dict

Python內置了字典：dict的支持,，dict全稱dictionary，在其他語言中也稱為map,，使用鍵-值（key-value）存儲,，具有極快的查找速度。

舉個例子,，假設要根據(jù)同學的名字查找對應的成績,，如果用list實現(xiàn)，需要兩個list：

names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
Try

給定一個名字,，要查找對應的成績,，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(xiàn)，只需要一個“名字”-“成績”的對照表,，直接根據(jù)名字查找成績,，無論這個表有多大，查找速度都不會變慢,。用Python寫一個dict如下：

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

為什么dict查找速度這么快,？因為dict的實現(xiàn)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后翻，直到找到我們想要的字為止,，這種方法就是在list中查找元素的方法,，list越大，查找越慢,。

第二種方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查這個字對應的頁碼,，然后直接翻到該頁，找到這個字,，無論找哪個字,，這種查找速度都非常快,，不會隨著字典大小的增加而變慢,。

dict就是第二種實現(xiàn)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(shù)字存放的內存地址,，直接取出來,，所以速度非常快,。

你可以猜到,，這種key-value存儲方式，在放進去的時候,，必須根據(jù)key算出value的存放位置,，這樣，取的時候才能根據(jù)key直接拿到value,。

把數(shù)據(jù)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
Try

由于一個key只能對應一個value，所以,，多次對一個key放入value,，后面的值會把前面的值沖掉：

>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
Try

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'
Try

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 d
False
Try

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
Try

注意：返回None的時候Python的交互式命令行不顯示結果。

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}
Try

請務必注意，dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的,。

和list比較,，dict有以下幾個特點：

1. 查找和插入的速度極快，不會隨著key的增加而增加,；
2. 需要占用大量的內存,，內存浪費多。

而list相反：

1. 查找和插入的時間隨著元素的增加而增加,；
2. 占用空間小,，浪費內存很少。

所以,，dict是用空間來換取時間的一種方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方,，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(jù)key來計算value的存儲位置,，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計算位置的算法稱為哈希算法（Hash）,。

要保證hash的正確性，作為key的對象就不能變,。在Python中,，字符串、整數(shù)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'
Try

set

set和dict類似,，也是一組key的集合,，但不存儲value。由于key不能重復,，所以,，在set中，沒有重復的key,。

要創(chuàng)建一個set,，需要提供一個list作為輸入集合：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
set([1, 2, 3])
Try

注意，傳入的參數(shù)[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,。

重復元素在set中自動被過濾：

>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
set([1, 2, 3])
Try

通過add(key)方法可以添加元素到set中，可以重復添加,，但不會有效果：

>>> s.add(4)
>>> s
set([1, 2, 3, 4])
>>> s.add(4)
>>> s
set([1, 2, 3, 4])
Try

通過remove(key)方法可以刪除元素：

>>> s.remove(4)
>>> s
set([1, 2, 3])
Try

set可以看成數(shù)學意義上的無序和無重復元素的集合,，因此，兩個set可以做數(shù)學意義上的交集,、并集等操作：

>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
set([2, 3])
>>> s1 | s2
set([1, 2, 3, 4])
Try

set和dict的唯一區(qū)別僅在于沒有存儲對應的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“不會有重復元素”。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,。

對于可變對象，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']
Try

而對于不可變對象,，比如str,，對str進行操作呢：

>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'
Try

雖然字符串有個replace()方法,，也確實變出了'Abc'，但變量a最后仍是'abc',，應該怎么理解呢,？

我們先把代碼改成下面這樣：

>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
Try

要始終牢記的是，a是變量,，而'abc'才是字符串對象,！有些時候，我們經常說,，對象a的內容是'abc',，但其實是指，a本身是一個變量,，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是作用在字符串對象'abc'上的，而這個方法雖然名字叫replace,，但卻沒有改變字符串'abc'的內容,。相反，replace方法創(chuàng)建了一個新字符串'Abc'并返回,，如果我們用變量b指向該新字符串,，就容易理解了，變量a仍指向原有的字符串'abc',，但變量b卻指向新字符串'Abc'了：

所以,，對于不變對象來說，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，這些方法會創(chuàng)建新的對象并返回,，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存儲結構的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是字符串,。

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，并解釋結果,。