [x**2 for x in range(10) if x%2==0]
	```

> **`range()`函数**
>
> ```python
> range([start], end, [step])
> ```
>
> - 创建从`start`（包含）到`end`（不包含）且步长为`step`的包含一系列整数的`range`类型对象
>
> - `end`为必选项，其它参数可选
> - 必须通过`list()`转换为列表，否则仍然是`range`类型**（容易掉坑）**

#### 元素的添加

1. `不生成`新列表

1. 末尾添加

1. 单个元素：`[0,1].append(2)`
		2. 多个元素：`[0,1].extend([2,3])`

2. 插入添加

```python
		>>> print([0,1,2,3].insert(2,'a'))
		None
		
		'''
		为什么是None，而不是[0,1,'a',2,3]呢？
		因为“不生成新的列表”，所以insert()函数的返回值是None，而非新的列表。而print()函数打印的是这个返回值。
		这是容易犯的错误，其它类型的函数同理。
		'''
		
		# 正确操作如下：先赋值，再调用，最后打印
		>>> l = [0,1,2,3]
		>>> l.insert(2,'a')
		>>> print(l) # 此时打印的是“list的值”而不是“insert()返回的None”
		[0, 1, 'a', 2, 3]
		```

2. `生成`新列表

1. 使用`+`运算：`[0,1]+[2]`
	2. 使用`*`运算：`[0,1]*2`

> **补充：**为什么末尾添加的效率高，而插入添加的效率低？
>
> 因为列表是`连续`的，就像一列无限高的书柜，从底部开始放置书籍（`元素的地址`），每格只能放置一本书。如果想要往某一格中插入书，就必须把格子以上所有的书取出来重新放置。插入是这样子的，后续如果我们不需要某本书（`删除`），同理操作。

#### 元素的删除

1. `del list[2]`：删除第`3`个元素，效率低
2. `list.pop(2)`：删除第`3`个元素并**返回**该元素的值；若留空则删除最末尾的元素，此时效率高
3. `list.remove("abc")`：删除**首次出现**、值为`"abc"`的元素

#### 元素的访问和计数

```python
list = [3,4,5,6]

# 1. 直接通过索引
a = list[0] # 结果为3

# 2. index(value,[start,[end]])获取首次出现的位置
b = list.index(5,1,3) # 结果为2

# 3. count()获取出现的次数
c = list.count(4) # 结果为1

len(list) # 结果为4
2 not in list # 结果为True
```

#### 列表的切片

详见`变量的基本类型`中字符串部分

> 复制列表可以使用`list[:]`，获得`新的列表`

#### 列表的遍历

```python
l = list("I love Python!")
for i in l:
    print(i, end=' ')
```

#### 列表的排序

1. **不生成**新列表

1. 升序（或降序）排序：`list.sort([reverse=True])`

2. 随机顺序：

```python
		import random
		random.shuffle(list)
		```

2. 生成新列表

1. 升序排序：`sorted(list)`
	2. 降序排序：`sorted(list,reverse=True)`

3. 通过**迭代器**（逆序）

```python
	>>> a = list(range(10))
	>>> a
	[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
	
	>>> b = reversed(a)
	>>> b
	<list_reverseiterator object at 0x00000242D8C28C70>
	
	>>> c = list(b)
	>>> c
	[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
	
	>>> d = list(b)
	>>> d
	[]
	```

> **注意：**`reversed()`生成的迭代器仅能使用`1`次

#### 列表的内置函数

```python
l = list(range(10))

max(l)
min(l)
sum(l)
```

#### 多维列表

```python
>>> l = [
...     ['P','Y','T','H','O','N'],
...     [1,2,3,4,5,6],
...     [True,False]
... ]
>>> l[0][1]
'Y'
```

### 元组

> - `列表`可变，`元组`不可变
> - 因为`元组`不可变，所以访问速度更快
> - 因为`元组`不可变，所以可作为`字典`的键
>
> 除此之外两者**几乎相等**，下文只提及差异

#### 元组的创建

1. 基本语法`()`创建，但存在**特殊情况**：

```python
  # 特殊情况1：不加括号也行，注意与序列解包赋值区分
  t1 = (1,2)
  t2 = 1,2
  
  # 特殊情况2：单个整型或浮点型需加逗号，否则不能识别为元组
  t3 = (1) # <class 'int'>
  t4 = (1,) # <class 'tuple'>
  ```

2. 通过函数`tuple()`转换`可迭代对象`

```python
	t1 = tuple(range(101)) # range对象
	t2 = tuple("Python") # 字符串对象
	```

3. `生成器推导式`生成

```python
  tuple = tuple((x**2 for x in range(10) if x%2==0)) # 为什么额外加上tuple()呢？
  ```

> **生成器推导式生成`list`或`tuple`**
>
> ```python
> # 列表推导式直接生成list
> l1 = [x for x in range(5)] # <class 'list'>
> # 生成器推导式间接生成list
> type((x for x in range(5))) # <class 'generator'>
> l2 = list((x for x in range(5))) # <class 'list'>
> 
> # 元组推导式直接生成tuple？
> t1 = (x for x in range(5)) # <class 'generator'>
> # 生成器推导式间接生成tuple
> type((x for x in range(5))) # <class 'generator'>
> t2 = tuple((x for x in range(5))) # <class 'tuple'>
> 
> # 生成器推导式的__next__()方法
> >>> g = (x for x in range(3))
> >>> g.__next__()
> 0
> >>> g.__next__()
> 1
> >>> g.__next__()
> 2
> >>> g.__next__()
> Traceback (most recent call last):
>   File "<python-input-7>", line 1, in <module>
>     g.__next__()
>     ~~~~~~~~~~^^
> StopIteration
> 
> '''
> 总结：
> 1. list既可以通过列表推导式直接生成，也可以通过生成器推导式间接生成
> 2. tuple没有元组推导式，只能通过生成器推导式间接生成
> 3. 需要间接生成list或tuple时，生成器推导式只能使用1次
> 4. 生成器推导式内置遍历方法__next__()
> '''

#### 元素的增删改

因为元组`不可变`，所以其元素不支持增删改

#### 元组的排序

因为元组`不可变`，所以无内置的`tuple.sort([reverse=True])`方法，只能通过`sorted()`进行排序

### 字典

> **三种序列的区别（除字符串、集合外）**
>
> - 列表是`有序`、`可变`、`连续`的序列
>
> - 元组是`有序`、`不可变`、`连续`的序列
> - 字典是`无序`、`可变`、`不连续`的序列

#### 字典的定义和本质

1. 字典的元素是`键值对（key-value）`，每一个键值对既包括`键对象`也包括`值对象`。

2. 字典通过`键对象`寻找`值对象`，类似于列表、元组通过`内置索引`（如0,1,2…）寻找`元素对象`。

3. `键对象`是**不能改变**的对象，元组可以作为`键对象`，而列表不能作为`键对象`；`键对象`**不能重复**。

`值对象`是可以改变或不可以改变的对象，也可以重复。

> **字典的计算机底层原理**
>
> 1. 组成字典的基本单元是`bucket（存储桶）`，每个bucket存储一个`键对象`和一个对应的`值对象`。`键对象`空间存放`完整的哈希值`，值对象空间存放`所指向对象的地址`。
>
> **存储字典的键值对**
>
> 1. 内存划分
>   1. 字典的本质是`散列表`，散列表是一个`不连续`的数组，所以每个bucket可以存储空内容。
>   2. 创建字典，一次性向内存请求划分`2**n`个bucket所占据的存储空间。且该存储空间是可动态更新的，一旦存放了接近`2/3`存储空间的bucket，会自动扩容。这种扩容不是在原有数组上操作，而是重新请求划分更大的空间，并重新计算偏移量、复制原有内容到新数组的空间。
>
> 2. 键对象取哈希值
>   1. 因为基本单元bucket的结构、大小是统一的，所以可以通过`偏移量`寻找指定的bucket（例如，每本书厚5cm，从左往右竖着放，可通过“第一本书起始向右偏移10cm”找到第三本书的起始）。
>   2. 因为`键对象`可以是任一类型，而计算机只能存储二进制整型，所以通过取键对象哈希值、再转换为二进制`id=bin(hash(key))`的方式，获取键对象`唯一`的哈希值（类似于身份证）及其后`n`位（身份证后n位），将哈希值后n位转换为十进制`dec(id[-n:])`即可得到偏移量。
> 3. 根据偏移量找到具体的存储空间，如果bucket没有存储内容（存储空内容），则在键对象存储完整的哈希值，在值对象存储内容的地址（哈希值后n位不用存储）。如果已经有了存储内容，则执行扩容操作，哈希值后n位会更多，直到偏移量对应的bucket没有内容。
>
> **总结解释**
>
> 1. `2.2`是`键对象必须可散列且不能改变、重复`的原因，因为需要靠键对象确定偏移量，否则找不到或者找错对应bucket。
>
> 2. 这种操作是典型的`空间换时间`，牺牲巨量的内存，换取极速的查询。
> 3. 不要同时修改、遍历字典，有可能会使内存溢出（扩容）、运行缓慢。
>
> **查询字典的键值对**
>
> 1. 计算给出键对象的偏移量等过程同理，不同的是即使得到相同的哈希值后n位，计算机一定会再次核对完整的哈希值，防止重复，毕竟身份证后n位也有可能相同。

#### 字典的创建

> 建议初学者先看后文的`zip()`函数专题，再从此开始看。本章节较为困难，反复多读几遍。

1. 基本语法`{}`创建

```python
	dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}
	```

2. 通过函数`dict()`转换

```python
	# 传入关键词参数
	dict_ex1 = dict('a'=100,'b'=200,'c'=300)
	# 传入含元组的序列（含元组的序列可替换为含元组的zip对象）
	dict_ex2 = dict([('a',100),('b',200),('c',300)])
	```

3. 通过函数`zip()`创建

```python
	key = ['a','b','c']
	value = [100,200,300]
	kv = zip(key,value) # <zip object at 0x000001DD93ED1F00>
	dict_ex = dict(kv) # {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}
	```

4. 通过方法`fromkeys()`创建`空值字典`

```python
	dict_ex = dict.fromkeys(['a','b','c'])
	print(dict_ex) # {'a': None, 'b': None, 'c': None}
	```

> **函数`zip()`生成`list`、`tuple`或`dict`**
>
> `zip()`将传入的多个`列表`按位置顺序打包成`元组`，返回的是`zip对象`
>
> 若列表的元素个数不一致，则以**最短**的列表个数作为索引截止，所有列表的超出该索引的所有元素`直接丢弃`
>
> ```python
> a = [1,2,3]
> b = ['a','b','c','d']
> c = [100,200,300,400,500,600]
> 
> # 生成list
> zipped = zip(a,b,c)
> print(zipped) # <zip object at 0x000001DD93EEA340>
> list_ex = list(zipped)
> print(list_ex) # [(1, 'a', 100), (2, 'b', 200), (3, 'c', 300)]
> 
> # 生成tuple
> zipped = zip(a,b,c)
> print(zipped) # <zip object at 0x000002882E379A40>
> tuple_ex = tuple(zipped)
> print(tuple_ex) # ((1, 'a', 100), (2, 'b', 200), (3, 'c', 300))
> 
> # 生成dict见上文
> ```

#### 元素的访问和计数

```python
dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

# 通过key索引访问value
dict_ex['a'] # 100
# 通过get方法访问value
dict_ex.get('c') # 300
dict_ex.get('d','我是缺省值') # '我是缺省值'

# 枚举所有的键和（或）值
dict_ex.items() # dict_items([('a', 100), ('b', 200), ('c', 300)])
dict_ex.keys() # dict_keys(['a', 'b', 'c'])
dict_ex.values() # dict_values([100, 200, 300])

len(dict_ex) # 结果为3
'a' not in dict_ex # 结果为False
```

> 推荐使用`get()`方法，使用索引访问若无法找到key会报错，而`get()`方法不会如此且**支持自定义缺省值**

#### 元素的增删改

```python
dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

# 单个元素的增加或覆盖
dict_ex['a'] = 400
dict_ex['d'] = 1000
# 多个元素的增加或覆盖
dict_addons = {'c':400, 'd':500, 'e':600}
dict_ex.update(dict_addons)

# 指定删除k-v
del(dict_ex['a']) # 单个元素，不返回被删除的值
dict_ex.pop('a') # 单个元素，返回被删除的值
dict_ex.clear() # 所有元素
# 随机删除k-v
dict_ex.popitem()
'''
注意，虽然是该方法是随机的，但是本质是删除散列表最后一个储存的k-v，详见“字典的定义和本质”
'''
```

#### 序列解包赋值专题拓展

> 序列解包赋值，原则上可以用**所有广义上的序列**

1. 变量的序列解包赋值：`a,b = 100, 200 # 变量vs元组`

2. 序列（列表、元组）的序列解包赋值：`(a,b,c) = "str" # 元组vs字符串`

3. 序列（字典）的序列解包赋值

```python
	'''
	默认对key进行操作
	'''
	
	dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}
	p, q, r = dict_ex
	print(p) # a
	p, q, r = dict_ex.keys()
	print(p) # a
	p, q, r = dict_ex.values()
	print(p) # 100
	```

#### 行列表专题拓展

> **问题：**表格如下，请利用序列知识创建行列表，并打印学号。

| 姓名   | 学号 | 班级 |
| ------ | ---- | ---- |
| 卢本伟 | 101  | A1   |
| 羅大佐 | 102  | B1   |
| 蔡徐坤 | 103  | C1   |

```python
'''
示例代码，手动敲一遍
'''

row1 = {'name':'卢本伟','series':101,'class':'A1'}
row2 = {'name':'羅大佐','series':102,'class':'B1'}
row3 = {'name':'蔡徐坤','series':103,'class':'C1'}
table = [row1,row2,row3]

for row in table:
    print(row.get('series'),end='\t')
```

### 集合

1. 集合的元素是`字典`的`键对象`，所以不能重复

2. 集合的创建：

```python
	# 基础语法方式
	set_ex = {0,1,2}
	# set()函数实现自动删除重复元素
	set_ex = set([0,1,1,3,4,2,5]) # {0, 1, 2, 3, 4, 5}
	```

3. 集合元素的添加：`set_ex.add(4)`

4. 集合元素的删除：

```python
	# 单个
	set_ex.remove(0)
	# 整个
	set_ex.clear()
	```

5. 集合元素的操作：

```python
	# 并集
	a | b
	a.union(b)
	# 交集
	a & b
	a.intersection(b)
	# 差集
	a - b
	a.difference(b)
	```

列表

列表有序、连续地储存每个元素的地址（列表对象的值是元素对象的地址），可以改变储存内容
字符串可看作一种列表

列表的创建

基本语法[]创建
```
list = ['python', 'java', 'object-c']
```

通过函数list()转换可迭代对象

list = list(range(101)) # range对象
list = list("Python") # 字符串对象

列表推导式生成

list = [x**2 for x in range(10) if x%2==0]

range()函数
range([start], end, [step])
创建从start（包含）到end（不包含）且步长为step的包含一系列整数的range类型对象
end为必选项，其它参数可选
必须通过list()转换为列表，否则仍然是range类型（容易掉坑）

元素的添加

不生成新列表

末尾添加
1. 单个元素：[0,1].append(2)
2. 多个元素：[0,1].extend([2,3])

插入添加

>>> print([0,1,2,3].insert(2,'a'))
None

'''
为什么是None，而不是[0,1,'a',2,3]呢？
因为“不生成新的列表”，所以insert()函数的返回值是None，而非新的列表。而print()函数打印的是这个返回值。
这是容易犯的错误，其它类型的函数同理。
'''

# 正确操作如下：先赋值，再调用，最后打印
>>> l = [0,1,2,3]
>>> l.insert(2,'a')
>>> print(l) # 此时打印的是“list的值”而不是“insert()返回的None”
[0, 1, 'a', 2, 3]

生成新列表
1. 使用+运算：[0,1]+[2]
2. 使用*运算：[0,1]*2

补充：为什么末尾添加的效率高，而插入添加的效率低？
因为列表是连续的，就像一列无限高的书柜，从底部开始放置书籍（元素的地址），每格只能放置一本书。如果想要往某一格中插入书，就必须把格子以上所有的书取出来重新放置。插入是这样子的，后续如果我们不需要某本书（删除），同理操作。

元素的删除

del list[2]：删除第3个元素，效率低
list.pop(2)：删除第3个元素并返回该元素的值；若留空则删除最末尾的元素，此时效率高
list.remove("abc")：删除首次出现、值为"abc"的元素

元素的访问和计数

list = [3,4,5,6]

# 1. 直接通过索引
a = list[0] # 结果为3

# 2. index(value,[start,[end]])获取首次出现的位置
b = list.index(5,1,3) # 结果为2

# 3. count()获取出现的次数
c = list.count(4) # 结果为1

len(list) # 结果为4
2 not in list # 结果为True

列表的切片

详见变量的基本类型中字符串部分

复制列表可以使用list[:]，获得新的列表

列表的遍历

l = list("I love Python!")
for i in l:
    print(i, end=' ')

列表的排序

不生成新列表
1. 升序（或降序）排序：list.sort([reverse=True])
2. 随机顺序：
```
import random
random.shuffle(list)
```
生成新列表
1. 升序排序：sorted(list)
2. 降序排序：sorted(list,reverse=True)

通过迭代器（逆序）

>>> a = list(range(10))
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> b = reversed(a)
>>> b
<list_reverseiterator object at 0x00000242D8C28C70>

>>> c = list(b)
>>> c
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

>>> d = list(b)
>>> d
[]

注意：reversed()生成的迭代器仅能使用1次

列表的内置函数

l = list(range(10))

max(l)
min(l)
sum(l)

多维列表

>>> l = [
...     ['P','Y','T','H','O','N'],
...     [1,2,3,4,5,6],
...     [True,False]
... ]
>>> l[0][1]
'Y'

元组

列表可变，元组不可变
因为元组不可变，所以访问速度更快
因为元组不可变，所以可作为字典的键
除此之外两者几乎相等，下文只提及差异

元组的创建

基本语法()创建，但存在特殊情况：

# 特殊情况1：不加括号也行，注意与序列解包赋值区分
t1 = (1,2)
t2 = 1,2

# 特殊情况2：单个整型或浮点型需加逗号，否则不能识别为元组
t3 = (1) # <class 'int'>
t4 = (1,) # <class 'tuple'>

通过函数tuple()转换可迭代对象

t1 = tuple(range(101)) # range对象
t2 = tuple("Python") # 字符串对象

生成器推导式生成

tuple = tuple((x**2 for x in range(10) if x%2==0)) # 为什么额外加上tuple()呢？

生成器推导式生成list或tuple

# 列表推导式直接生成list
l1 = [x for x in range(5)] # <class 'list'>
# 生成器推导式间接生成list
type((x for x in range(5))) # <class 'generator'>
l2 = list((x for x in range(5))) # <class 'list'>

# 元组推导式直接生成tuple？
t1 = (x for x in range(5)) # <class 'generator'>
# 生成器推导式间接生成tuple
type((x for x in range(5))) # <class 'generator'>
t2 = tuple((x for x in range(5))) # <class 'tuple'>

# 生成器推导式的__next__()方法
>>> g = (x for x in range(3))
>>> g.__next__()
0
>>> g.__next__()
1
>>> g.__next__()
2
>>> g.__next__()
Traceback (most recent call last):
  File "<python-input-7>", line 1, in <module>
    g.__next__()
    ~~~~~~~~~~^^
StopIteration

'''
总结：
1. list既可以通过列表推导式直接生成，也可以通过生成器推导式间接生成
2. tuple没有元组推导式，只能通过生成器推导式间接生成
3. 需要间接生成list或tuple时，生成器推导式只能使用1次
4. 生成器推导式内置遍历方法__next__()

元素的增删改

因为元组不可变，所以其元素不支持增删改

元组的排序

因为元组不可变，所以无内置的tuple.sort([reverse=True])方法，只能通过sorted()进行排序

字典

三种序列的区别（除字符串、集合外）
列表是有序、可变、连续的序列
元组是有序、不可变、连续的序列
字典是无序、可变、不连续的序列

字典的定义和本质

字典的元素是键值对（key-value），每一个键值对既包括键对象也包括值对象。
字典通过键对象寻找值对象，类似于列表、元组通过内置索引（如0,1,2…）寻找元素对象。
键对象是不能改变的对象，元组可以作为键对象，而列表不能作为键对象；键对象不能重复。
值对象是可以改变或不可以改变的对象，也可以重复。

字典的计算机底层原理
组成字典的基本单元是bucket（存储桶），每个bucket存储一个键对象和一个对应的值对象。键对象空间存放完整的哈希值，值对象空间存放所指向对象的地址。
存储字典的键值对
内存划分
字典的本质是散列表，散列表是一个不连续的数组，所以每个bucket可以存储空内容。
创建字典，一次性向内存请求划分2**n个bucket所占据的存储空间。且该存储空间是可动态更新的，一旦存放了接近2/3存储空间的bucket，会自动扩容。这种扩容不是在原有数组上操作，而是重新请求划分更大的空间，并重新计算偏移量、复制原有内容到新数组的空间。
键对象取哈希值
因为基本单元bucket的结构、大小是统一的，所以可以通过偏移量寻找指定的bucket（例如，每本书厚5cm，从左往右竖着放，可通过“第一本书起始向右偏移10cm”找到第三本书的起始）。
因为键对象可以是任一类型，而计算机只能存储二进制整型，所以通过取键对象哈希值、再转换为二进制id=bin(hash(key))的方式，获取键对象唯一的哈希值（类似于身份证）及其后n位（身份证后n位），将哈希值后n位转换为十进制dec(id[-n:])即可得到偏移量。
根据偏移量找到具体的存储空间，如果bucket没有存储内容（存储空内容），则在键对象存储完整的哈希值，在值对象存储内容的地址（哈希值后n位不用存储）。如果已经有了存储内容，则执行扩容操作，哈希值后n位会更多，直到偏移量对应的bucket没有内容。
总结解释
2.2是键对象必须可散列且不能改变、重复的原因，因为需要靠键对象确定偏移量，否则找不到或者找错对应bucket。
这种操作是典型的空间换时间，牺牲巨量的内存，换取极速的查询。
不要同时修改、遍历字典，有可能会使内存溢出（扩容）、运行缓慢。
查询字典的键值对
计算给出键对象的偏移量等过程同理，不同的是即使得到相同的哈希值后n位，计算机一定会再次核对完整的哈希值，防止重复，毕竟身份证后n位也有可能相同。

字典的创建

建议初学者先看后文的zip()函数专题，再从此开始看。本章节较为困难，反复多读几遍。

基本语法{}创建

dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

通过函数dict()转换

# 传入关键词参数
dict_ex1 = dict('a'=100,'b'=200,'c'=300)
# 传入含元组的序列（含元组的序列可替换为含元组的zip对象）
dict_ex2 = dict([('a',100),('b',200),('c',300)])

通过函数zip()创建

key = ['a','b','c']
value = [100,200,300]
kv = zip(key,value) # <zip object at 0x000001DD93ED1F00>
dict_ex = dict(kv) # {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

通过方法fromkeys()创建空值字典

dict_ex = dict.fromkeys(['a','b','c'])
print(dict_ex) # {'a': None, 'b': None, 'c': None}

函数zip()生成list、tuple或dict
zip()将传入的多个列表按位置顺序打包成元组，返回的是zip对象
若列表的元素个数不一致，则以最短的列表个数作为索引截止，所有列表的超出该索引的所有元素直接丢弃
a = [1,2,3]
b = ['a','b','c','d']
c = [100,200,300,400,500,600]

# 生成list
zipped = zip(a,b,c)
print(zipped) # <zip object at 0x000001DD93EEA340>
list_ex = list(zipped)
print(list_ex) # [(1, 'a', 100), (2, 'b', 200), (3, 'c', 300)]

# 生成tuple
zipped = zip(a,b,c)
print(zipped) # <zip object at 0x000002882E379A40>
tuple_ex = tuple(zipped)
print(tuple_ex) # ((1, 'a', 100), (2, 'b', 200), (3, 'c', 300))

# 生成dict见上文

元素的访问和计数

dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

# 通过key索引访问value
dict_ex['a'] # 100
# 通过get方法访问value
dict_ex.get('c') # 300
dict_ex.get('d','我是缺省值') # '我是缺省值'

# 枚举所有的键和（或）值
dict_ex.items() # dict_items([('a', 100), ('b', 200), ('c', 300)])
dict_ex.keys() # dict_keys(['a', 'b', 'c'])
dict_ex.values() # dict_values([100, 200, 300])

len(dict_ex) # 结果为3
'a' not in dict_ex # 结果为False

推荐使用get()方法，使用索引访问若无法找到key会报错，而get()方法不会如此且支持自定义缺省值

元素的增删改

dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}

# 单个元素的增加或覆盖
dict_ex['a'] = 400
dict_ex['d'] = 1000
# 多个元素的增加或覆盖
dict_addons = {'c':400, 'd':500, 'e':600}
dict_ex.update(dict_addons)

# 指定删除k-v
del(dict_ex['a']) # 单个元素，不返回被删除的值
dict_ex.pop('a') # 单个元素，返回被删除的值
dict_ex.clear() # 所有元素
# 随机删除k-v
dict_ex.popitem()
'''
注意，虽然是该方法是随机的，但是本质是删除散列表最后一个储存的k-v，详见“字典的定义和本质”
'''

序列解包赋值专题拓展

序列解包赋值，原则上可以用所有广义上的序列

变量的序列解包赋值：a,b = 100, 200 # 变量vs元组
序列（列表、元组）的序列解包赋值：(a,b,c) = "str" # 元组vs字符串

序列（字典）的序列解包赋值

'''
默认对key进行操作
'''

dict_ex = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}
p, q, r = dict_ex
print(p) # a
p, q, r = dict_ex.keys()
print(p) # a
p, q, r = dict_ex.values()
print(p) # 100

行列表专题拓展

问题：表格如下，请利用序列知识创建行列表，并打印学号。

姓名	学号	班级
卢本伟	101	A1
羅大佐	102	B1
蔡徐坤	103	C1

'''
示例代码，手动敲一遍
'''

row1 = {'name':'卢本伟','series':101,'class':'A1'}
row2 = {'name':'羅大佐','series':102,'class':'B1'}
row3 = {'name':'蔡徐坤','series':103,'class':'C1'}
table = [row1,row2,row3]

for row in table:
    print(row.get('series'),end='\t')

集合

集合的元素是字典的键对象，所以不能重复

集合的创建：

# 基础语法方式
set_ex = {0,1,2}
# set()函数实现自动删除重复元素
set_ex = set([0,1,1,3,4,2,5]) # {0, 1, 2, 3, 4, 5}

集合元素的添加：set_ex.add(4)

集合元素的删除：

# 单个
set_ex.remove(0)
# 整个
set_ex.clear()

集合元素的操作：

# 并集
a | b
a.union(b)
# 交集
a & b
a.intersection(b)
# 差集
a - b
a.difference(b)

最后修改：2026 年 03 月 31 日

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列表的创建

元素的添加

元素的删除

元素的访问和计数

列表的切片

列表的遍历

列表的排序

列表的内置函数

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元组

元组的创建

元素的增删改

元组的排序

字典

字典的定义和本质

字典的创建

元素的访问和计数

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