有时在处理元组数据时，我们在执行其版本时会遇到问题，原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用，因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
Python作为一个，目前最火的编程语言之一，已经渗透到了各行各业。它易学好懂，拥有着丰富的库，功能齐全。人生苦短，就用Python。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
在python所有的不可变类型里面，有一个比较重要的就是元组（tuple）,如果某个值被定义为元组，那就意味着他的值不能修改，除非重新定义一个新的对象。
学习就像搭积木一样，先有了基础模块，才能去构建复杂的模型。学习编程更是如此，Python中字符串、列表、字典、元组、集合是我们最常用的基础技能，在面试和笔试中也是必问的知识点。为了便于对比学习，我把字符串、列表、字典、元组、集合整理成一张思维导图，希望可以助你更快的掌握这几种数据类型的用法。
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。
Python 中的数据结构是指在 Python 中可用的数据类型，包括列表、元组、字典、集合等。下面我们将分别介绍这些数据结构的特点和使用方法。
最近开始学习python语言，所以在学习中做了一些记录，这次讲的是元组、列表和字典的基础操作和区别，至于代码都用图片是因为，看过复制了不如自己动手敲几遍的熟，直接在交互模式下进行即可。
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
例：d2=dict（name="jerry",age="45",gender="m"）
Python 中的变量不需要声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
1.元组（tuple）类似于列表（list），但是其元素不可修改，所以相比列表有更好的安全性。
将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。本章中的“容器”，也是一种归类方式，一般认为包括列表、元组和字典、集合（含可变集合和不变集合），前两种对象已经在第4章学习过，这里将开始学习后两种。诚然，读者也可以创造其他的归类方式。
目录 Python 数据类型常用的内置方法（三) 1、列表内置方法 1、sort（）：升序 2、reverse（）：颠倒顺序 3、列表比较运算 2、字典内置方法 1、对Key的操作 2、len（ ）--统计键值对个数 3、成员运算 4、删除元素 5、get（）方法 --获取V值 6、keys（ ）、values（ ）、items（ ） 7、update --更新字典 8、fromkeys --初始化字典 3、元组内置方法 1、类型转换 2、索引 3、切片 4、len（）统计元素个数 5、count（）统计元
近期和大家分享总结了关于Python基础进阶的文章“【全网力荐】堪称最易学的Python基础入门教程”，然后得到了很多小伙伴的支持和肯定，但是同时很多刚开始学习的小伙伴在编程的时候还会遇见很多错误，所以就又为大家总结了一篇关于Python常见报错及其解决方案的文章“全网最值得收藏的Python常见报错及其解决方案，再也不用担心遇到BUG了！”。来帮助大家解决在前期学习中遇到的一些bug。感兴趣的小伙伴可以去阅读一下。
何为类：说道类首先我们能够想到类型，在数据结构中类型有哪些常用的类型有int整型，float浮点型，等。在Python中类是有方法的，我们可以简单理解为对这一类可以执行哪些操作。
上次我们讲到了Python的变量、赋值和数据类型，没看过的同学可以看一下我们上一篇文章。
列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序的集合，可以存储任意类型的数据。列表使用方括号（[]）来表示，每个元素之间用逗号分隔。
可以看出，单纯的使用单/双引号，字符串是等价的，但是当单/双引号作为字符串的一部分，就有区别了，不再是等价的。
本演练是关于在 Python 中创建元组字典的全部内容。此数据结构存储键值对。通过组合字典和元组，可以创建元组字典。好处是以结构化格式组织且可访问的数据。可以轻松表示每个键的多个值，例如学生成绩或联系信息。让我们看看它如何有效地存储和检索复杂数据。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极习转载~ 上一期学习了Python特色数据类型（元组）下半节，
Python中的字符串str用单引号(' ')或双引号(" ")括起来，同时使用反斜杠()转义特殊字符。
# 变量就是用一个英文字符串来记录或标记一些数据，并且这个被标记的数据是可以变化的
列表是一种不同数据类型元素的有序集合。与元组和字符串不同的是，列表中的元素是可变的，也就是可以随时添加或删除其中的元素。 列表通过方括号“[]”加以表示。 1．列表变量的定义 1）定义列表变量的一般方法 列表变量的定义方法如下： 列表变量 = [元素1，元素2，元素3, …] 其中，每个元素的类型可以各不相同，但它们被依次存储，也就是说，其下标是固定的，起始下标为0。
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成，元组与列表类似，不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似，元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同，可以嵌入任何类别的对象到其中，可以嵌套元组，列表，字典。 *通过偏移存取 同字符串，列表一样，在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作，如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串，元组不可变，不支持在原处修改。与字符串和列表类似，元组有序列. 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似，元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点（引用），并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组（非表达式） t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组，列表，字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个，不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法，逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下，python允许忽略元组的圆括号，仅当元组做为文字传递给函数调用（圆括号很重要）以及当元组在print语句中列出（逗号很重要）的特殊情况时，圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外，元组的操作和字符串以及列表是一致的，值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串，列表，字典中的方法。例如像对元组进行排序，通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组？ Python的创造者，提到过把元组看作是简单的对象组合，把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性，保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具，可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象，可以作为计算机上的一个文件连接，在调用open之后，可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用，因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关，但其他文件方法可让查找文件中新位置，刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件，'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件（也就是
字典是Python中存储数据的一种方式，Python字典中可以用 keys() 命令获取一个字典中的所有的键。而元组是存放多个数据的容器，和列表很像。
列表是 Python 中最常用的数据类型之一，用于存储具有序号的元素。列表使用方括号（[]）定义，并可以包含任何类型的元素。
Python 字典是一种无序的、可变的序列，它的元素以“键值对（key-value）”的形式存储。他的存储模式和MapReduce十分的相像，对于我们前面所学习的列表以及元组来说，他们的区别为：列表和元组是有序的序列，并且它们的元素在底层是挨着存放的。
字典也叫hashtable, 通过hash(散列)函数将传入的key值生成地址来查找value
本节要介绍的是Python里面常用的几种数据结构。通常情况下，声明一个变量只保存一个值是远远不够的，我们需要将一组或多组数据进行存储、查询、排序等操作，本节介绍的Python内置的数据结构可以满足大多数情况下的需求。这一部分的知识点比较多，而且较为零散，需要认真学习。 2.3.1 字符串 字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号('或")来创建字符串。 创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如： var1 ='Hello World!' var2 ="Python Runoob
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。
标题 Python语言特点 基本数据类型 循环 文件IO 函数 1 1 1 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。它有着代码简洁、可读性强的特点。代码简洁是因为它把许多的复杂的操作封装起来，将C语言中麻烦的指针和内存管理对开发者隐藏起来，使得在开发过程中，无须在意这部分的细节。另外Python这们语言强制用户用缩进进行排版，若不好好排版，则代码编译无法通过，或者运行过程会出现错误。 Python程序的执行过程和C语言不一样，使用Python写的程序在运行过程中Python解释器会把源代码转换
在python中，数据类型主要由以下几类组成： 列表（list）: [a, b] 元组（tuple）：（a, b, ） 集合（set）： {a, b} 字典（Dictonary）: {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’} 1. 列表 列表(List) 列表是Python中使用最频繁的数据类型，专门用于存储一串信息 列表是一种有序和可更改的集合。允许重复的元素 列表使用[]定义，元素之间使用，分隔。例：[1,2, ...] 列表的索引从位置0开始 索引就是元素在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标 注意
查找内容:find 查找指定内容在字符串中是否存在，如果存在就返回该内容在字符串中第一次出现的开始位置索引值，如果不存在，则返回-1
整数分为整型和长整型（在Python3中已经不再区分为整型与长整型，统一称为整型）
傻瓜式，傻瓜式的你可以直接点开进行下载，但是智能下载这版本，有的人愿意下载别的版本所以就要用到另外的方法
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
Python数据结构包括了列表（list），元组（tuple），字典（dict）和集合（set），这些也都可以称之为容器，下面Cooldog就和大家一起学习一下这些容器： - 列表（list） list是处理一组有序项目的数据结构 ，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，一旦你创建了一个列表，你可以添加、删除或是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目，我们说列表是可变的 数据类型，即这种类型是可以被改变的。下面举例： 创建列表： list1 = ['面包板', '论
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。
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，
使用Python内置的eval函数，可以执行字符串里的Python代码。使用这种方式，可以将字符串转换成为其他类型的数据。
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
2.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被两次赋值，后一个值会被记住，前一个会被覆盖。
采用大括号{}和dict()创建，键值对用冒号: 表示 {<键1>:<值1>, <键2>:<值2>, … , <键n>:<值n>}
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。
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