在python中，需要保存所有结果，而不仅仅是最后一个结果。

在Python中，可以使用列表、元组、字典、集合等数据结构来保存所有结果，而不仅仅是最后一个结果。

1. 列表（List）：列表是Python中最常用的数据结构之一，可以用于保存多个结果。通过将每个结果添加到列表中，可以保留所有结果。以下是列表的特点、优势和应用场景：

• 概念：列表是有序、可变的数据集合，用方括号 [] 表示，每个元素之间用逗号分隔。
• 分类：列表是序列类型的数据结构，可包含不同类型的元素。
• 优势：可以通过索引访问和修改元素，可以进行切片操作，支持多种内置方法（如添加、删除、排序等），具有灵活性和强大的功能。
• 应用场景：保存多个结果、存储一系列对象、追踪有序数据等。

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1. 元组（Tuple）：元组与列表类似，但是元组是不可变的，即不能修改元素。如果需要保护数据的完整性，可以使用元组来保存结果。以下是元组的特点、优势和应用场景：

• 概念：元组是有序、不可变的数据集合，用圆括号 () 表示，每个元素之间用逗号分隔。
• 分类：元组也是序列类型的数据结构，可包含不同类型的元素。
• 优势：因为元组是不可变的，所以可以作为字典的键值、集合的元素等。同时，元组比列表更节省内存空间。
• 应用场景：保护数据的完整性、作为字典的键值、多个函数返回结果等。

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1. 字典（Dictionary）：字典是Python中另一个常用的数据结构，它使用键值对的方式来保存结果。以下是字典的特点、优势和应用场景：

• 概念：字典是无序、可变的键值对集合，用花括号 {} 表示，每个键值对之间用冒号 : 分隔，键和值之间用逗号分隔。
• 分类：字典是映射类型的数据结构，键必须是唯一的，并且只能是不可变的类型（如字符串、数字、元组等），值可以是任意类型的数据。
• 优势：可以通过键快速访问和修改值，支持添加、删除、更新键值对，具有灵活性和高效性。
• 应用场景：保存结果和相关信息的映射、需要通过键来访问和操作数据等。

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1. 集合（Set）：集合是无序、不重复元素的集合，可以用于保存多个结果且忽略重复项。以下是集合的特点、优势和应用场景：

• 概念：集合是无序、可变的数据集合，用花括号 {} 表示，每个元素之间用逗号分隔。
• 分类：集合是一种基于哈希表的数据结构，每个元素必须是唯一且不可变的。
• 优势：可以快速判断元素是否存在于集合中，支持集合间的交、并、差等数学运算，具有去重和快速查找的特性。
• 应用场景：去重、快速查找、集合操作等。

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综上所述，以上是Python中用于保存所有结果的常用数据结构和它们的特点、优势及应用场景。根据具体需求选择适合的数据结构来保存结果，以满足业务需求和编程要求。