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python学习笔记:Day02
一.列表（list）
1.定义一个列表
name=["tom","jerry","12","13","lose","me"]
2.索引
与字符串的索引一样，列表索引从0开始。
print ("第一个元素：%s"%name[0])
>>第一个元素：tom
print ("最后一个元素：%s"%name[-1])
>>最后一个元素：me
3.切片
consequence[start_index: end_index: step]
print (name[1:3]) >>["jerry","12"] #顾首不顾尾 print (name[-2:-1]) >>["lose"]
4.追加
list.append()
5.删除
del list[index]
list.pop(index)
list.remove(obj) 移除列表中的第一个匹配项
del name[-1]
print (name)
>>["tom","jerry","12","13","lose"]
name.append("me")
print (name)
>>["tom","jerry","12","13","lose","me"]
name.pop(-1)
print (name)
>>["tom","jerry","12","13","lose"]
6.转换字符串
name_str = ",".join(name) #以,作为分隔符 print (name_str) >>tom,jerry,12,13,lose
7.取列表下标
enumerate(list) 取列表下标
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号（{}）中
1.定义一个字典
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
2.字典是无序的，通过key来寻找值
user = {"tom":"12","jerry":"15"}
print (user[tom])
>>12
3.修改字典
name={‘tom‘:"85",
‘jerry‘:"90",
‘laowang‘:"100"}
#增加
name[‘laoli‘] = "60"
print (name)
>>{‘tom‘: ‘85‘, ‘laoli‘: ‘60‘, ‘jerry‘: ‘90‘, ‘laowang‘: ‘100‘}
#删除
del name[‘laoli‘]
print (name)
>>{‘jerry‘: ‘90‘, ‘tom‘: ‘85‘, ‘laowang‘: ‘100‘}
4.字典的key
1）不允许同一个key出现两次。创建时如果同一个key被赋值两次，后一个值会被记住
name={‘tom‘:"85",
‘jerry‘:"90",
‘laowang‘:"100"}
print (name[‘tom‘])
name[‘tom‘] = "error"
print (name[‘tom‘])
>>85
>>error
2) key必须不可变，可以用数字，字符串或元组充当，所以用列表就不行
5.常用操作
dict.items() 将dict的key和value转换成列表的形式显示
dict.get(key) 查找key，如果存在则返回其value，否则None
dict1.update(dict2) 字典合并
dict1={"1":"Tom",
"2":"Jerry"}
dict2={"1":"laowang",
"3":"laoli"}
dict1.update(dict2) #key存在则更新为后者的value，不存在则创建
print (dict1)
>>{‘2‘: ‘Jerry‘, ‘1‘: ‘laowang‘, ‘3‘: ‘laoli‘}
三.遍 历
1.遍历列表
stu = ["tom","jerry","laoli","laowang"]
for i in stu:
print(i)
2.遍历字典
遍历dict和遍历列表差不多，只是dict是key-value结构，同时打印key和value
dict = {‘1‘:"tom",
‘2‘:"jerry",
}
#打印key-value
for i,item in dict.items():
print("%s-%s"%(i,item))
>>1-tom
>>2-jerry
#只打印key
for i in dict:
print (i)
>>1
>>2
四.集合（set）
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合，同时集合是无序的
set1 = set([1,2,3])
print(set1)
>>{1, 2, 3}
重复元素在set中自动被过滤
set1 = set([1,1,1,2,3])
print (set1)
>>{1,2,3}
#增加
set1.add(4)
print (set1)
>>{1,2,3,4}
#增加重复元素
set1.add(2)
print (set1)
>>{1,2,3,4}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作
set1 = set([1,2,3])
set2 = set([2,3,4])
print(set1.intersection(set2))#交集
>>{2,3}
print(set1.union(set2)) #并集
>>{1,2,3,4}
print(set1.difference(set2))#差集 in set1 but not in set2
>>{1}
print(set1.issubset(set2))#子集
>>false
print(set1.issuperset(set2))#父集
>>false
print(set1.issuperset(set2))#超集
>>false
print(set1.symmetric_difference(set2))#对称差集，将双方没有的列出来
>>{1,4}
五.元组(tuple)
元组是另外一种序列表，一旦初始化不允许修改
#创建元祖 tup = (‘tom‘, ‘jerry‘)
六.深浅copy
参考地址：http://www.cnblogs.com/DswCnblog/p/6204120.html
参考地址：http://www.cnblogs.com/Eva-J/p/5534037.html
1.传值和传址
传值就是传入一个参数的值
传址就是传入一个参数的地址也就是内存的地址（相当于指针）。
他们的区别是如果函数里面对传入的参数重新赋值，函数外的全局变量是否相应改变，用传值传入的参数是不会改变的，用传址传入就会
2.Python是不允许程序员选择采用传值还是传址的。
Python参数传递采用的方式相当于传值和传址的一种综合。
如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值——相当于传址。
如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象——相当于传值。
3.浅copy
dict1 = {"1":"wuhan",
"2":"beijing",
"3":{"changsha":{},
"shanghai":{},}
}
dict2 = dict1.copy()
dict2["3"]["changsha"] = "copy"
print (dict1)
print (dict2)
>>{‘3‘: {‘shanghai‘: {}, ‘changsha‘: ‘copy‘}, ‘1‘: ‘wuhan‘, ‘2‘: ‘beijing‘}
>>{‘3‘: {‘shanghai‘: {}, ‘changsha‘: ‘copy‘}, ‘1‘: ‘wuhan‘, ‘2‘: ‘beijing‘}
接着看
dict2["3"] = "copy"
print (dict1)
print (dict2)
>>{‘1‘: ‘wuhan‘, ‘3‘: {‘changsha‘: {}, ‘shanghai‘: {}}, ‘2‘: ‘beijing‘}
>>{‘1‘: ‘wuhan‘, ‘3‘: ‘copy‘, ‘2‘: ‘beijing‘}
浅copy是对传值和传址的一个很好的说明
dict1["1"],dict["2"]的值都是一个不可变量，因此在内存中分一块空间，用于存dict1["1"],dict["2"]的值
dict1["3"]是一个可变的字典，虽然同样会在内存在划分一块空间，但是存储的是该字典在内存中的地址，当对他进行修改时，dict1同样也会发生变化
4.深copy
import copy
dict1 = {"1":"wuhan",
"2":"beijing",
"3":{"changsha":{},
"shanghai":{},}
}
dict2 = copy.deepcopy(dict1)
dict2["3"]["changsha"] = "copy"
print (dict1)
print (dict2)
>>{‘1‘: ‘wuhan‘, ‘3‘: {‘changsha‘: {}, ‘shanghai‘: {}}, ‘2‘: ‘beijing‘}
>>{‘1‘: ‘wuhan‘, ‘3‘: {‘changsha‘: ‘copy‘, ‘shanghai‘: {}}, ‘2‘: ‘beijing‘}
深拷贝就是在内存中重新开辟一块空间，不管数据结构多么复杂，只要遇到可能发生改变的数据类型，就重新开辟一块内存空间把内容复制下来，直到最后一层，不再有复杂的数据类型，就保持其原引用。这样，不管数据结构多么的复杂，数据之间的修改都不会相互影响
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