python系列（四）python元组与字典

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　　本博文目录：
　　一、元组 | 二、字典 | 三、字典的使用方法
　　前言：列表非常适合用于存储在程序运行期间可能变化的数据集。列表是可以修改的，这对处理网站的用户列表或游戏中的角色列表至关重要。然而，有时候你需要创建一些列不可修改的元素，元组就可以满足你这样的需求。Python将不能修改的值称为不可变的，而不可变的列表就被称为元组。
　　正文部分：
　　一、元组
　　1、元组的概念
　　元组：（tuple），有序列表叫元组，tuple和list非常类似，不同之处是list列表可以修改元素，而元组是无法修改定义好的元素的。
　　元组使用“（）”小括号来定义。
　　定义元组后，就可以使用索引来访问其元组，就像访问列表元素一样。

　　元组的类型是“tuple”。
　　xidamingzhu这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用xidamingzhu[0]，xidamingzhu[-1]，但不能赋值成另外的元素。

　　那不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
　　如果要定义一个空的tuple，可以写成()：

　　但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：

　　那么这定义的不是tuple，而是1这个整数，这是因为小括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号。这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然整数是1。
　　那么你想说，我就是想定只有一个元素的元组，那怎么办？
　　答案是好办，解决办法如下：
　　只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：

　　Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。
　　2）消除对tuple的元素不变的误解
　　下面通过一个例子来说明一个可爱的tuple。

　　看了这个例子，你可能会有疑问，不是说元组的元素不可修改吗？这怎么可修改。
　　我的答案是，你别急，继续看下面的分析。
　　这个tuple定义的时候有3个元素，分别是'a'，'b'和一个list。
　　我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：
　　当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变了，表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”,是说tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
　　理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
　　元组可以使用函数count()和index()：

　　3）遍历元组中的所有值

　　4）如想改变tuple的元素，只能重新赋值整个元组

　　二、字典
　　Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
　　1）字典使用{}定义
　　说明：举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

　　用list查找过程是这样的：给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在name中找到对应的位置，再从score取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
　　如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。
　　下面用python编写一个dict（字典），内容如下：

　　为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就相当于在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
　　第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
　　dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如“王五”，dict在内部就可以直接计算出王五对应的存放成绩的“页码”，也就是75这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
　　这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
　　把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

　　由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

　　如果key不存在，dict就会报错：

　　要避免key不存在的错误，有两种办法。
　　一是通过in判断key是否存在：

　　二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

　　注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。
　　要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

　　请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
　　和list比较，dict有以下几个特点：
　　dict特点：
　　①查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
　　②需要占用大量的内存，内存浪费多，而list相反；
　　list特点：
　　①查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
　　②占用空间小，浪费内存很少。
　　所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
　　说明：dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（hash），要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key。

　　三、字典的使用方法
　　1)定义一个字典

　　2）删除字典中所有key和value值

　　3）将a字典的元素赋值给b

、

　　这里有个特别需要注意的点需要说明一下：
　　举一个例子来说明一下：
　　①定义一个字典a，然后让b和c通过两种方式让字典a的元素赋值给自己一份。

　　②增加字典a的元素（即：key-value）

　　③再来查看字典b和字典c的元素

　　会发现字典b的元素没有随着字典a的增加而增加，而字典c倒是随着字典a的增加而增加，这个情况和我们在第一篇python那篇博文中所说的数值、字符串不随着原有数值、字符串的改变而改变，这里却是改变了，这是因为python规定，字典c=字典a的时候，在内存里面，字典c直接就是指向字典a，而b=a.copy()的方式，在内存里是让字典b指向a此时此刻所对应的元素，一旦字典a改变了，b还是指向原有的那些元素，而不发生改变，而c因为直接就是指向的a，所以a改变，c也跟着改变，这一点和数值、字符串正好相反，这一点需要特别的注意。
　　4）只定义key值，（）中的内容可以来自于定义好的一个字典，或者一个列表，只定义key值，value值为none

　　5）根据key，得出value值

　　注意：上一张图片说明，根据key得value，如果key不存在，则python不会有任何报错信息。
　　6）判断key值是否存在

　　为什么我判断key值是否存在失败了呢？这是因为python3.x版本，删除了has_key()这个查询方法，这个方法只停留在python2.x系列版本。我们在3.x版本里可以使用如下的查询方法：

　　在2.x版本还是用has_key()方法：

　　7）以列表形式分组输出key，value值

　　8）字典中的迭代器

　　Python3.x版本没有iteritems()这个用法，该用法只停留在python2.x版本，如下所示：

　　说明：d.next()：无序输出字典中的元素。
　　9）迭代器，只输出key值

　　同样，Python3.x版本也没有iterkeys()这个用法，该用法只停留在python2.x版本，如下所示：

　　10）只输出key值

　　11）删除key和value，根据key来删除

　　12）随机删除key和value

　　i.popitem()，小括号内不能有任何东西。
　　13）根据key值返回value值，如果key不存在，则默认添加key，value则为None

　　如果key存在，则返回其对应的vlaue值：

　　其实，setdefault()也可以用来新增字典中的元素，用法如下：

　　14）b是一个字典，将b字典添加到i字典中

　　有一种情况，就是要添加的字典中的key值与当前字典key一样，会覆盖原value值：

　　15）输出i字典中的所有value值

　　16）分组列表形式显示key和value值

　　Python3.x版本没有viewitems()的用法，只停留在python2.x版本：

　　17）列表形式显示所有的key

　　同样，Python3.x版本没有viewkeys()的用法，只停留在python2.x版本：