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pythonsettodict

發布時間: 2024-04-16 13:37:52

python dict怎麼實現的

Python中dict對象是表明了其是一個原始的Python數據類型,按照鍵值對的方式存儲,其中文名字翻譯為字典,顧名思義其通過鍵名查找對應的值會有很高的效率,時間復雜度在常數級別O(1).dict底層實現(推薦學習:Python視頻教程)
在Python2中,dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的,使用開放地址法解決沖突.
所以其查找的時間復雜度會是O(1).
Dict的操作實現原理(包括插入、刪除、以及緩沖池等)
首先介紹:PyDictObject對象的元素搜索策略:
有兩種搜索策略,分別是lookdict和lookdict_string,lookdict_string就是lookdict在對於PyStringObject進行搜索時的特殊形式,那麼通用的搜索策略lookdict的主要邏輯是:
(1)對第一個entry的查找:
a)根據hash值獲得entry的索引
b)若entry處於unused態,則搜索結束;若entry所指向的key與搜索的key相同,則搜索成功
c)若當前entry處於mmy態,則設置freeslot(這里的freeslot是可以返回作為下一個立即可用的地址來存儲entry)
d)檢查Active態的entry,若其key所指向的值與搜索的值相同,則搜索成功
(2)對剩餘的探測鏈中的元素的遍歷查找:
a)根據所採用的探測函數,獲得探測鏈上的下一個待檢查的entry
b)檢查到一個unused態的entry,表明搜索失敗:
如果freeslot不為空,則返回freeslot;否則返回unused態的entry
c)檢查entry的key與所搜索的key的引用是否相同,相同則搜索成功,返回entry
d)檢查entry的key與所搜索的key的值是否相同,相同則搜索成功,返回entry
e)遍歷過程中,發現mmy態的entry,且freeslot未設置,則設置freeslot
接下來是:PyDictObject對象的元素插入與刪除的策略:
需要首先用到搜索策略,搜索成功,則直接將值進行替換,搜索失敗,返回unused態或mmy態的entry,設置key、value和hash值,並且根據目前插入的元素情況進行ma_table的大小的調整(調整的依據就是裝載率,根據是否大於2/3來進行調整);刪除也是類似,先計算hash值,然後搜索相應的entry,搜索成功,刪除entry中維護的元素,將entry從Active態修改為mmy態

在PyDictObject的實現過程中,會用到緩沖池,在PyDictObject對象被銷毀的時候,才開始接納被緩沖的PyDictObject對象,定義的緩沖池可接納的對象數量是80個,創建新PyDictObject對象的時候,如果緩沖池中有,則可以直接從緩沖池中取出使用
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Ⅱ Python 簡明教程 ---13,Python 集合

目錄

前幾節我們已經介紹了Python 中的 列表list , 元組tuple 和 字典dict ,本節來介紹Python 中的最後一種數據結構—— 集合set 。

Python 中的 set 與 dict 很像,唯一的不同是, dict 中保存的是 鍵值對 ,而 set 中只保存 鍵 ,沒有 值 。

Python 集合 有如下特點:

Python 集合的聲明有兩種方式:

創建 空集合 時,只能用 set() ,而不能用 {} :

創建 非空集合 時,可以用 set() ,也可以用 {} :

由於集合中的元素是唯一的,如果初始化時的 可迭代 數據中有重復的元素,則會自動刪去重復的元素:

使用 len() 函數可以查看集合中元素的個數:

由於Python 集合中的元素的是無序的,所以可不能使用 下標 的方式來訪問集合中的單個元素。

我們可以使用 for 循環 來遍歷集合中的所有元素:

我們可以對兩個集合進行如下運算:

交集與並集

in 運算

使用 dir(set) 查看集合支持的所有方法:

下面一一介紹這些 非魔法方法 ,共17 個。

1. add 方法

由於集合中的元素是唯一的,向集合中添加元素時有兩種情況:

示例:

2. remove 方法

示例:

3. discard 方法

示例:

4. pop 方法

示例:

5. union 方法

示例:

6. update 方法

示例:

7. clear 方法

示例:

8. 方法

示例:

9. difference 方法

示例:

10. difference_update 方法

示例:

11. intersection 方法

示例:

12. intersection_update 方法

示例:

13. isdisjoint 方法

示例:

14. issubset 方法

示例:

15. issuperset 方法

示例:

16. symmetric_difference 方法

示例:

17. symmetric_difference_update 方法

示例:

(完。)

推薦閱讀:

Python 簡明教程 --- 8,Python 字元串函數
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Python 簡明教程 ---11,Python 元組
Python 簡明教程 ---12,Python 字典

Ⅲ python 中如何將一個list 轉成dict,且將第一個元素作為key,而後四個作為value

mylist=[]
forainrange(0,10000):
mylist.append((a,a+1,a+2,a+3,a+4))

myDict={}
forkeyinmylist:
myDict[key[0]]=key[1:]

printmyDict

Ⅳ python 怎麼將字元轉成dict

str_='''{'a':1,'b':2}'''
printtype(str_)
str_to_dict=eval(str_)#使用eval函數直接轉成dict,同樣適用於數組元組。
printtype(str_to_dict)

Ⅳ Python中內置數據類型list,tuple,dict,set的區別和用法

這篇文章主要給大家介紹了Python中內置數據類型list,tuple,dict,set的區別和用法,都是非常基礎的知識,十分的細致全面,有需要的小夥伴可以參考下。

Python語言簡潔明了,可以用較少的代碼實現同樣的功能。這其中Python的四個內置數據類型功不可沒,他們即是list, tuple, dict, set。這里對他們進行一個簡明的總結。
List
字面意思就是一個集合,在Python中List中的元素用中括弧[]來表示,可以這樣定義一個List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到並不要求元素的類型都是一樣的。當然也可以定義一個空的List:
L = []

Python中的List是有序的,所以要訪問List的話顯然要通過序號來訪問,就像是數組的下標一樣,一樣是下標從0開始:
>>> print L[0]
12

千萬不要越界,否則會報錯
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序訪問,通過「倒數第x個」這樣的下標來表示序號,比如-1這個下標就表示倒數第一個元素:
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的話顯然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通過內置的append()方法來添加到尾部,通過insert()方法添加到指定位置(下標從0開始):
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通過pop()刪除最後尾部元素,也可以指定一參數刪除指定位置:
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通過下標進行復制替換
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一種「不變」的List,訪問也是通過下標,用小括弧()表示:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新賦值替換:
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也沒有pop和insert、append方法。
可以創建空元素的tuple:
t = ()
或者單元素tuple (比如加一個逗號防止和聲明一個整形歧義):
t = (3.14,)
那麼tuple這個類型到底有什麼用處呢?要知道如果你希望一個函數返回多個返回值,其實只要返回一個tuple就可以了,因為tuple裡面的含有多個值,而且是不可變的(就像是java裡面的final)。當然,tuple也是可變的,比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

這是因為Tuple所謂的不可變指的是指向的位置不可變,因為本例子中第四個元素並不是基本類型,而是一個List類型,所以t指向的該List的位置是不變的,但是List本身的內容是可以變化的,因為List本身在內存中的分配並不是連續的。
Dict
Dict是Python中非常重要的數據類型,就像它的字面意思一樣,它是個活字典,其實就是Key-Value鍵值對,類似於HashMap,可以用花括弧{}通過類似於定義一個C語言的結構體那樣去定義它:
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到列印出來的結果都是Key:Value的格式,可以通過len函數計算它的長度(List,tuple也可以):
>>> len(d)
4
可以直接通過鍵值對方式添加dict中的元素:
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下標來訪問內容,而Dict用Key來訪問: (字元串、整型、浮點型和元組tuple都可以作為dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在,會報錯:
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以訪問之前最好先查詢下key是否存在:
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保險的get方法:
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至於遍歷一個dict,實際上是在遍歷它的所有的Key的集合,然後用這個Key來獲得對應的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特點:
查找速度快。無論是10個還是10萬個,速度都是一樣的,但是代價是耗費的內存大。List相反,佔用內存小,但是查找速度慢。這就好比是數組和鏈表的區別,數組並不知道要開辟多少空間,所以往往開始就會開辟一個大空間,但是直接通過下標查找速度快;而鏈表佔用的空間小,但是查找的時候必須順序的遍歷導致速度很慢
沒有順序。Dict是無順序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict來存儲有序集合
Key不可變,Value可變。一旦一個鍵值對加入dict後,它對應的key就不能再變了,但是Value是可以變化的。所以List不可以當做Dict的Key,但是可以作為Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重復。(下面例子中添加了一個'Jone':0,但是實際上原來已經有'Jone'這個Key了,所以僅僅是改了原來的value)

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合並,如何將兩個Dict合並為一個,可以用dict函數:
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多,方法2等同於:
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出來了一樣,類似於一個List,但是內容又不能重復,通過調用set()方法創建:
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是無序的一樣,set也是無序的,也不能包含重復的元素。
對於訪問一個set的意義就僅僅在於查看某個元素是否在這個集合裡面:
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小寫是敏感的。
也通過for來遍歷:
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通過add和remove來添加、刪除元素(保持不重復),添加元素時,用set的add()方法:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已經存在於set中,add()不會報錯,但是不會加進去了:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

刪除set中的元素時,用set的remove()方法:
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果刪除的元素不存在set中,remove()會報錯:
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我們要判斷一個元素是否在一些不同的條件內符合,用set是最好的選擇,下面例子:
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

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