字典dict和set

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。

>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

dict

[ dɪkt ]

n.字典；字典项；

1. 为什么dict查找速度这么快

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，这种方法就是在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'Michael'，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。

你可以猜到，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。

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：

• 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
• 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

• 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
• 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。

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：

2. 增加 修改 查询

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：

>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

>>> d['Adam'] = 80
>>> d['Adam'] = 88
>>> d['Adam']
88

如果key不存在，dict就会报错：

>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'

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：

>>> 'Thomas' in d
False

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：

>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85, 'Adam': 88}

3. 遍历字典

要遍历dict的key，可以用for循环：

3.1 遍历所有的键—值对

user = {'name': 'ly', 'age': 18}
for key,value in user.items():
    print(key,value)
# 输出
name ly
age 18

3.2 遍历所有的键

user = {'name': 'ly', 'age': 18}
for key in user.keys():
    print(key)
# 输出
name
age

keys()并非只能用于遍历；实际上，它返回一个列表，其中包含字典中的所有键

3.3 遍历所有的值

user = {'name': 'ly', 'age': 18}
for value in user.values():
    print(value)
# 输出
ly
18

4. set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

创建一个set

s1 = {1, 2, 3}
s2 = set([1, 2, 3])

重复元素在set中自动被过滤

s3 = set([1, 2, 2, 3, 3, 4])
print(s3) # {1, 2, 3, 4}

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

s4 = set([1, 2, 3])
s4.add(4)
s4.add(4)
print(s4) # {1, 2, 3, 4}

通过remove(key)方法可以删除元素：

s4.remove(4)
print(s4) # {1, 2, 3}

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集(&)、并集(|)等操作：

s1 = {1, 2, 3}
s2 = {2, 3, 4}
print(s1 & s2) # {2, 3}
print(s1 | s2) # {1, 2, 3, 4}