循环,字典和set


循环

for和while循环

废话不多说,看代码:

# for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:
names = ['Michael','Bob','Tracy']
for name in names:print(name)Michael
Bob
Tracy# 再比如我们想计算1-10的整数之和,可以用一个sum变量做累加:
sum = 0
for x in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:sum = sum + x;
print(sum)55# 比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数:
list(range(5))[0,1,2,3,4]# range(101)就可以生成0-100的整数序列,计算如下:
sum = 0
for x in range(101):sum = sum + x
print(sum)5050# 比如我们要计算100以内所有奇数之和,可以用while循环实现:
sum = 0
while n>0:sum = sum + nn = n - 2
print(sum)2500

break语句

一样不废话,看代码:

# 例如,本来要循环打印1~100的数字:
n = 1
while n<=100:print(n)n = n + 1
print('END')1~100所有数字
END# 如果要提前结束循环,可以用break语句:
n = 1
while n<=100:if n>10:breakprint(n)n = n+1
print('END')1~10所有数字
END

continue语句

代码:

# 但是,如果我们想只打印奇数,可以用continue语句跳过某些循环:
n = 0
while n<10:n = n+1if n%2==0:continueprint(n)

有些时候,如果代码写得有问题,会让程序陷入“死循环”,也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序,或者强制结束Python进程。


dict

Python内置了字典: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。

与C/C++跟JAVA的map类似,不做说明。

代码:

# 如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

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。

dict操作:

# 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# 由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
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:
# 注意:返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
>>> d.get('Bob')
75# 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}

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。因为这句话,我去百度了一下。原理就是我们学数据结构中的hash(kye) = 一个内存地址。

dict的特点:

  • 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(从这里也可以看出是hash)。

list的特点:

  • 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(顺序表的特点)。

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:

>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

set集合

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

# 要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}# 重复元素在set中自动被过滤:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}

set操作

# 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:
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}# 通过remove(key)方法可以删除元素:
>>> s.remove(4)
>>> s
{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 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set,看看是否会报错。

再议不可变对象

上面我们讲了,str是不变对象,而list是可变对象。

对于可变对象,比如list,对list进行操作,list内部的内容是会变化的,比如:

>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']

而对于不可变对象,比如str,对str进行操作呢:

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

虽然字符串有个replace()方法,也确实变出了’Abc’,但变量a最后仍是’abc’,应该怎么理解呢?(这与其他语言不同,大家都知道串是线性表里的一个特例)

我们先把代码改成下面这样:

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

使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用,选择不可变对象作为key很重要,最常用的key是字符串

练习
tuple虽然是不变对象,但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中,并解释结果。

结果如下:

解释:先看看什么是可变对象与不可变对象list是可变的,tuple是不可变的。(1,[2,3])内有2个元素,1和[2,3]。[2,3]是一个list。虽然tuple指向这个list没变,但这个list本身是可变的,规则要求tuple的每一个元素本身也不能变。(1,[2,3])是一个含有list的tuple,list可变,导致哈希化失败。

转载处:廖雪峰Python教程

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