Maison > Article > développement back-end > Exemples d'ancêtres, dictionnaires et collections Python
L'éditeur suivant vous apportera une brève compréhension des ancêtres, des dictionnaires et des collections de Python. L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Suivons l'éditeur et jetons un œil.
1 Tuple
1. d'éléments, avec des positions ordonnées et une longueur fixe
2. En fait, le tuple prend en charge les opérations de séquence générales de chaînes et de listes, "+", "*" et les opérations de découpage seront renvoyées lorsqu'elles seront appliquées au tuple New Yuanzu.
print((1,2)+(3,4))>>>>(1,2,3,4) print((1,2)*4)>>>>(1,2,1,2,1,2,1,2) T=(1,2,3,4) print(T【0】,T【1:3】)>>>>(1,(2,3))
3. Yuanzu ne fournit pas de méthodes de chaîne, de liste et de dictionnaire pour trier le Yuanzu, vous devez d'abord le convertir en liste pour obtenir le. appelez en utilisant la méthode de tri
T=(“z”,"b"."c") tem= list(T) tem.sort() print(tem)>>>> ["b","c","z"] T=tuple(tem) print(T) >>>>("b","c","z")
Mais la liste à l'intérieur de Yuanzu peut être modifiée comme d'habitude
T=(1,[2,3],4) T[1].[0] ="ABC" print(T)>>>>>(1,["ABC",3],4)
2. Dictionnaire (dict)
1. Le dictionnaire n'est pas ordonné, c'est-à-dire que l'ordre des données de résultat de chaque requête n'est pas certain, car. il s'agit de données de type clé-valeur et n'ont pas besoin d'être indexées par indice
2. Opérations de dictionnaire :
D1={} #表示空字典 D2={“spam”:1,"app":2}#两项目字典 D3={"food":{"spam":1,"egg":2}}#嵌套 D2["app"]#通过键进行查找 D3["food"]["spam"] "egg" in D3 #判断egg是否存在在D3中,存在则返回True D2.keys()#查询key值 D2.values()#查询value值 D2[key]=44#表示新增或者修改,当字典中不存在这个key则新增,存在则是修改 del D2[key]#删除
D2 = {"egg",1,"app",2} print(D2["app"]) >>>>>>>2 print(D2) >>>>>>>{"egg",1,"app",2} len(D2) >>>>>>>2#返回的时keys的列表的长度 合并的方法: D2 = {"egg",1,"app",2} D3 = {"egg",1,"app",2} D2.update(D3) print(D2) >>>>>>>{"egg",1,"app",2,"egg",1,"app",2} pop删除的方法:能够删除字典一个键并返回它的值 D2 = {"egg",1,"app",2} D2.pop(“egg”) >>>>>>>>1 print(D2) >>>>>>>>{"app",2} 另一种创建方法:条件是所有的key的值都是一样的 dict.fromkeys(["a","b"],0) >>>>>>>>>{"a":0,"b":0}
3. Ensemble
Un ensemble est un chevauchement de données non ordonné et non dupliqué. La fonction principale est pour
(1) la déduplication ; transformer une liste en un ensemble, supprimer automatiquement les doublons
(2) tester l'intersection et l'union de deux ensembles de données, etc. .Relation
Opérations liées
s1= set([1,2,3,4,5,6,7]) s2 = set([2,5,4,6,3,9]) print(s1.intersection(s2))#表示取交集 >>>>>>>>{2,4,5,6,3} print(s1.union(s2))#表示取并集 >>>>>>>>{1,2,3,4,5,6,7,9} print(s1.difference(s2))#表示差集 >>>>>>>>{7,9} print(s1.isdisjiont(s2))#表示s与s2是否有交集 >>>>>>>>True s1.add(10)#添加1个项 s1.update([8,9,10])#添加多个项 s1.remove(1)#删除一项,值为1(指定删除哪个,没有指定会报错) s1.pop()#随机删除一个数
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