一. collections中的abc  

和list(Sequence)相似,都继承于Collection,添加了一些方法

 

二. dict的常见用法

  (setdefault,defaultdict,__missing__方法)

python的set声明_键值对

  1.copy():   

from collections.abc import MutableMapping
a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},
     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}
#这是浅拷贝,指向的是同一值,修改一个,另一个也会修改
 b=a.copy()
 b['LYQ1']['SWPU']='我是浅拷贝'
 print(b)
 print(a)

python的set声明_键值对_02

python的set声明_python_03

 

注:copy方法是浅拷贝:深拷贝父对象(一级目录),子对象(二级目录)不拷贝,还是引用

python的set声明_python的set声明_04

a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},
     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}
import copy
#深拷贝,指向不同的对象
deep_b=copy.deepcopy(a)
deep_b['LYQ1']['SWPU']='我是深拷贝'
print(deep_b)
print(a)

python的set声明_python_05

 

   2.fromkeys():

#把一个可迭代对象转换为dict,{'SWPU':'软件工程'}为默认值
my_list=['Stu1','Stu2']
my_dict=dict.fromkeys(my_list,{'SWPU':'软件工程'})
print(my_dict)

 

python的set声明_python的set声明_06

  3.get():为了预防keyerror

  4.items():循环,返回key,value

  5.setdefault():将值设置进去,并获取该值返回

my_list=['Stu1','Stu2']
my_dict=dict.fromkeys(my_list,{'SWPU':'软件工程'})
#将值设置进去,并获取该值返回
re_value=my_dict.setdefault('Stu3','HAHA')
print(re_value)
print(my_dict)

  6.update():添加键值对或更新键值对:

a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},
     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}
#添加新键值对(即合并两个字典)
a.update({'LYQ3':'NEW'})
#第二种方式
a.update(LYQ4='NEW2',LYQ5='NEW3')
#第三种方式,list里面放tuple,tuple里面放tuple等(可迭代就行)
a.update([('LYQ6','NEW6')])
print(a)
#修改键值对
a.update({'LYQ1':'我修改了'})
print(a)

python的set声明_bc_07

 

三. dict的子类

  defaultdict
  Counter
  不要去继承内置类型, 有可能会失败比如update方法

# 不建议继承list和dict
class MyDict(dict):
    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value * 2)
#未调用自己写的方法
my_dict=MyDict(one=1)
print(my_dict)
my_dict['one']=1
#调用自己写的方法
print(my_dict)
#如果要继承,就继承Userdict
from collections import UserDict
class MyDict2(UserDict):
    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value * 2)
my_dict2=MyDict2(one=1)
print(my_dict2)

 

python的set声明_python的set声明_08

Userdict源码:当取不到某个key时,就会调用__missing__方法(如果有__missing__)获取默认值

  2.defaultdict:

python的set声明_python_09


from collections import defaultdict
#可以时dict,int,str,list,tuple等等
my_dict=defaultdict(dict)
#找不到key,实际调用的时__missing__方法
print(my_dict['haha'])

python的set声明_python_10

 

四. set和frozenset

  1.set:无序,不重复(性能很高)

python的set声明_python的set声明_11

python的set声明_bc_12

a=set('abcdee')
a.add('f')
print(a)
another_set=set('defgh')
#添加数据
#a.update(another_set)
#print(a)
#集合的差集
re_set=a.difference(another_set)
#减法实现于__ior__魔法函数
re_set2=a-another_set
#集合的交集&
re_set3=a&another_set
#集合的并集|
re_set4=a|another_set
print(re_set)
print(re_set2)
print(re_set3)
print(re_set4)
#也可以用if in判断(实现于__contains__魔法函数)
if 'a' in re_set:
    print('I am a set')

 

python的set声明_bc_13

 

  2.frozenset:不可变的集合(无序,不重复)

python的set声明_python的set声明_14

 

五.dict和set实现原理

  1.测试结论:

    1.1dict查找的性能远远高于list;

    1.2在list中随着list数据的增大,查找时间会增大;

    1.3在dict中查找元素不会随着dict的增大而增大

  2.dict基于hash表(set也是,所占空间比dict小):

    注:1.dict的key或者set的值,都必须是可以hash的(不可变对象都是可以hash的,如str,frozenset,tuple,自己实现的类【实现__hash__魔法函数】);

      2.dict内存花销大,但是查询速度快,自定义的对象或者python内置的对象都是用dict包装的;

      3.dict的存储顺序与元素添加顺序有关;

      4.添加数据有可能改变已有数据的顺序;

      5.取数据的时间复杂度为O(1)

   通过hash函数计算key(有很多的算法),这里是通过hash函数计算然后与7进行与运算,在计算过程中有可能冲突,得到同样的位置(有很多的解决方法),如’abc‘取一位'c'加一位随机数,如果冲突,就向前多取一位在计算...(还有先声明一个很小的内存空间,可能存在一些空白,计算空白,如果小于1/3,然后声明一个更大的空间,拷贝过去,减少冲突)

python的set声明_python_15

查找数据,先计算hash值定位,查找是否为空,为空就抛出错误,如果不为空查看是否相等,如果被其他占领就不相等,然后又进行冲突解决