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dict
Python內建了字典:dict的支援,dict全稱dictionary,在其他語言中也稱為map,使用鍵-值(key-value)儲存,具有極快的尋找速度。
舉個例子,假設要根據同學的名字尋找對應的成績,如果用list實現,需要兩個list:
names = [‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘Tracy‘]scores = [95, 75, 85]
給定一個名字,要尋找對應的成績,就先要在names中找到對應的位置,再從scores取出對應的成績,list越長,耗時越長。
如果用dict實現,只需要一個“名字”-“成績”的對照表,直接根據名字尋找成績,無論這個表有多大,尋找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下:
>>> d = {‘Michael‘: 95, ‘Bob‘: 75, ‘Tracy‘: 85}>>> d[‘Michael‘]95
為什麼dict尋找速度這麼快?因為dict的實現原理和查字典是一樣的。假設字典包含了1萬個漢字,我們要查某一個字,一個辦法是把字典從第一頁往後翻,直到找到我們想要的字為止,這種方法就是在list中尋找元素的方法,list越大,尋找越慢。
第二種方法是先在字典的索引表裡(比如部首表)查這個字對應的頁碼,然後直接翻到該頁,找到這個字,無論找哪個字,這種尋找速度都非常快,不會隨著字典大小的增加而變慢。
dict就是第二種實現方式,給定一個名字,比如‘Michael‘,dict在內部就可以直接計算出Michael對應的存放成績的“頁碼”,也就是95這個數字存放的記憶體位址,直接取出來,所以速度非常快。
你可以猜到,這種key-value儲存方式,在放進去的時候,必鬚根據key算出value的存放位置,這樣,取的時候才能根據key直接拿到value。
把資料放入dict的方法,除了初始化時指定外,還可以通過key放入:
>>> d[‘Adam‘] = 67>>> d[‘Adam‘]67
由於一個key只能對應一個value,所以,多次對一個key放入value,後面的值會把前面的值衝掉:
>>> d[‘Jack‘] = 90>>> d[‘Jack‘]90>>> d[‘Jack‘] = 88>>> d[‘Jack‘]88
如果key不存在,dict就會報錯:
>>> d[‘Thomas‘]Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>KeyError: ‘Thomas‘
要避免key不存在的錯誤,有兩種辦法,一是通過in判斷key是否存在:
>>> ‘Thomas‘ in dFalse
二是通過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
注意:返回None的時候Python的互動式命令列不顯示結果。
要刪除一個key,用pop(key)方法,對應的value也會從dict中刪除:
>>> d.pop(‘Bob‘)75>>> d{‘Michael‘: 95, ‘Tracy‘: 85}
請務必注意,dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關係的。
和list比較,dict有以下幾個特點:
- 尋找和插入的速度極快,不會隨著key的增加而增加;
- 需要佔用大量的記憶體,記憶體浪費多。
而list相反:
- 尋找和插入的時間隨著元素的增加而增加;
- 佔用空間小,浪費記憶體很少。
所以,dict是用空間來換取時間的一種方法。
dict可以用在需要高速尋找的很多地方,在Python代碼中幾乎無處不在,正確使用dict非常重要,需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對象。
這是因為dict根據key來計算value的儲存位置,如果每次計算相同的key得出的結果不同,那dict內部就完全混亂了。這個通過key計算位置的演算法稱為雜湊演算法(Hash)。
要保證hash的正確性,作為key的對象就不能變。在Python中,字串、整數等都是不可變的,因此,可以放心地作為key。而list是可變的,就不能作為key:
>>> key = [1, 2, 3]>>> d[key] = ‘a list‘Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: unhashable type: ‘list‘
set
set和dict類似,也是一組key的集合,但不儲存value。由於key不能重複,所以,在set中,沒有重複的key。
要建立一個set,需要提供一個list作為輸入集合:
>>> s = set([1, 2, 3])>>> sset([1, 2, 3])
注意,傳入的參數[1, 2, 3]是一個list,而顯示的set([1, 2, 3])只是告訴你這個set內部有1,2,3這3個元素,顯示的[]不表示這是一個list。
重複元素在set中自動被過濾:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])>>> sset([1, 2, 3])
通過add(key)方法可以添加元素到set中,可以重複添加,但不會有效果:
>>> s.add(4)>>> sset([1, 2, 3, 4])>>> s.add(4)>>> sset([1, 2, 3, 4])
通過remove(key)方法可以刪除元素:
>>> s.remove(4)>>> sset([1, 2, 3])
set可以看成數學意義上的無序和無重複元素的集合,因此,兩個set可以做數學意義上的交集、並集等操作:
>>> s1 = set([1, 2, 3])>>> s2 = set([2, 3, 4])>>> s1 & s2set([2, 3])>>> s1 | s2set([1, 2, 3, 4])
set和dict的唯一區別僅在於沒有儲存對應的value,但是,set的原理和dict一樣,所以,同樣不可以放入可變對象,因為無法判斷兩個可變對象是否相等,也就無法保證set內部“不會有重複元素”。試試把list放入set,看看是否會報錯。
再議不可變對象
上面我們講了,str是不變對象,而list是可變對象。
對於可變對象,比如list,對list進行操作,list內部的內容是會變化的,比如:
>>> a = [‘c‘, ‘b‘, ‘a‘]>>> a.sort()>>> a[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
而對於不可變對象,比如str,對str進行操作呢:
>>> a = ‘abc‘>>> a.replace(‘a‘, ‘A‘)‘Abc‘>>> a‘abc‘
雖然字串有個replace()方法,也確實變出了‘Abc‘,但變數a最後仍是‘abc‘,應該怎麼理解呢?
我們先把代碼改成下面這樣:
>>> a = ‘abc‘>>> b = a.replace(‘a‘, ‘A‘)>>> b‘Abc‘>>> a‘abc‘
要始終牢記的是,a是變數,而‘abc‘才是字串對象!有些時候,我們經常說,對象a的內容是‘abc‘,但其實是指,a本身是一個變數,它指向的對象的內容才是‘abc‘:
當我們調用a.replace(‘a‘, ‘A‘)時,實際上調用方法replace是作用在字串對象‘abc‘上的,而這個方法雖然名字叫replace,但卻沒有改變字串‘abc‘的內容。相反,replace方法建立了一個新字串‘Abc‘並返回,如果我們用變數b指向該新字串,就容易理解了,變數a仍指向原有的字串‘abc‘,但變數b卻指向新字串‘Abc‘了:
所以,對於不變對象來說,調用對象自身的任意方法,也不會改變該對象自身的內容。相反,這些方法會建立新的對象並返回,這樣,就保證了不可變對象本身永遠是不可變的。
小結
使用key-value儲存結構的dict在Python中非常有用,選擇不可變對象作為key很重要,最常用的key是字串。
tuple雖然是不變對象,但試試把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中,並解釋結果。
python-字典dict、去除重複set