1. 封装和解构

1.1 封装

说明： 等号(=)右边有多个数值仅通过逗号分割，就会封装到一个元组，称为封装packing。

# 示例：x = 1,y = 1,2print(type(x), x)print(type(y), y)# 输出结果如下：<class 'tuple'> (1,)<class 'tuple'> (1, 2)

备注： 如果右边只有一个数值且没有用逗号，其实是一个整数类型，请留意。另外等号右边一定先运行，再赋值给左边。

1.2 解构

说明： 等号(=)右边容器类型的元素与左边通过逗号分割的变量要一 一对应，称为解构unpacking。

x,y = (1,2)  # [1,2] {1,2} {'a':1,'b':2}print(x)print(y)# 输出结果如下：12

备注： 右边的容器可以是元组、列表、字典、集合等，必须是可迭代对象。

错误示范：

x,y = (1,2,3)print(x)print(y)# 输出结果如下：ValueError: too many values to unpack (expected 2)

说明： 左、右两边个数一定要一致，不然会抛出'ValueError'错误。

剩余变量解构

说明： python3引入了剩余变量解构(rest)，'尽可能'收集剩下的数据组成一个列表。

x, *rest = [1,2,3,4,5,6]print(type(x), x)print(type(rest), rest)  # 剩余没有赋值的就是rest的了# 输出结果如下：<class 'int'> 1<class 'list'> [2, 3, 4, 5, 6]

*rest, y = [1,2,3,4,5,6]print(type(rest), rest)print(type(y), y)# 输出结果如下：<class 'list'> [1, 2, 3, 4, 5]<class 'int'> 6

错误示例：

不能单独使用说明： 等号左边只有一个标识符，无法解构。*rest = [1,2,3,4,5,6] print(rest) # 输出结果如下： #语法错误 SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple不能多次同时使用x, *rest1, *rest2, y = [1,2,3,4,5,6] print(rest1) print(rest2) # 输出结果如下： #语法错误，其中一个rest就把剩余元素拿走了，另外一个rest怎么拿？ SyntaxError: two starred expressions in assignment

另外一种丢弃变量下划线：'_'

说明： '_'是合法的标识符，大多场景表示不关心该值。

x, *_, y = [1,2,3,4,5,6]print(x)print(_)print(y)# 输出结果如下：1[2, 3, 4, 5]6

_, *rest, _ = [1,2,3,4,5,6]print(_)  # '_'是上一次输出值print(rest)# 输出结果如下：6[2, 3, 4, 5]

2. 集合Set

说明： 集合是'可变的、无序的、不重复'的元素集合。

成为集合元素是有条件的：'元素必须可hash、可迭代'

可哈希对象如下(不可变)：

数值型：int(整数)、float(浮点)、complex(复数)布尔型：True(是)、False(否)字符串：string(字符串)、bytes(字节)tuple(元组)None(空)

可以通过内置hash函数判断是否可hash：

s1 = [1,2,3]print(hash(s1))# 输出结果如下：TypeError: unhashable type: 'list'  # 列表是不可hash的

2.1 初始化

说明：

set() -> new empty set object，新的空集合set(iterable) -> new set object，元素必须可迭代

s = {}  # 注意这个是空字典，不是空集合s1 = set()  # 空集合s2 = set([1,2,3])  # 注意列表里面元素迭代出来的是整数，可hashs3 = set("abcd")print(s1)print(s2)print(s3)# 输出结果如下：set(){1, 2, 3}{'c', 'd', 'a', 'b'}

错误示例：

s = set([[1]]) # 列表套列表，迭代出来是列表，不可hashprint(s)# 输出结果如下：TypeError: unhashable type: 'list'

2.2 增加s.add(element)说明： 增加一个元素到集合，如果元素已经存在，则不操作。

s1 = set([1,2,3])s1.add(4)print(s1)# 输出结果如下：{1, 2, 3, 4}

s.update(*element))说明： 合并一个或多个元素到集合中，元素必须可迭代(把迭代的元素并到集合)，和后面讲的并集一样。

s1 = set([1,2,3])s1.update((4,5,6),[7,8,9])print(s1)# 输出结果如下：{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

2.3 删除remove(element)说明： 从集合中移除一个元素，如果元素不存在抛出'KeyError'错误。s1 = {1,2,3,4,5,6} s1.remove(6) print(s1) # 输出结果如下： {1, 2, 3, 4, 5}discard(element)说明： 也是从集合中移除一个元素，如果元素不存在不会报异常，啥都不做。s1 = {1,2,3,4,5,6} s1.discard(6) print(s1) # 输出结果如下： {1, 2, 3, 4, 5}pop()说明： 因为集合是无序的，所以是删除'任意'一个元素，如果是空集则抛出'KeyError'错误。s1 = {1,2,3,4,5,6} print(s1.pop()) # 随机的(因为无序) print(s1) # 输出结果如下： 1 {2, 3, 4, 5, 6}clear()说明： 删除所有元素，都不推荐使用的啦。s1 = {1,2,3,4,5,6} s1.clear() print(s1) # 输出结果如下： set()2.4 遍历

说明： 集合是个容器，是可以遍历的，但是效率都是O(n)。

s1 = {1,2,3}for s in s1:    print(s)# 输出结果如下：123

说到这里，你觉得集合set和列表list哪个遍历效率更高呢？

答案是set，因为set的元素是hash值作为key(下面讲的字典也是hash值)，查询时间复杂度为O(1)，而list是线性数据结构，时间复杂度是O(n)。

大家可以按照如下进行验证下，随着数据规模越来越大，很明显就可以看出哪个效率高。

2.5 并集&交集&差集&对称差集并集说明： 将多个集合的所有元素合并在一起组成新的集合。s1 = {1,2,3} s2 = {3,4,5} print(s1.union(s2)) # 输出结果如下： {1, 2, 3, 4, 5}备注：还可以使用运算符 '|'、'update(element)'、'|='。交集说明： 取多个集合的共同(相交)元素s1 = {1,2,3} s2 = {3,4,5} print(s1.intersection(s2)) # 输出结果如下： {3}备注：还可以使用'&'、's.intersection_update(element)'、'&='。差集说明： 属于一个集合但不属于另一个集合的元素组成的集合。s1 = {1,2,3} s2 = {3,4,5} print(s1.difference(s2)) # 输出结果如下： {1, 2}备注：还可以使用'-'、's.difference_update(element)'、'-='.对称差集说明： 多个集合中，不属于交集元素组成的集合。s1 = {1,2,3} s2 = {3,4,5} print(s1.symmetric_difference(s2)) # 输出结果如下： {1, 2, 4, 5}备注：还可以使用'^'、's1.symmetric_difference_update(s2)'、'^='.3.字典

说明： 字典是由任意个item(元素)组成的集合，item是由key:value对组成的二元组。

字典是'可变的'：支持增删改查；字典是'无序的'：key存储是无序的，非线性数据结构(请不要让表面蒙蔽了你哈)；字典是'key不重复'：key是唯一的，且必须可'hash'；3.1 初始化

# 空字典d1 = {}d2 = dict()# 示例：d3 = dict(a=1,b=2,c=3)d4 = dict(d3)d5 = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])  # 元素必须是可迭代的d6 = {'a':1,'b':2,'c':3}# 输出结果都是：{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

3.2 增删改查增加&修改元素1）通过'd[key] = value'方式：备注：如果key不存在，则新增，key存在则直接覆盖(修改元素)。# 增加 & 修改 d = {'a':1,'b':2,'c':3} d['d'] = 4 # 增加 d['a'] = 11 # 修改 print(d) # 输出结果如下： {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}2）通过d.update([E, ]**F) -> None# 增加 & 修改 d = {'a':1,'b':2,'c':3} d.update(d=4) print(d) # 输出结果如下： {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}删除元素1）d.pop()key存在则移除，并返回对应value值。key不存在，返回给定的缺省值，否则抛出KeyError。d = {'a':1,'b':2,'c':3} print(d.pop('c',None)) print(d) # 输出结果如下： 3 {'a': 1, 'b': 2}

2）d.popitem()

删除并返回一个任意的item(key:value)。如果是空字典，抛出KeyError。d = {'a':1,'b':2,'c':3} print(d.popitem()) print(d) # 输出结果如下： ('c', 3) {'a': 1, 'b': 2}

3）d.clear()

删除所有item,不推荐使用。d = {'a':1,'b':2,'c':3} d.clear() print(d)查找元素通过key这个键就可以快速找到value值。时间复杂度是O(1)，不会随着数据规模大而降低效率。

正常访问元素：

d = {'a':1,'b':2,'c':3}print(d['a'])print(d.get('b'))# 输出结果如下：12

key不存在的处理方式：

d = {'a':1,'b':2,'c':3}print(d.get('d',None))  # 如果key不存在，缺省返回Noneprint(d.setdefault('d',100))  # 如果key不存在，则新增key:value对print(d)# 输出结果如下：None100{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 100}

3.3 遍历遍历键：keyd = {'a':1,'b':2,'c':3} # 方法1： for k in d: # 缺省是遍历key print(k) # 方法2： for k in d.keys(): print(k) # 方法3： for k, _ in d.items(): print(k) # 输出结果如下： a b c遍历值：valued = {'a':1,'b':2,'c':3} # 方法1： for v in d.values(): print(v) # 方法2： for k in d: # print(d[k]) # 也可以用 print(d.get(k)) # 方法3： for _, v in d.items(): print(v) # 输出结果如下： 1 2 3遍历item：key-valued = {'a':1,'b':2,'c':3} for item in d.items(): print(item) # 输出结果如下： ('a', 1) ('b', 2) ('c', 3)其他问题这种情况在遍历的时候，不能够删除元素，不能改变字典的size。d = {'a':1,'b':2,'c':3} for k in d: print(d.pop(k)) # 输出结果如下： RuntimeError: dictionary changed size during iteration优雅的删除方式：d = {'a':1,'b':2,'c':3} key_list = [] for k in d: key_list.append(k) for k in key_list: print('已删除key:', d.pop(k))然并卵，想要清除，直接用clear()啦。4.解析式和生成器表达式4.1 列表解析式

语法

[ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 ]列表解析使用中括号'[ ]'表示返回一个新的列表

优点

提高效率代码轻量可读性高

示例需求：请从给定区间中提取能够被2整除的元素。

大众普遍的写法：

list = []for i in range(10):    if i % 2 == 0:        list.append(i)print(list)# 输出结果如下：[0, 2, 4, 6, 8]

再来感受一下简单而优雅的写法：

print([i for i in range(10) if i % 2 == 0])# 输出结果如下：[0, 2, 4, 6, 8]

以上就是列表解析式，也叫列表推导式。

4.2 生成器表达式

语法

( 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 )生成器表达使用中括号'( )'表示返回一个生成器对象(generator)

特点：

按需计算，就是需要取值的时候才去计算（而列表解析式是一次性计算立即返回所有结果）前期并不怎么占用内存，最后取值多了就跟列表解析式一样；计算耗时极短，本身并不返回结果，返回的是生成器对象；

看下生成器对象是长什么样的（不要认为是元组解析式，哈哈）：

x = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)print(type(x))print(x)# 输出结果如下：<class 'generator'>  # 生成器<generator object <genexpr> at 0x000001A143ACBA98> # 生成器对象

那生成器对象是如何计算得到结果：

import timex = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)for i in range(6):  # 仅一次循环取值    time.sleep(0.5)    print(next(x)) time.sleep(1)print(next(x))  # for循环已经计算完所有结果了，不能取值，故抛出异常# 输出结果如下：02468StopIteration  # 已经超出可迭代范围，抛出异常

备注：生成器表达式只能迭代一次。

4.3 集合解析式

集合解析式和列表解析式语法类似，不做过多解析。

语法：

{ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }集合解析式用花括号'{ }'表示返回一个集合

示例：

print({i for i in range(10) if i % 2 == 0})# 输出结果如下：{0, 2, 4, 6, 8}

4.4 字典解析式

字典解析式和集合解析式语法类似，不做过多解析。

语法：

{ key:value for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }字典解析式用花括号'{ }'表示返回一个字典

示例：

print({i:(i+1) for i in range(10) if i % 2 == 0})# 输出结果如下：{0: 1, 2: 3, 4: 5, 6: 7, 8: 9}

总体来说，解析式写起来如果让人简单易懂、又高效，是非常推荐大家使用的。

但有的场景写起来很复杂，那还是得用for...in循环拆分来写。

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