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【Python入门基础】数据结构概览(二)——元组、集合与字典

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简介:
本教程为《Python入门基础》系列之“数据结构概览”第二部分,详细介绍Python中的元组、集合和字典等核心数据类型及其应用。 数据结构中的列表与元组是两种不同的容器类型。 元组是一种可以存储多个数据的容器类型,并且它的一个显著特点是元素一旦创建后便不可更改。在实际项目中,尤其是在多线程环境中,使用不变对象(如元组)通常更受欢迎。这是因为状态不能修改的对象能避免由其引起的潜在错误,简单来说就是不变对象比可变对象更容易维护;此外,在没有线程能够改变它的内部状态下,一个不变的对象自动具有了线程安全性,从而省去了同步化的开销。 当不需要对元素进行添加、删除或修改时,可以考虑使用元组。如果需要在一个方法中返回多个值的话,使用元组也是一个很好的选择。 另外需要注意的是,在创建时间和占用空间方面,元组的表现通常优于列表。

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    本教程为《Python入门基础》系列之“数据结构概览”第二部分,详细介绍Python中的元组、集合和字典等核心数据类型及其应用。 数据结构中的列表与元组是两种不同的容器类型。 元组是一种可以存储多个数据的容器类型,并且它的一个显著特点是元素一旦创建后便不可更改。在实际项目中,尤其是在多线程环境中,使用不变对象(如元组)通常更受欢迎。这是因为状态不能修改的对象能避免由其引起的潜在错误,简单来说就是不变对象比可变对象更容易维护;此外,在没有线程能够改变它的内部状态下,一个不变的对象自动具有了线程安全性,从而省去了同步化的开销。 当不需要对元素进行添加、删除或修改时,可以考虑使用元组。如果需要在一个方法中返回多个值的话,使用元组也是一个很好的选择。 另外需要注意的是,在创建时间和占用空间方面,元组的表现通常优于列表。
  • Python
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    本教程将深入讲解Python中的三种重要数据结构:元组(Tuple)、集合(Set)与字典(Dictionary),涵盖它们的特点、应用场景及操作方法。 列表、元组和字符串属于序列类型的数据结构,而字典则属于映射类型,并且集合不属于这两种类型中的任何一种。 在序列数据结构中,每个元素都有一个特定的编号(索引)用于标识其位置。 1. 元组 (tuple): - 与列表相似,但元组是不可变的。可以将其视为无法修改内容的列表。 - 使用小括号 () 包含所有元素,并用逗号 , 分隔相邻元素。 示例创建一个空元组: ```python t1 = () ``` 元组中的单个元素不能被删除,但可以通过使用 `del` 关键字来整个删除并重新分配一个新的元组。例如: ```python t2 = (1, 2, 3) del t2 ``` 请注意,`del` 是 Python 的关键字,并非列表或字典的方法,但它可以用于从这些数据结构中移除元素。
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    本教程深入浅出地讲解了Python编程语言中元组、字典和集合的概念与应用,帮助初学者掌握这些数据结构的特点及使用方法。 在Python编程语言中,元组、字典以及集合是三种重要的数据结构类型,它们各自具有独特的特性和用途。 1. **元组(Tuples)** 元组是一种不可变的数据序列形式,这意味着一旦创建后就不能对其进行修改。其定义方式为使用圆括号`()`及逗号分隔的元素构成。例如: `tup1 = (Google, Runoob, 1997, 2000)` 或 `(1, 2, 3, 4, 5)`. - **单个元素元组**:创建只有一个值的元组时,需要在该值后添加逗号以区分普通数值和单一元素的元组。例如:`(50,)` - **访问操作**:通过索引获取特定位置的数据项。 - **解包功能**:可以将一个元组中的所有数据一次性分配给多个变量使用,如 `a, b, c, d = my_tuple`。 - 尽管不能直接修改元素,但可以通过创建新的元组合并或更改现有内容。 2. **可变对象** 与不可改变的元组不同的是,列表允许对其内部的数据进行添加、删除和替换操作。例如:通过索引位置赋值 `lst[index] = new_value` 或使用方法如 `.append(value)` 来增加元素等。 3. **字典(Dictionaries)** 字典是一种基于键-值对的存储结构,在其中每个独一无二的关键都可以快速定位到其关联的数据项上。这种数据类型通常以花括号 `{}` 表示。 - 基本介绍:如 `dict1 = {name: Alice, age: 30}` - 操作: - 查找操作:通过键来检索对应的值,例如 `dict1[name]` - 添加和修改数据项的操作 - 新增或更新一个键-值对,比如 `dict1[city] = New York`。 - 删除指定的键与它的关联信息,使用命令如 `del dict1[key]`。 - 特性:字典中的每个键都是不可变类型(例如字符串或者元组)。 - 内置函数: - 使用 `len(dict1)` 来获取当前字典内包含的数据项数量; - 利用 `keys()`, `values()` 和 `items()` 方法来遍历所有的键、值或键-值对。 4. **集合(Sets)** 集合是一种无序且不重复的元素组合,使用大括号 `{}` 或者内置函数`set([])`创建。 - 操作: - 查找操作:可以利用成员资格测试来检查某个特定元素是否存在于集合中(如 `element in set1`); - 添加和删除数据项的方法 - 使用 `.add(element)` 向集合内增加新的项目,或使用`.remove(element)`移除已有条目。 - 集合函数:包括并集、交集以及差集等操作。 理解这些不同的数据结构及其特点,并且能够根据实际需求选择合适的数据类型来解决问题是Python编程中的关键技能。
  • Python列表、详解
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    本教程全面解析Python中的四大数据结构:列表、字典、元组与集合,涵盖其特点、用法及应用场景,助你精通数据操作。 在 Python 中,列表是一种基本的数据结构,用于存储有序的对象集合。它可以包含各种类型的对象如数字、字符串、其他列表、字典或元组等。由于是可变的,列表支持原地修改操作,并且与字符串类似的操作包括合并(使用加号`+`)、重复(使用星号`*`)、索引和切片。 创建一个空列表可以采用中括号 `[]` 的形式;例如:`list = [1, 2, 3]` 访问或修改元素可以通过索引完成,如 `list[0]`; 若要获取子集,则可以用到切片功能,比如 `list[1:3]` 插入新值可以使用方法 `insert()`, 如将数字10加入列表的第二个位置:`list.insert(2, 10)`. 删除元素则可以通过语句 `del list[index]` 完成。 排序操作可通过调用内置函数如 `sort()` 来实现,用于对列表进行升序排列;而倒转则是通过方法 `reverse()` 查找特定值的位置可以使用索引方法 `index(value)` ,统计某个元素的数量则可以通过计数方法 `count(element)` 字典是另一种基本的数据结构,在 Python 中以键-值的形式存储数据。元组与列表相似,但它是不可变的;而集合则是用来存放不重复无序对象的一种方式。 这些类型(列表、字典、元组和集合)都是用于处理不同类型数据的基本构建块。
  • 用友政务——
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    《用友政务数据字典》旨在提供一套标准化、规范化的数据定义和管理工具,帮助企业建立稳定高效的数据基础架构,实现信息资源的有效整合与利用。 《用友政务数据字典——数据基础结构》深入解析 本段落将详细探讨两个关键的数据表:PubBmxx(部门信息)与PubZyxx(职员信息),以帮助用户更好地理解和操作用友政务软件。 1. 部门信息表 (PubBmxx) 该表格用于存储各个部门的基本资料,主键由bmdm(部门代码)和gsdm(公司代码)构成。其中,bmdm是每个单位的唯一识别码;而gsdm则用来区分不同公司的数据信息。此表中还包括了如部门名称、类别、负责人姓名及联系方式等重要字段,并且有一个Syzt字段用于记录该部门当前的状态,例如未使用或已冻结状态。除此之外,还包含了创建者ID和日期以及最后修改者的相关信息。 2. 职员信息表 (PubZyxx) 职员基本信息被存储在PubZyxx表格中,同样主键由zydm(职员代码)与gsdm组成。其中,每个员工的唯一标识是其zydm;姓名、助记码和性别等个人属性也是必不可少的信息点。此外,还设有bmdm字段以关联到部门信息表。其他重要数据项还包括身份证号、职务详情以及电话号码等等,并且特别设定了与购销链相关的Scgzzn(工作职能)字段来标识员工的工作职责范围。同样地,该表格也记录了创建者和最后修改者的详细信息。 总结: 通过用友政务软件的数据字典可以清晰了解系统中的数据结构,这有助于用户进行有效的管理和操作。PubBmxx与PubZyxx这两个核心表对于确保系统的正常运作非常重要,它们的完整性和逻辑性对维护财务数据准确性及一致性具有重要意义。因此,深入研究这些表格之间的关系和字段含义将帮助提升工作效率并优化系统配置过程。
  • Python学习体会知识点汇总(三)| Python篇(列表、
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    本篇文章总结了Python编程语言的基础知识,包括列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set),旨在帮助读者巩固对这些数据结构的理解与应用。 2020年4月5日13点32分7秒:鉴于最近三天是清明节,中国以国家的名义纪念在此次疫情中不幸逝世的同胞。本段落将以黑色和灰色的文字书写,以此缅怀逝者。 接下来我们将学习Python中的序列相关内容: - 什么是序列? - 列表(List)是什么?列表对象有哪些常用方法? - 如何创建列表 - 四种常见的创建方式 - 增加、删除元素的方法 - 访问和计数操作 - 使用切片进行操作 - 排序与逆序操作 - 列表相关的内置函数有哪些? - 多维列表(List的扩展) - 二维列表的概念及应用 元组(Tuple)是什么?如何创建、访问以及删除元组,它又具备哪些特性? 字典(Dictionary)介绍: - 如何定义和使用字典 - 字典中键值对的操作方法 - 元素增删改查的基本操作
  • 郝斌 C语言
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    郝斌老师的《C语言与数据结构概览》课程全面介绍了编程基础和核心概念,适合初学者掌握C语言及数据结构知识,为深入学习计算机科学打下坚实基础。 郝斌老师的讲解非常出色,通俗易懂。他的大纲是听他课程必不可少的资料。
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    本篇文章主要总结了作者在学习Python中字典和集合过程中的一些心得体会,旨在帮助初学者更好地理解和运用这两种重要的数据结构。文中不仅包含了理论知识,还结合了一些实际的应用案例来加深理解。通过阅读本文,读者可以掌握如何高效地使用字典与集合解决实际问题,并且能够避免一些常见的陷阱。 Python中的字典(Dictionary)和集合(Set)是处理数据的重要工具。 **字典(Dictionary)** 在Python里,字典是一种映射类型的数据结构,允许通过键来访问或操作值。它没有固定的顺序,在遍历时不能保证插入的顺序一致。作为键的对象必须不可变,如字符串、数字和元组;而值可以是任何类型的对象。 创建字典的基本语法如下: ```python dict = {key1: value1, key2: value2, ...} ``` 例如: ```python d1 = {x: 1, y: 2, z: 3} ``` 字典支持的操作包括: - `len(D)`:返回键值对的数量。 - `D[k]`:获取对应键k的值,若不存在则抛出`KeyError`异常。 - `D[k] = x`:设置键k对应的值为x。 - `del D[k]`:从字典中移除键k及其关联的值。 - `k in D`:判断键k是否存在于字典D。 此外,还有以下方法: - `D.clear()`:清除所有元素。 - `D.copy()`:创建浅复制的新字典。 - `D.get(k[,d])`:获取键对应的值或返回默认的None或其他指定值。 - `D.items()`:以元组形式列出所有的`(key, value)`对。 - `D.values()`:列出所有值。 - `D.keys()`:列出所有键名。 - `D.pop(k[,d])`:移除并返回键k对应的值,如果未设置默认值且该键不存在,则抛出异常。 - `D.popitem()`:随机删除一个`(key, value)`对。 **集合(Set)** Python中的集合是另一种无序数据结构,只包含唯一元素。这些元素必须可哈希的、不可变的对象。 创建集合的基本语法如下: ```python set = {element1, element2, ...} ``` 例如: ```python s1 = {1, 2, 3} ``` 集合支持的操作包括: - `len(S)`:返回S中的元素数量。 - `element in S`:检查元素是否在S中存在。 - `S.add(element)`:向集合添加一个新元素。 - `S.remove(element)`:从集合移除指定的元素。 - `S.union(other_set)`:得到两个集合的并集。 - `S.intersection(other_set)`:获取交集部分。 - `S.difference(other_set)`:返回不在另一个集合中的元素组成的新的集合实例。 - `S.symmetric_difference(other_set)`:获得两个集合中不重复的部分。 同时,也有类似字典的方法来操作和更新集合内容: - `copy()` 方法创建浅复制的新对象, - 更新方法如`update()`, `intersection_update()`, `difference_update()`, 和`symmetric_difference_update()`等用于直接修改当前的集合实例。 总结来说,在Python编程中可以根据具体需求选择使用字典还是集合,以达到提高代码效率和清晰度的目的。
  • Python爬虫:理解爬虫URL
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    本教程为初学者介绍Python爬虫的基础知识,包括爬虫的概念、工作原理及URL的基本结构解析。适合零基础学员学习。 网络爬虫,又称Web Spider,这个名字非常形象。将互联网比作蜘蛛网的话,Spider就像在上面爬行的蜘蛛一样工作。 网络蜘蛛通过网页上的链接地址来寻找新的页面。从一个起始点(通常是网站的首页)开始,读取该页的内容,并从中找到指向其他页面的链接;然后利用这些发现的新链接继续查找下一个网页,如此循环往复直至获取整个网站的所有页面为止。如果将整个互联网视为单一的巨大网站,则网络蜘蛛理论上可以抓取到所有可用的网页。 因此,可以说网络爬虫实际上是一个专门用于抓取和收集网页内容的程序或工具。那么如何才能高效地获取自己需要的信息呢?首先我们要理解的是,网络爬虫的核心任务就是从网上自动搜集信息,并将其存储下来以供后续分析使用。