序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。比如一个整数序列[10,20,30,40]，可以这样示意表示：

由于Python3 中一切皆对象，在内存中实际是按照如下方式存储的：
a = [10,20,30,40]

从图示中，我们可以看出序列中存储的是整数对象的地址，而不是整数对象的值。

Python中常用的序列结构有：

字符串、
列表、
元组、
字典、
集合

字符串就是一种序列。关于字符串里面很多操作，在这一章中仍然会用到。
本章内容，我们必须非常熟悉。无论是在学习还是工作中，序列都是每天都会用到的技术，可以非常方便的帮助我们进行数据存储的操作。

032.列表_特点_内存分析

列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合。

列表是内置可变序列，是包含多个元素的有序连续的内存空间。列表定义的标准语法格式：
a = [10,20,30,40]
其中，10,20,30,40 这些称为：列表a 的元素。
列表中的元素可以各不相同，可以是任意类型。比如：
a = [10,20,‘abc’,True]
列表对象的常用方法汇总如下：

Python 的列表大小可变，根据需要随时增加或缩小。
字符串和列表都是序列类型，一个字符串是一个字符序列，一个列表是任何元素的序列。很多字符串的方法，在列表中也有类似的用法，几乎一模一样。

033.列表_创建列表的4种方式_推导式创建列表

基本语法[]创建

>>> a = [10,20,'gaoqi','sxt']
>>> a = [] #创建一个空的列表对象

list()创建

使用list()可以将任何可迭代的数据转化成列表。

>>> a = list() #创建一个空的列表对象
>>> a = list(range(10))
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = list("gaoqi,sxt")
>>> a
['g', 'a', 'o', 'q', 'i', ',', 's', 'x', 't']

range()创建整数列表

range()可以帮助我们非常方便的创建整数列表，这在开发中及其有用。语法格式为：
range([start,] end [,step])
start 参数：可选，表示起始数字。默认是0
end 参数：必选，表示结尾数字。
step 参数：可选，表示步长，默认为1
python3 中range()返回的是一个range 对象，而不是列表。我们需要通过list()方法将其
转换成列表对象。
典型示例如下：

>>> list(range(3,15,2))
[3, 5, 7, 9, 11, 13]
>>> list(range(15,3,-1))
[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4]
>>> list(range(3,-10,-1))
[3, 2, 1, 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

推导式生成列表

使用列表推导式可以非常方便的创建列表，在开发中经常使用。但是，由于涉及到for 循环
和if 语句。在此，仅做基本介绍。在我们控制语句后面，会详细讲解更多列表推导式的细
节。

>>> a = [x*2 for x in range(5)] #循环创建多个元素
>>> a
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> a = [x*2 for x in range(100) if x%9==0] #通过if 过滤元素
>>> a
[0, 18, 36, 54, 72, 90, 108, 126, 144, 162, 180, 198]

034.列表_元素的5种添加方式_效率问题

列表元素的增加和删除

当列表增加和删除元素时，列表会自动进行内存管理，大大减少了程序员的负担。但这个特点涉及列表元素的大量移动，效率较低。除非必要，我们一般只在列表的尾部添加元素或删除元素，这会大大提高列表的操作效率。

列表元素的增加方法01：append()方法

原地修改列表对象，是真正的列表尾部添加新的元素，速度最快，推荐使用。

>>> a = [20,40]
>>> a.append(80)
>>> a
[20, 40, 80]

列表元素的增加方法02：+运算符操作

并不是真正的尾部添加元素，而是创建新的列表对象；将原列表的元素和新列表的元素依次复制到新的列表对象中。这样，会涉及大量的复制操作，对于操作大量元素不建议使用。

>>> a = [20,40]
>>> id(a)
46016072
>>> a = a+[50]
>>> id(a)
46015432

通过如上测试，我们发现变量a 的地址发生了变化。也就是创建了新的列表对象。

列表元素的增加方法03：extend()方法

将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，属于原地操作，不创建新的列表对象。

>>> a = [20,40]
>>> id(a)
46016072
>>> a.extend([50,60])
>>> id(a)
46016072

列表元素的增加方法04：insert()插入元素

使用insert()方法可以将指定的元素插入到列表对象的任意制定位置。这样会让插入位置后面所有的元素进行移动，会影响处理速度。涉及大量元素时，尽量避免使用。类似发生这种移动的函数还有：remove()、pop()、del()，它们在删除非尾部元素时也会发生操作位置后面元素的移动。

>>> a = [10,20,30]
>>> a.insert(2,100)
>>> a
[10, 20, 100, 30]

列表元素的增加方法05：乘法扩展

使用乘法扩展列表，生成一个新列表，新列表元素时原列表元素的多次重复。

>>> a = ['sxt',100]
>>> b = a*3
>>> a
['sxt', 100]
>>> b
['sxt', 100, 'sxt', 100, 'sxt', 100]

适用于乘法操作的，还有：字符串、元组。例如：

>>> c = 'sxt'
>>> d = c*3
>>> c
'sxt'
>>> d
'sxtsxtsxt'

035.列表_元素删除的三种方式_删除本质是数组元素拷贝

列表元素的删除方法01：del 删除

删除列表指定位置的元素。

>>> a = [100,200,888,300,400]
>>> del a[1]
>>> a
[100,200,300,400]

列表元素的删除方法02：pop()方法

pop()删除并返回指定位置元素，如果未指定位置则默认操作列表最后一个元素。

>>> a = [10,20,30,40,50]
>>> a.pop()
50
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a.pop(1)
20
>>> a
[10, 30, 40]

列表元素的删除方法03：remove()方法

删除首次出现的指定元素，若不存在该元素抛出异常。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.remove(20)
>>> a
[10, 30, 40, 50, 20, 30, 20, 30]
>>> a.remove(100)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#208>", line 1, in <module>
a.remove(100)
ValueError: list.remove(x): x not in list

036.列表_元素的访问_元素出现次数统计_成员资格判断

通过索引直接访问元素

我们可以通过索引直接访问元素。索引的区间在[0, 列表长度-1]这个范围。超过这个范围则会抛出异常。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a[2]
30
>>> a[10]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#211>", line 1, in <module>
a[10]
IndexError: list index out of range

index()获得指定元素在列表中首次出现的索引

index()可以获取指定元素首次出现的索引位置。语法是：index(value,[start,[end]])。其中，start 和end 指定了搜索的范围。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.index(20)
1
>>> a.index(20,3)
5
>>> a.index(20,3) #从索引位置3 开始往后搜索的第一个20
5
>>> a.index(30,5,7) #从索引位置5 到7 这个区间，第一次出现30 元素的位置
6

count()获得指定元素在列表中出现的次数

count()可以返回指定元素在列表中出现的次数。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.count(20)
3

len()返回列表长度

len()返回列表长度，即列表中包含元素的个数。

>>> a = [10,20,30]
>>> len(a)
3

成员资格判断

判断列表中是否存在指定的元素，我们可以使用count()方法，返回0 则表示不存在，返回大于0 则表示存在。但是，一般我们会使用更加简洁的in 关键字来判断，直接返回True或False。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> 20 in a
True
>>> 100 not in a
True
>>> 30 not in a
False

037.列表_切片slice操作

切片操作

我们在前面学习字符串时，学习过字符串的切片操作，对于列表的切片操作和字符串类似。切片是Python 序列及其重要的操作，适用于列表、元组、字符串等等。切片的格式如下：
切片slice 操作可以让我们快速提取子列表或修改。标准格式为：

[    起始偏移量start    :    终止偏移量end     [:步长step]   ]

注：当步长省略时顺便可以省略第二个冒号

典型操作(三个量为正数的情况)如下：

其他操作（三个量为负数）的情况：

切片操作时，起始偏移量和终止偏移量不在[0,字符串长度-1]这个范围，也不会报错。起始偏移量小于0 则会当做0，终止偏移量大于“长度-1”会被当成”长度-1”。例如：

>>> [10,20,30,40][1:30]
[20, 30, 40]

我们发现正常输出了结果，没有报错。

列表的遍历

for obj in listObj:print(obj)

038.列表_排序_revered逆序_max_min_sum

列表排序

01-修改原列表，不建新列表的排序

通过内置函数sort()进行排序

>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46017416
>>> a.sort() #默认是升序排列
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a = [10,20,30,40]
>>> a.sort(reverse=True) #降序排列
>>> a
[40, 30, 20, 10]
>>> import random
>>> random.shuffle(a) #打乱顺序
>>> a
[20, 40, 30, 10]

02-建新列表的排序

我们也可以通过内置函数sorted()进行排序，这个方法返回新列表，不对原列表做修改。

>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46016008
>>> a = sorted(a) #默认升序
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> id(a)
45907848
>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
45840584
>>> b = sorted(a)
>>> b
[10, 20, 30, 40]
>>> id(a)
45840584
>>> id(b)
46016072
>>> c = sorted(a,reverse=True) #降序
>>> c
[40, 30, 20, 10]

通过上面操作，我们可以看出，生成的列表对象b 和c 都是完全新的列表对象。

03-reversed()返回迭代器

内置函数reversed()也支持进行逆序排列，与列表对象reverse()方法不同的是，内置函数
reversed()不对原列表做任何修改，只是返回一个逆序排列的迭代器对象。

>>> a = [20,10,30,40]
>>> c = reversed(a)
>>> c
<list_reverseiterator object at 0x0000000002BCCEB8>
>>> list(c)
[40, 30, 10, 20]
>>> list(c)
[]

我们打印输出c 发现提示是：list_reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时，我们使用list©进行输出，发现只能使用一次。第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象在第一次时已经遍历结束了，第二次不能再使用。
注：关于迭代对象的使用，后续章节会进行详细讲解。

列表相关的其他内置函数汇总

01-max 和min

用于返回列表中最大和最小值。

>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> max(a)
20
>>> min(a)
3

02-sum

对数值型列表的所有元素进行求和操作，对非数值型列表运算则会报错。

>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> sum(a)
57

039.列表_二维列表_表格数据的存储和读取

二维列表

一维列表可以帮助我们存储一维、线性的数据。
二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。例如下表的数据：

a = [
["高小一",18,30000,"北京"],
["高小二",19,20000,"上海"],
["高小一",20,10000,"深圳"],
]

内存结构图：

>>> print(a[1][0],a[1][1],a[1][2])
高小二19 20000

嵌套循环打印二维列表所有的数据（mypy_08.py）（由于没有学循环，照着敲一遍即可）：

a = [
["高小一",18,30000,"北京"],
["高小二",19,20000,"上海"],
["高小一",20,10000,"深圳"],
]
for m in range(3):
for n in range(4):
print(a[m][n],end="\t")
print() #打印完一行，换行

运行结果：

高小一18 30000 北京
高小二19 20000 上海
高小一20 10000 深圳

040.元组_特点_创建的两种方式_tuple()要点

元组tuple

列表属于可变序列，可以任意修改列表中的元素。
元组属于不可变序列，不能修改元组中的元素。
因此，元组没有增加元素、修改元素、删除元素相关的方法。
因此，我们只需要学习元组的创建和删除，元组中元素的访问和计数即可。元组支持如下操作：

索引访问
切片操作
连接操作
成员关系操作
比较运算操作
计数：元组长度len()、最大值max()、最小值min()、求和sum()等。

元组的创建

1. 通过()创建元组。小括号可以省略。

a = (10,20,30)
a = 10,20,30

如果元组只有一个元素，则必须后面加逗号。这是因为解释器会把(1)解释为整数1，(1,)解释为元组。

>>> a = (1)
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> a = (1,) #或者a = 1,
>>> type(a)
<class 'tuple'>

2. 通过tuple()创建元组tuple(可迭代的对象)

b = tuple() #创建一个空元组对象
b = tuple("abc")
b = tuple(range(3))
b = tuple([2,3,4])

总结：
tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。
list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

041.元组_元素访问_计数方法_切片操作_成员资格判断_zip()

元组的元素访问和计数

元组的元素不能修改

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[3]=33
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#313>", line 1, in <module>
a[3]=33
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

元组的元素访问和列表一样，只不过返回的仍然是元组对象。

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[1]
10
>>> a[1:3]
(10, 30)
>>> a[:4]
(20, 10, 30, 9)

列表关于排序的方法list.sorted()是修改原列表对象，元组没有该方法。如果要对元组排序，只能使用内置函数sorted(tupleObj)，并生成新的列表对象。

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> sorted(a)
[8, 9, 10, 20, 30]

zip

zip(列表1，列表2，…)将多个列表对应位置的元素组合成为元组，并返回这个zip 对象。

>>> a = [10,20,30]
>>> b = [40,50,60]
>>> c = [70,80,90]
>>> d = zip(a,b,c)
>>> list(d)
[(10, 40, 70), (20, 50, 80), (30, 60, 90)]

042.元组_生成器推导式创建元组_总结

生成器推导式创建元组

从形式上看，生成器推导式与列表推导式类似，只是生成器推导式使用小括号。列表推导式直接生成列表对象，生成器推导式生成的不是列表也不是元组，而是一个生成器对象。
我们可以通过生成器对象，转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的__next__()方法进行遍历，或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用，元素访问结束后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象。

>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
(0, 2, 4, 6, 8)
>>> list(s) #只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次
[]
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
()
>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s.__next__()
0
>>> s.__next__()
2
>>> s.__next__()
4

元组总结

元组的核心特点是：不可变序列。
元组的访问和处理速度比列表快。
与整数和字符串一样，元组可以作为字典的键，列表则永远不能作为字典的键使用。

043.字典_特点_4种创建方式_普通_dict_zip_formkeys

字典介绍

字典是“键值对”的无序可变序列，字典中的每个元素都是一个“键值对”，包含：“键对象”和“值对象”。可以通过“键对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”。
列表中我们通过“下标数字”找到对应的对象。字典中通过“键对象”找到对应的“值对象”。“键”是任意的不可变数据，比如：整数、浮点数、字符串、元组。但是：列表、字典、集合这些可变对象，不能作为“键”。并且“键”不可重复。

“值”可以是任意的数据，并且可重复。一个典型的字典的定义方式：

a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}

字典的创建

通过{}、dict()来创建字典对象。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> c = {} #空的字典对象

通过{}、dict()来创建字典对象。

>>> b = dict(name='gaoqi',age=18,job='programmer')
>>>> d = dict() #空的字典对象
>>> a = dict([("name","gaoqi"),("age",18)])

通过zip()创建字典对象

>>> k = ['name','age','job']
>>> v = ['gaoqi',18,'techer']
>>> d = dict(zip(k,v))
>>> d
{'name': 'gaoqi', 'age': 18, 'job': 'techer'}

通过fromkeys 创建值为空的字典

>>> a = dict.fromkeys(['name','age','job'])
>>> a
{'name': None, 'age': None, 'job': None}

044.字典_元素的访问_键的访问_值的访问_键值对的访问

为了测试各种访问方法，我们这里设定一个字典对象：
a = {‘name’:‘gaoqi’,‘age’:18,‘job’:‘programmer’}

1. 通过[键] 获得“值”。若键不存在，则抛出异常。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['name']
'gaoqi'
>>> a['age']
18
>>> a['sex']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#374>", line 1, in <module>
a['sex']
KeyError: 'sex'

2. 通过get()方法获得“值”。

推荐使用。优点是：指定键不存在，返回None；也可以设定指定键不存在时默认返回的对象。推荐使用get()获取“值对象”。

>>> a.get('name')
'gaoqi'
>>> a.get('sex')
>>> a.get('sex','一个男人')
'一个男人'

3. 列出所有的键值对

>>> a.items()
dict_items([('name', 'gaoqi'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])

4. 列出所有的键，列出所有的值

>>> a.keys()
dict_keys(['name', 'age', 'job'])
>>> a.values()
dict_values(['gaoqi', 18, 'programmer'])

5. len() 键值对的个数

>>> len(a)
>>>3

6. 检测一个“键”是否在字典中

>>> a = {"name":"gaoqi","age":18}
>>> "name" in a
True

045.字典_元素的添加_修改_删除

字典元素添加、修改、删除

1. 给字典新增“键值对”。如果“键”已经存在，则覆盖旧的键值对；如果“键”不存在，则新增“键值对”。

>>>a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['address']='西三旗1 号院'
>>> a['age']=16
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 16, 'job': 'programmer', 'address': '西三旗1 号院'}

2. 使用update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。如果key 有重复，则直接覆盖。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = {'name':'gaoxixi','money':1000,'sex':'男的'}
>>> a.update(b)
>>> a
{'name': 'gaoxixi', 'age': 18, 'job': 'programmer', 'money': 1000, 'sex': '男的'}

3. 字典中元素的删除，可以使用del()方法；或者clear()删除所有键值对；pop()删除指定键值对，并返回对应的“值对象”；

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> del(a['name'])
>>> a
{'age': 18, 'job': 'programmer'}
>>> b = a.pop('age')
>>> b
18

4. popitem() ：随机删除和返回该键值对。

字典是“无序可变序列”，因此没有第一个元素、最后一个元素的概念；popitem 弹出随机的项，因为字典并没有"最后的元素"或者其他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项，这个方法就非常有效（因为不用首先获取键的列表）。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a.popitem()
('job', 'programmer')
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 18}
>>> a.popitem()
('age', 18)
>>> a
{'name': 'gaoqi'}

046.字典_序列解包用于列表元组字典

序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。

>>> x,y,z=(20,30,10)
>>> x
20
>>> y
30
>>> z
10
>>> (a,b,c)=(9,8,10)
>>> a
9
>>> [a,b,c]=[10,20,30]
>>> a
10
>>> b
20

序列解包用于字典时，默认是对“键”进行操作；如果需要对键值对操作，则需要使用items()；如果需要对“值”进行操作，则需要使用values()；

>>> s = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'teacher'}
>>> name,age,job=s #默认对键进行操作
>>> name
'name'
>>> name,age,job=s.items() #对键值对进行操作
>>> name
('name', 'gaoqi')
>>> name,age,job=s.values() #对值进行操作
>>> name
'gaoqi'

047.字典_复杂表格数据存储_列表和字典综合嵌套

表格数据使用字典和列表存储，并实现访问

r1 = {"name":"高小一","age":18,"salary":30000,"city":"北京"}
r2 = {"name":"高小二","age":19,"salary":20000,"city":"上海"}
r3 = {"name":"高小五","age":20,"salary":10000,"city":"深圳"}
tb = [r1,r2,r3]
#获得第二行的人的薪资
print(tb[1].get("salary"))
#打印表中所有的的薪资
for i in range(len(tb)): # i -->0,1,2
print(tb[i].get("salary"))
#打印表的所有数据
for i in range(len(tb)):
print(tb[i].get("name"),tb[i].get("age"),tb[i].get("salary"),tb[i].get("city"))

048.字典_核心底层原理_内存分析_存储键值对过程

字典核心底层原理：字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
由于，所有bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定bucket。

将一个键值对放进字典的底层过程

>>> a = {}
>>>
a["name"]="gaoqi"

假设字典a 对象创建完后，数组长度为8：

我们要把”name”=”gaoqi”这个键值对放到字典对象a 中，首先第一步需要计算键”name”的散列值。Python 中可以通过hash()来计算。

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

由于数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5。我们查看偏移量5，对应的bucket 是否为空。如果为空，则将键值对放进去。如果不为空，则依次取右边3 位作为偏移量，即“100”，十进制是数字4。再查看偏移量为4 的bucket 是否为空。直到找到为空的bucket 将键值对放进去。流程图如下：

扩容：python 会根据散列表的拥挤程度扩容。“扩容”指的是:创造更大的数组，将原有内容拷贝到新数组中。接近2/3 时，数组就会扩容。

049.字典_核心底层原理_内存分析_查找值对象过程

根据键查找“键值对”的底层过程：我们明白了，一个键值对是如何存储到数组中的，根据键对象取到值对象，理解起来就
简单了。

>>> a.get("name")
'gaoqi'

当我们调用a.get(“name”)，就是根据键“name”查找到“键值对”，从而找到值对象“gaoqi”。
第一步，我们仍然要计算“name”对象的散列值：

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字。假设数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5。我们查看偏移量5，对应的bucket 是否为空。如果为空，则返回None。如果不为空，则将这个bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较，如果相等。则将对应“值对象”返回。如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。依次取完后，仍然没有找到。则返回None。流程图如下：

用法总结：

键必须可散列
(1) 数字、字符串、元组，都是可散列的。
(2) 自定义对象需要支持下面三点：
- 支持hash()函数
- 支持通过__eq__()方法检测相等性。
- 若a==b 为真，则hash(a)==hash(b)也为真。
字典在内存中开销巨大，典型的空间换时间。
键查询速度很快
往字典里面添加新键可能导致扩容，导致散列表中键的次序变化。因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改，如果要修改其中的数据，先将数据取出来，修改完之后再放入字典中。

050.集合_特点_创建和删除_交集并集差集运算

集合概念

集合是无序可变，元素不能重复。实际上，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典中的“键对象”，因此是不能重复的且唯一的。

集合创建和删除

使用{}创建集合对象，并使用add()方法添加元素

>>> a = {3,5,7}
>>> a
{3, 5, 7}
>>> a.add(9)
>>> a
{9, 3, 5, 7}

使用set()，将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保留一个。

>>> a = ['a','b','c','b']
>>> b = set(a)
>>> b
{'b', 'a', 'c'}

remove()删除指定元素；clear()清空整个集合

>>> a = {10,20,30,40,50}
>>> a.remove(20)
>>> a
{10, 50, 30}

集合相关操作

像数学中概念一样，Python 对集合也提供了并集、交集、差集等运算。我们给出示例：

>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b #交集
{'sxt'}
>>> a-b #差集
{1, 3}
>>> a.union(b) #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b) #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b) #差集
{1, 3}

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