1. set 翻译为集合2. collection 翻译为集合类型或容器，是一个大概念
1. 可变的无序的不重复的元素的集合2. 集合元素是唯一的不能修改的s1 = （）表示的是空集合3. 写set时不能出现列表、bytearry、set 、字典，要求set里面的元素可hash4.set 元素不可索引5.set 可迭代
set() -> new empty set objectset (iterable) -> new set object
1. 增加一个元素到set中2.如果元素存在什么都不做
1. 合并其它元素到set集合中来2. 参数others 必须是可迭代对象3. 就地修改
1. 从set中移除一个元素2. 元素不存在，抛出KeyError 异常。
1. 从set中移除一个元素2. 元素不存在什么都不做
1. 移除并返回任意的元素2.空集返回KeyError异常
1. 移除所有元素
1. 要么删除、要么加入新的元素
1. 非线性结构无法索引
1. 可迭代所有元素
1. in 和 not in 判断元素是否在set中2.效率非常高
1. list 和 set 的比较set in 的效率比较高，因为用的是hash 算法，一个数据经过hash 算法后存到内存中，在找这个数据的时候，再用hash 算法算一下，然后直接去拿那个数据就行了
1.线性结构的查询时间复杂度是O(n),即随着数据规模的增大而增加耗时2.set 、 dict等结构，内部使用hash值作为key，时间复杂度可以做到O(1)3. 可hash的值（1） 数值型int、float、complex（2） 布尔型 True、False(3) 字符串类型 string、bytes(4) tuple(5) None(6) 以上都是不可变类型，称为可hash类型，hashable4. set 元素必须是可hash的
1. 所有元素的集合。例如实数，所有实数组成的集合就是全集
1. 一个集合A 所有元素都在另一个集合B内，A是B的子集，B是A的超集
1. A是B 的子集且A 不等于B ，A就是B的真子集，B是A的真超集
1.将两个集合A和B 所有的元素合并到一起，组成的集合称作集合A和集合B 的并集2.union (*others)返回和多个集合合并后的新的集合3.| 运算符重载等同union4. update（*others）和多个集合合并，就地修改5. |= 等同update
1.集合A和B，由所属于A且属于B的元素组成的集合2.intersection（*others）返回和多个集合的交集3. & 等同intersection4. intersection——update（*others）获取和多个集合的交集，并就地修改5. &=等同 interserction_update
1. 集合A和B，由所属于A且不属于B的元素组成的集合2. difference（*others）返回和多个集合的并集3. —等同difference4. difference_update(*others)获取和多个集合的差集并就地修改5. -= 等同difference_update
1. 集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，记作（A-B）∪（B-A）2. symmetric_difference(other)返回和另一个集合的对称差集3. ^等同symmetric_difference4.symmetric_difference_update(other)获取和另一个集合的对称差集并就地修改5. ^=等同symmetric_difference_update1.issubset(other) <=判断当前集合是否是另一个集合的子集2. set1 < set2判断set1是否是set2的真子集3. issuperset（other） >=判断当前集合是否是other的超集4. set1 > set2判断set1 是否是set2 的真超集5. isdisjoint(other)当前集合和另一个集合没有交集没有交集，返回True
1.d = {} 或者 d = dict() 空集2. dict(***kwargs) 使用name=value 对初始化一个字典3.dict（iterable,**kwarg) 使用可迭代对象和name=value 对构造字典，不可迭代对象元素必须是一个二元结构d = dict(((1,'a'),(2,'b')))或者 d = dict(([1,'a'],[2,'b'])c=300) 4.dict(mapping,**kwarg)使用一个字典构建另一个字典5. d = {'a':10,'b':20,'c':None,'d':[1,2,3]}6.类方法 dict.fromkeys(range(5))d = dict.fromkeys(range(5))d = dict.formkeys(ramge(5),0)
1. d[key] = value(1)将key对应的值改为value(2)KEY 不存在添加新的KV对2. update([other]) -> None(1)使用另一个字典的KV对更新本字典(2)KEY值不存在就添加(3)KEY值已经存在就覆盖已经存在的key对应的值就地修改
1. pop(key[,default])(1)key 存在，移除它，并返回它的value(2)key 不存在，并返回他给定的default(3) default 未设置，key不存在则抛出KeyError 异常2.popitem()(1)移除并返回一个任意的键值对(2)字典为empty，抛出KeyError3. clear()4. del 语句
for i in dict(1) 遍历keyfor key in d:print(k)for k in keys():print(k)(2) for item in d.items():print(item)for items in d.items():print(item[0],item[1])for k,v in d.items():print(k,v)for k,_ in d.items():print(k)for _,v in d.items():print(v)
1.Python3中，keys、value、items 方法返回一个类似一个生成器的可迭代对象，不会把函数的返回结果复制到内存中2. Dictionary view 对象，可以使用len()、iter()、in 操作3. 字典的entry 的动态的视图，字典的变化，视图将反应出这些变化4. keys 返回一个类set对象，也就是可以看做一个set集合。如果values都可以hash,那么items也可以看做是类set对象5.Python2中，上面的方法会返回一个新的列表，占据新的内存空间。所以Python2建议使用iterkeys、itervalues、iteritems版本，返回一个迭代器，而不是返回一个copy
1.d= dict(a=1,b=2,c='abc')keys = []for k,v in d.itens():if isinstance(v,str):keys.append(k)for k in keys:d.pop(k)print(d)
1. set 元素就可以看做key,set可以看做dict的简化版2.hashable 可哈希才可以作为key,可以使用hash()测试
collections.defaultdict([default_factory[,...]])第一个参数default_factory，缺省值是None,他提供一个初始化函数，当key不存在的时候就调用这个工厂函数来生成KEY值对应的valuefromcollections import defaultdictimport randomd1 = defaultdict(list)for k in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':for i in range(random.randint(1,5)):d1[k].append(i)print(i)
collections.OrdereDict([items])（1） key 并不是按照加入的顺序排列，可以使用OrdereDict记录顺序（2）有序字典可以记录元素插入的顺序（输入的顺序）打印的时候也是按照这个顺序打印（3）3.6版本的python的字典就是记录key值插入的顺序（ipython不一定有效果）
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】 进行投诉反馈！
