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Day7--Python--基础数据类型补充 集合 深浅拷贝

时间:2022-03-02 20:10:50

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Day7--Python--基础数据类型补充 集合 深浅拷贝

一.基础数据类型补充

1.join() 把列表中的每一项(必须是字符串)用字符串拼接 与split()相反

lst = ["汪峰", "吴君如", "李嘉欣", "陈慧琳", "关之琳"]

# 遍历列表. 把列表中的每一项用"_" 做拼接

s = "_".join(lst) # 把列表转化成字符串

print(s)

s1 = "汪峰_吴君如_李嘉欣_陈慧琳_关之琳"

ls = s1.split("_") # 把字符串转化成列表

print(ls)

print("*".join("马化腾")) #迭代着加入 马*化*腾

2.关于删除(重点)

1.循环迭代过程中不能删除

2.创建新列表,把要删除的内容保存在新列表中,循环新列表,删除老列表

3.字典在循环中不能改变键值对数量

lst = ["渣渣辉", "古天绿", "陈小春", "彭佳慧", "郑中基", "胡辣汤"]

# lst.clear()

for el in lst: # for 内部有一个变量来记录当前被循环的位置, 索引.

lst.remove(el) # 直接删除. 是删不干净的. 原因是每次删除都设计到元素的移动. 索引在变.

先把要删除的内容保存在一个新列表中. 循环这个新列表. 删除老列表

new_lst = []

for el in lst:

new_lst.append(el)

for el in new_lst:

lst.remove(el)

print(lst)

lst = ["张无忌", "张三丰", "张翠山", "张嘉译", '刘嘉玲', "刘能", '刘老根']

# 删除姓张的人

new_lst = []

for el in lst:

if el.startswith("张"):

new_lst.append(el)

for el in new_lst:

lst.remove(el)

print(lst)

dic = {"谢逊": '金毛狮王', "韦一笑":"青翼蝠王","殷天正":"白眉鹰王","金花婆婆":"紫衫龙王"}

for k in dic:

dic['谢逊'] = "张无忌他爹"

print(dic)

3.fromkeys

dict.fromkeys(k, v) 把key迭代,和value组合成k:v创建新字典,所有v是同一个地址

d = dict.fromkeys('abc', 666)

print(d) #创建新字典

d = {}

# fromkeys正常来说应该是类名来访问的.

dd = d.fromkeys(["胡辣汤","are you 确定?"], "周芷若") # fromkeys是一个类中的静态方法.作用是创建新字典

print(d) # 原字典没有改变

print(dd) # 新的字典是通过第一个参数的迭代. 和第二个参数组合成key:value创建新字典

d = dict.fromkeys(["哇哈哈", "爽歪歪"], []) # 所有的key用的value都是同一个内存地址.都是同一个列表,改变其中一个。 另一个也跟着改变

d["哇哈哈"].append("张无忌")

print(d)

print(id(d['哇哈哈']), id(d["爽歪歪"]))

4.类型转换

元组 => 列表 list(tuple)

列表 => 元组 tuple(list)

list => str str.join(list)

str => list str.split()

转换成False的数据:

0,'',None,[],(),{},set() ==> False

## 交换值

a = 10

b = 20

a, b = b, a

print(a, b)

二.set集合

1.特点: 无序,去重,内部元素可哈希

lst = []

list(set(lst)) #去重复, 因为集合是无序的,所以去重后顺序会打乱.

# 看一个对象里面的元素是否可修改print('__setitem__' in dir(set)) # False set中的元素不可修改,不可变.

数据类型:不重复,无序,它里面的元素是可哈希的.它本身是不可哈希的,因此不能作为字典的 key

set相当于不存value的字典,只存key 空集合 set()

作用:

1.去重 (重点)

li = [11,11,22,22,33,33,44,44]

li = list(set(li))

print(li)

2.数据关系的测试

增:

set1 = {'alex', 'wusir', 'egon', 'barry', 'ritian'}

set1.add('女神')

set1.update('abc') #迭代着增加

set1.update([1, 2, 3])

删:

set1.remove('alex') #如果对象不存在,则报错KeyError

set1.discard() #如果删除对象不存在,也不会报错

set1.pop() #随机删除

set1.clear() #清空 空集合 set()

del set1 删除整个集合

改:

删除后增加

set1.remove('alex')

set1.add('elsa')

查:

for i in set1:

print(i)

s = {1, 2, 3, 4}

print(2 in s) #存在返回True,不存在返回False

3.求交集:

set1 = {1,2,3,4,5}

set2 = {4,5,6,7,8}

print(set1 & set2) #{4, 5}

print(set1.interscetion(set2))

反交集:

print(set1 ^ set2)

print(set.symmetric_difference(set2))

并集:

print(set1 | set2)

print(set1.union(set2))

差集:

print(set1 - set2)

print(set2 - set1)

子集与超集:

set1 = {1,2,3}

set2 = {1,2,3,4,5,6,}

print(set1.issubset(set2)) #子集 set1是set2的子集

print(set2.issuperset(set1)) #超集 set2是set1的超集

set1 = {'barry', 'wusir'}

set2 = frozenset(set1) # 冻集合不能进行添加和删除操作

print(set2,type(set2))

---------------------------------------------------------

dic = {"a":"哇哈哈", "a":"爽歪歪"}

print(dic) # key 不会重复

dic[[1,2,3]] = "哇哈哈" # 必须是可哈希的

s = set() # 空集合

s = {1,2,3,6,3,4,6,4, [4,5,6]} # 不重复, 必须是可哈希的

print(s)

set其实就是不存value的字典. 只存key

去重复

lst = [1,2,3,4,4,4,4,5,5,6,7,7,7]

s = set(lst)

lst = list(s)

print(lst)

s = {"赵本山", "范伟", "小沈阳", "高秀敏", "宋小宝"}

s.add("赵铁柱")

s.add("李小花")

s.add("王尼玛")

s.add("张全蛋")

print(s)

s.update(("刘伟", '张伟', "张三丰")) # 迭代更新 [],(),{}里面可以放空列表,空元组,空集合,空字典,字典提取key迭代加入

item = s.pop()

s.remove("小沈阳")

print(s)

print(item)

for el in s:

print(el)

三.深浅拷贝 #不是指向一个内存地址,而是在内存中开辟了一个内存空间

1.赋值

赋值使用同一个内存地址,多个变量共享一个对象

2.浅拷贝

对于浅copy来说, 第一层创建的是新的内存地址,

而从第二层开始, 指向的都是同一个内存地址,

所以, 对于第二层以及更深的层数来说, 保持一致性.

lst= lst[:] #切片是浅拷贝

l1 = [1, 2, 3]

l2 = l1.copy()

l1.append(111)

print(l1, l2)

print(id(l1), id(l2))

l1 = [1, 2, 3, [1, 2, 3], 4]

l2 = l1.copy()

l1[3].append(5)

print(l1, l2)

3.深拷贝

对于深copy来说,两个对象是完全独立的,

改变任意一个元素(无论多少层),另一个绝对不改变

import copy #导入拷贝模块

l1 = [1,2,3,[1,2,3],4]

l2 = copy.deepcopy(l1)

l1[3].append(666)

print(l1, l2)

l1 = [1,2,3,[22,33]]

l2 = l1[:]#切片相当于浅copy

l1[3].append(666)

print(l2)

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