深入python的set和dict

一. collections中的abc

和list（Sequence）相似，都继承于Collection，添加了一些方法

二. dict的常见用法

　　（setdefault，defaultdict，__missing__方法）

　　1.copy():　　　

from collections.abc import MutableMapping

a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},

     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}

#这是浅拷贝，指向的是同一值，修改一个，另一个也会修改

 b=a.copy()

 b['LYQ1']['SWPU']='我是浅拷贝'

 print(b)

 print(a)

注：copy方法是浅拷贝：深拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用

a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},

     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}

import copy

#深拷贝，指向不同的对象

deep_b=copy.deepcopy(a)

deep_b['LYQ1']['SWPU']='我是深拷贝'

print(deep_b)

print(a)

　　2.fromkeys():

#把一个可迭代对象转换为dict，{'SWPU':'软件工程'}为默认值

my_list=['Stu1','Stu2']

my_dict=dict.fromkeys(my_list,{'SWPU':'软件工程'})

print(my_dict)

　　3.get():为了预防keyerror

　　4.items()：循环，返回key，value

　　5.setdefault():将值设置进去，并获取该值返回

my_list=['Stu1','Stu2']

my_dict=dict.fromkeys(my_list,{'SWPU':'软件工程'})

#将值设置进去，并获取该值返回

re_value=my_dict.setdefault('Stu3','HAHA')

print(re_value)

print(my_dict)

　　6.update():添加键值对或更新键值对：

a = {'LYQ1':{'SWPU':'软件工程'},

     'LYQ2':{'SWPU2':'软件工程2'}}

#添加新键值对（即合并两个字典）

a.update({'LYQ3':'NEW'})

#第二种方式

a.update(LYQ4='NEW2',LYQ5='NEW3')

#第三种方式，list里面放tuple，tuple里面放tuple等（可迭代就行）

a.update([('LYQ6','NEW6')])

print(a)

#修改键值对

a.update({'LYQ1':'我修改了'})

print(a)

三. dict的子类

　　defaultdict
　　Counter
　　不要去继承内置类型，有可能会失败比如update方法

# 不建议继承list和dict

class MyDict(dict):

    def __setitem__(self, key, value):

        super().__setitem__(key, value * 2)

#未调用自己写的方法

my_dict=MyDict(one=1)

print(my_dict)

my_dict['one']=1

#调用自己写的方法

print(my_dict)

#如果要继承，就继承Userdict

from collections import UserDict

class MyDict2(UserDict):

    def __setitem__(self, key, value):

        super().__setitem__(key, value * 2)

my_dict2=MyDict2(one=1)

print(my_dict2)

Userdict源码：当取不到某个key时，就会调用__missing__方法（如果有__missing__）获取默认值

　　2.defaultdict:

from collections import defaultdict

#可以时dict,int,str,list,tuple等等

my_dict=defaultdict(dict)
#找不到key，实际调用的时__missing__方法

print(my_dict['haha'])

四. set和frozenset

　　1.set:无序，不重复（性能很高）

a=set('abcdee')

a.add('f')

print(a)

another_set=set('defgh')

#添加数据

#a.update(another_set)

#print(a)

#集合的差集

re_set=a.difference(another_set)

#减法实现于__ior__魔法函数

re_set2=a-another_set

#集合的交集&

re_set3=a&another_set

#集合的并集|

re_set4=a|another_set

print(re_set)

print(re_set2)

print(re_set3)

print(re_set4)

#也可以用if in判断（实现于__contains__魔法函数）

if 'a' in re_set:

    print('I am a set')

　　2.frozenset：不可变的集合（无序，不重复）

五.dict和set实现原理

　　1.测试结论：

　　　　1.1dict查找的性能远远高于list；

　　　　1.2在list中随着list数据的增大，查找时间会增大；

　　　　1.3在dict中查找元素不会随着dict的增大而增大

　　2.dict基于hash表（set也是，所占空间比dict小）：

　　　　注：1.dict的key或者set的值，都必须是可以hash的（不可变对象都是可以hash的，如str，frozenset，tuple，自己实现的类【实现__hash__魔法函数】）；

　　　　　　2.dict内存花销大，但是查询速度快，自定义的对象或者python内置的对象都是用dict包装的；

　　　　　　3.dict的存储顺序与元素添加顺序有关；

　　　　　　4.添加数据有可能改变已有数据的顺序；

　　　　　　5.取数据的时间复杂度为O(1)

　　通过hash函数计算key（有很多的算法），这里是通过hash函数计算然后与7进行与运算，在计算过程中有可能冲突，得到同样的位置（有很多的解决方法），如’abc‘取一位'c'加一位随机数，如果冲突，就向前多取一位在计算...（还有先声明一个很小的内存空间，可能存在一些空白，计算空白，如果小于1/3，然后声明一个更大的空间，拷贝过去，减少冲突）

查找数据，先计算hash值定位，查找是否为空，为空就抛出错误，如果不为空查看是否相等，如果被其他占领就不相等，然后又进行冲突解决

巴特西