循環，字典和set

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循環

for和while循環

廢話不多說，看代碼：

# for...in循環，依次把list或tuple中的每個元素迭代出來，看例子： names = ['Michael','Bob','Tracy'] for name in names:print(name)Michael Bob Tracy# 再比如我們想計算1-10的整數之和，可以用一個sum變量做累加： sum = 0 for x in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:sum = sum + x; print(sum)55# 比如range(5)生成的序列是從0開始小于5的整數： list(range(5))[0,1,2,3,4]# range(101)就可以生成0-100的整數序列，計算如下： sum = 0 for x in range(101):sum = sum + x print(sum)5050# 比如我們要計算100以內所有奇數之和，可以用while循環實現： sum = 0 while n>0:sum = sum + nn = n - 2 print(sum)2500

break語句

一樣不廢話，看代碼：

# 例如，本來要循環打印1～100的數字： n = 1 while n<=100:print(n)n = n + 1 print('END')1~100所有數字 END# 如果要提前結束循環，可以用break語句： n = 1 while n<=100:if n>10:breakprint(n)n = n+1 print('END')1~10所有數字 END

continue語句

代碼：

# 但是，如果我們想只打印奇數，可以用continue語句跳過某些循環： n = 0 while n<10:n = n+1if n%2==0:continueprint(n)

有些時候，如果代碼寫得有問題，會讓程序陷入“死循環”，也就是永遠循環下去。這時可以用Ctrl+C退出程序，或者強制結束Python進程。

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dict

Python內置了字典：dict的支持，dict全稱dictionary，在其他語言中也稱為map，使用鍵-值（key-value）存儲，具有極快的查找速度。

與C/C++跟JAVA的map類似，不做說明。

代碼：

# 如果用dict實現，只需要一個“名字”-“成績”的對照表，直接根據名字查找成績，無論這個表有多大，查找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下： >>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95

為什么dict查找速度這么快？

因為dict的實現原理和查字典是一樣的。假設字典包含了1萬個漢字，我們要查某一個字，一個辦法是把字典從第一頁往后翻，直到找到我們想要的字為止，這種方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二種方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查這個字對應的頁碼，然后直接翻到該頁，找到這個字。無論找哪個字，這種查找速度都非常快，不會隨著字典大小的增加而變慢。

dict就是第二種實現方式，給定一個名字，比如’Michael’，dict在內部就可以直接計算出Michael對應的存放成績的“頁碼”，也就是95這個數字存放的內存地址，直接取出來，所以速度非常快。

dict操作：

# 把數據放入dict的方法，除了初始化時指定外，還可以通過key放入： >>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67# 由于一個key只能對應一個value，所以，多次對一個key放入value，后面的值會把前面的值沖掉： >>> d['Jack'] = 90 >>> d['Jack'] 90 >>> d['Jack'] = 88 >>> d['Jack'] 88# 如果key不存在，dict就會報錯： >>> d['Thomas'] Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'Thomas'# 要避免key不存在的錯誤，有兩種辦法，一是通過in判斷key是否存在： >>> 'Thomas' in d False# 二是通過dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value： # 注意：返回None的時候Python的交互環境不顯示結果。 >>> d.get('Thomas') >>> d.get('Thomas', -1) -1 >>> d.get('Bob') 75# 要刪除一個key，用pop(key)方法，對應的value也會從dict中刪除： >>> d.pop('Bob') 75 >>> d {'Michael': 95, 'Tracy': 85}

請務必注意，dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的。因為這句話，我去百度了一下。原理就是我們學數據結構中的hash(kye) = 一個內存地址。

dict的特點：

• 查找和插入的速度極快，不會隨著key的增加而變慢；
• 需要占用大量的內存，內存浪費多(從這里也可以看出是hash)。

list的特點：

• 查找和插入的時間隨著元素的增加而增加；
• 占用空間小，浪費內存很少(順序表的特點)。

要保證hash的正確性，作為key的對象就不能變。在Python中，字符串、整數等都是不可變的，因此，可以放心地作為key。而list是可變的，就不能作為key：

>>> key = [1, 2, 3] >>> d[key] = 'a list' Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'

set集合

set和dict類似，也是一組key的集合，但不存儲value。由于key不能重復，所以，在set中，沒有重復的key。

# 要創建一個set，需要提供一個list作為輸入集合： >>> s = set([1, 2, 3]) >>> s {1, 2, 3}# 重復元素在set中自動被過濾： >>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}

set操作

# 通過add(key)方法可以添加元素到set中，可以重復添加，但不會有效果： >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4}# 通過remove(key)方法可以刪除元素： >>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}# set可以看成數學意義上的無序和無重復元素的集合，因此，兩個set可以做數學意義上的交集、并集等操作： >>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}

set和dict的唯一區別僅在于沒有存儲對應的value，但是，set的原理和dict一樣，所以，同樣不可以放入可變對象，因為無法判斷兩個可變對象是否相等，也就無法保證set內部“不會有重復元素”。試試把list放入set，看看是否會報錯。

再議不可變對象

上面我們講了，str是不變對象，而list是可變對象。

對于可變對象，比如list，對list進行操作，list內部的內容是會變化的，比如：

>>> a = ['c', 'b', 'a'] >>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c']

而對于不可變對象，比如str，對str進行操作呢：

>>> a = 'abc' >>> a.replace('a', 'A') 'Abc' >>> a 'abc'

雖然字符串有個replace()方法，也確實變出了’Abc’，但變量a最后仍是’abc’，應該怎么理解呢？(這與其他語言不同，大家都知道串是線性表里的一個特例)

我們先把代碼改成下面這樣：

>>> a = 'abc' >>> b = a.replace('a', 'A') >>> b 'Abc' >>> a 'abc'

使用key-value存儲結構的dict在Python中非常有用，選擇不可變對象作為key很重要，最常用的key是字符串。

練習
tuple雖然是不變對象，但試試把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解釋結果。

結果如下：

解釋：先看看什么是可變對象與不可變對象list是可變的，tuple是不可變的。(1,[2,3])內有2個元素，1和[2,3]。[2,3]是一個list。雖然tuple指向這個list沒變，但這個list本身是可變的，規則要求tuple的每一個元素本身也不能變。(1,[2,3])是一個含有list的tuple，list可變，導致哈希化失敗。

轉載處：廖雪峰Python教程

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python入门学习---第二天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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