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大家好！今天我们学习Python的字典，它仍然是Python四大数据结构之一，也是很特别的一种数据类型。
列表用【】包含，内有数据对象，每个数据对象以‘，’分隔，每个数据对象称为元素
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
add (elem) 在集合中增加一个元素，如果元素存在，什么都都不做，时间复杂度O(1)
可以直接使用list()创建一个新的列表，或者，使用list()将一个对象转换成列表。
前面的一系列文章，我们详细讲解了集合、数组和字典这三种常用的数据结构。在本文中，我们简单小结一下，看看它们之间有哪些区别，以巩固所学的知识。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
最重要的一点就是如果您觉得对您有帮助，希望可以点个在看，或者点一点文章中最下面的广告，给小编我加个鸡腿，毕竟小编写文章也是很辛苦的，非常感谢
本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。
本文主要是对Python的数据结构进行了一个总结，常见的数据结构包含：列表list、元组tuple、字典dict和集合set。
python使用5种数字类型：布尔型、整型、长整型、浮点型和复数，所有数字类型均为不可变对象。
我喜欢 Python 的原因之一是因为它简单，短短几行代码就可以做很多事情。Python 内置了很强大的数据结构，我们可以直接用，不必像其他语言一样先构造数据结构再使用。Python 内置了四种数据结构：列表、元组、字典、集合。只要掌握这四种内置数据结构，基本上就可以解决 80% 需要数据结构的问题了。
字典(dict) dict 用 {} 包围 dict.keys(),dict.values(),dict.items() hash(obj)返回obj的哈希值，如果返回表示可以作为dict的key del 或 dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容 sorted(dict)可以吧dict排序 dict.get()可以查找没存在的key，dict.[]不可以 dict.setdefault() 检查字典中是否含有某键。 如果字典中这个键存在，你可以取到它的值。 如果所找的键在字典中不存在，你可以给这个键赋默认值并返回此值。 {}.fromkeys()创建一个dict，例如: {}.fromkeys(('love', 'honor'), True) =>{'love': True, 'honor': True} 不允许一个键对应多个值 键值必须是哈希的，用hash()测试 一个对象，如果实现_hash()_方法可以作为键值使用
pandas有两个最主要的数据结构，分别是Series和DataFrame，所以一开始的任务就是好好熟悉一下这两个数据结构。 1、Series 官方文档： pandas.Series （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html#pandas.Series ） Series是类似于一维数组的对象，由一组数据（各种numpy的数据类型）以及一组与之相关的标签组成。首先看一下怎么构造出Series来。 cl
原文首发于2019-04-15：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/89315948
day03： 1.列表：list 特点：有序的(有索引、定义和显示顺序是一致的)、可变的(既可以改变元素内容也可以自动扩容)、可重复的、 可以存储任何的数据类型数据 定义个列表如下：
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
字典(dict, dictionary的简写)是Python中另一个非常重要的内置数据类型，是Python中映射类型(Mapping Type)，它把“键”(key)映射到“值”(value)，通过key可以快速找到value，它是一种“键值对”(key-value)数据结构。
注意：当索引超出范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
Python3 中有六个标准的数据类型： Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Sets（集合） Dictionary（字典） Number（数字） Python3 支持int、float、bool、complex（复数）。 在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。 像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。 >>> a, b, c,
一、字典是python中最灵活的内置数据结构类型，如果把列表看作是有序的对象集合，那么字典就是无序的集合，字典和列表的主要差别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移量存取。python字典的主要属性如下：
特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
之前的文章中，我们已经对 Python 有所了解了，并且也学会了 Pycharm 的安装及使用。现在该开始正式进入主题了，接下来就要学习 Python 的相关语法，以及如何使用他们进行编程。
字典是python中的唯一的映射类型（哈希表） 字典对象是可变的，但是字典的键必须使用不可变对象，键值创建可以是字符串和元组，但是不能是列表，因为列表是可变的 ，一个字典中可以使用不同类型的键值，字典中的key是唯一的。
反向索引：从-1开始，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，以此类推,第一个是-len(s)。
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
dictionary （字典）通常⽤于存储“键值对” 数据，键与值之间用冒号分隔。
在python中，列表用方括号[ ],来表示列表。作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
之前所写这篇文章是因为最近在帮助团队招聘、面试的过程中，看到很多人的简历上都提及自己擅长功能测试，擅长Python以及各类的自动化测试框架、测试工具，而当我提问用过哪些方法进行测试用例设计时，大多数同学的回答都是等价类划分、边界值，其他的甚至都没听说过；当我问到Python有哪些常见的数据类型以及它们有哪些常用方法、哪些是可变类型等这些基础的问题时，很多人都答不上来。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，也可以理解为 容器
在上一篇文章中，我们介绍了 Python 的异常和文件，现在我们介绍 Python 中的数据类型。
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
Python提供了5中内置的序列类型：bytearray、bytes、list、str与tuple，序列类型支持成员关系操作符（in）、大小计算函数（len()）、分片（[]），并且是可可迭代的。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，
字典 是无序的 键:值（key:value）对集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。
单引号和双引号用法作用相同，只是在同行代码中有较多引号时需要单引双引交叉使用，以此来方便让解释器和程序员区分所作用域。
*）字典是python中唯一的映射类型 ，key-value（哈希表），字典对象是可变的，但key必须用不可变对象。
#数据类型，元祖，元祖可以看做是不可变的列表，它具有列表的大多数特点。元祖常量，用圆括号表示 #例如：(1,2)、('a','b','abc')都是元祖。 #元祖特点：
1.lstrip()—— 去掉字符串左边的空格或指定字符 2.rstrip()——去掉字符串末尾的指定字符，默认为空格,根据提供的函数对指定的序列做映射 3.str.format()格式化数字 4.find()——方法检测字符串里面是否包含子字符串，包含返回对应的索引值，不包含返回-1 5.split()——通过指定的分隔符对函数进行切片，如果指定num有参数，则分隔num+1个字符串，返回以[‘’,’’,] 6.replace()——替换指定字符，如果指定替换的参数，替换不超过参数+1个 7.isalnum()——检验字符串是否由数字和字母组成 8.isalnum()——检验字符串是否只由字母组成 9.isdigit()——检验字符串是否只由数字组成 10.endswith()——判断字符串是否以指定后缀结尾 11.strip()——移除字符串头尾指定的字符 12.rindex()——返回指定字符在字符串中最后一次出现的位置 13.rfind()——返回字符串最后一次出现的位置，如果没有匹配则返回-1 14.count()——统计字符串中某个字符出现的次数 15.find()——检测字符串是否包含子字符串，如果包含则则返回开始的索引值，反之返回-1 16.upper()——转化为大写字母 17.lower()——转化为小写字母 18.swapcase()——用于对字符串的大小写字母进行转换 19.startswith()——检验字符串是否以指定字符串开头 beg-指定位置是否为该字符 20.translate()——方法根据参数table给出的表，转换相应的字符 21.round()——返回浮点数x的四舍五入值 22.abs()——求绝对值 23.复数—求值开根号 24.查看变量内存的地址——id() 25.callable（）——检查一个函数是否可以被调用 26.len()——可以返回列表，元组，字典，集合，字符串，以及range对象中的元素（项目）个数 27.max()——返回序列中的最大元素 28.min()——返回序列中的最小元素 29.sum()——返回数值型序列中所有元素之和 30.random模块中-shuffle()——将列表中的元素随机乱序 31.choice——从序列表随机选择一个元素 32.sample(seq,k)——从序列中选择不重复的K个元素 33.标准库math中-sqrt——开平方——返回的几点0的小数形式 34.import——引库 35.流控制的三种基本结构——顺序结构-循环结构-选择结构 36.python内建异常类的基类是——BaseException 37.elif表示-if和else两个单词的缩写 38.break提前结束本层循环 39.continue提前进入下一次循环 40.列表、元组、字符串、是有序序列 41.集合、字典是无序的 42.add()——给集合添加元素-如果要添加的元素已经存在，在不执行任何操作 43.集合比较大小看是否为子集，为另一方的子集的小 44.pow()——幂的运算 45.^——按位异或运算符，当两对应的二进位相异时，结果为1 46.^在两个集合中间时，相同的元素舍弃，保留两个集合各自与对方不同的字符 47.|——按位或运算符，只要对应的二个二进位有一个为1是，结果就为 48.|在两个集合中间时，将两个集合合并到一起，有两个的保留一个 49.&——按位与运算符，参与运算的两个值，如果两个相应位都为1，则该位的结果为1，否则为0 50.&在两个集合中间时，只保留相同的元素 51.集合相减——减去相同的元素 52.set——是一个无序且不重复的元素集合 53.sort()——对可进行迭代的对象进行排序操作 54.map()——根据提供的函数对指定序列做映射 55.range（）——创建一个整数列表 56.del命令既可以删除列表中的一个元素，也可以删除整个列表 57.append()——在列表结尾添加元素，如果加入列表，则会将整个列表加入进去，即有[XX] 58.extend()——如果加入列表，则会把列表中的元素加入进去 59.insert()——用于将指定对象插入列表的指定位置，（谁的前面）（，）逗号前面为位置，后面为要插入的元素 60.sort()——对原列表进行排序，默认为升序， reverse = True-降序 61.pop()——默认删除最后一个元素,加入所以定位击杀 62.remove()——用于移除列表中某个值得第一个匹配项（移除哪个东西-不是索引值） 63.index()——查找某个元素在列表中的索引值 64.reverse()——反向列表中的元素，不是按照大小，是按照顺序 65.sort排列列表有=输出N
上一节，起了几个简单例子，目的是解释Python其实并难，特别适用了Ipython这样一个利器，既然是Python的系统管理，面向系统管理员，Python的优点之一是其交互式解释器，也称作shell，和BASH很像，很符合管理员的操作习惯，但是对于程序撰写者来说… …好吧！我第一接触这种方式是在matlab上，着实让人着急了很大一会儿，才能适应，不过相信很快大家也能感受到这种好处和方便。
文章目录 1、列表的查询 2、列表的增加 3、列表中的删除 4、列表的修改 5、列表遍历 6、列表的嵌套 7、元组的定义 8、元组的相关操作 9、字典的定义 10、字典的增加 11、字典的删除 12、字典的修改 13、字典的查询 14、字典的遍历 15、集合的定义 16、集合的相关操作 1、列表的查询 index：从左至右查询元素在列表中所处的位置，如果查询到该元素返回其第一次出现所在位置的正向下标，如果不存在则报错 count：查询指定元素在列表中出现的次数 in：查询指定元素是否在列表中 not in：
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都有索引，索引正序从0开始，索引反序从-1开始。
for-in循环可以用于遍历范围、列表、元素和字典等可迭代对象包含的元素。for-in循环的语法格式如下:
name = ["aaa","bbb","ccc","ddd","eee","fff","ggg","hhh","iii"]
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