pythondicttotuple

‘壹’ python 字典(Dict)列表转为元组(Tuple)列表

[(x['id'],x['sequence'],x['name'],x['parent_id'][1])forxina]

‘贰’ 利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：

tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：

中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：

元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：

可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：

元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：

将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：

拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：

*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：

count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：

列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：

append 方法将元素添加到列表尾部：

insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）

pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：

remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：

in 关键字可以检查一个值是否在列表中；
not in 表示不在：

+ 号可以连接两个列表：

extend 方法可以向该列表添加多个元素：

使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。

sort 方法可以对列表进行排序：

key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：

bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序

bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果

切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含

切片还可以将序列赋值给变量：

start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：

步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：

对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：

dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：

你可以访问、插入或设置字典中的元素,:

in 检查字典是否含有一个键：

del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：

update 方法将两个字典合并：
update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。

字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：

集合是一种无序且元素唯一的容器。

set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：

union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：

intersection 方法或 & 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：

常用的集合方法列表：

和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：

‘叁’ Python中list，tuple，dict，set的区别和用法

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

List
字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12

千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的话显然就越界了

>>> 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通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：

>>> 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']
>>>

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：

>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：

>>> 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

也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()

或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)

那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，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])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。

Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：

>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
>>> len(d)
4

可以直接通过键值对方式添加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用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在，会报错：

>>> print d['Jack']

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

所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

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

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:

>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

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

Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为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不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的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的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> 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等同于：
>>> 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抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。

对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小写是敏感的。
也通过for来遍历：

s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

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

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

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

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

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，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

‘肆’ Python中list，tuple，dict，set的区别和用法

1、list、tuple是有序列表；dict、set是无序列表
2、list元素可变、tuple元素不可变

3、dict和set的key值不可变，唯一性

4、set只有key没有value

5、set的用途：去重、并集、交集等

6、list、tuple：+、*、索引、切片、检查成员等

7、dict查询效率高，但是消耗内存多；list、tuple查询效率低、但是消耗内存少

‘伍’ Python中list，tuple，dict，set的区别和用法

python 中list，tuple，dict，set是最常用的集合类型。
list列表，相当于一个数组，不过list的长度是自动变化的而且列表元素自由的，不必每个元素都是同一种类型。它的简洁的定义方式是a=[]。有序组合
tuple也是一个组合。不过tuple在定义好之后就不能再变化。它的简洁的定义方式是a=1,3也可以是a=(1,3).有序组合。
dict是字典类型。也就是键值对类型。键名不可以重复，并且不可以变化（字符串就符合这个要求，常用字符串作为键名）。它的简洁的定义方式是a={}.无序组合（意思就是你无法按照添加的顺序对他进行遍历）。
set是set类型（不好翻译，用的也少）。也是一个无序的组合，元素是互斥的，也就不会出现相同的元素。可以把一个序列转换成无重复元素的set.无序组合。

‘陆’ python中dict中key和value的打印输出问题

迭代dict的key和value
我们了解了如何迭代 dict 的key和value，那么，在一个 for 循环中，能否同时迭代 key和value？答案是肯定的。
首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值：
>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]123123

可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：
>>> for key, value in d.items():
... print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59123456123456

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。

‘柒’ python的内置字典数据类型为

python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）
字典只是其中之一

‘捌’ python 如何把dict里的数据按照a='x'的形式传给一个方法

解包裹可以实现这一功能。解包裹在传递字典dict时，让字典的每个键值对作为一个关键字传递给func。为了提醒Python，参数dict是包裹关键字传递所用的字典，在dict前加**。
def func(a,b,c):
print a,b,c
dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
func(**dict)
与字典解包裹类似，元组也可以解包裹。就是在传递tuple时，让tuple的每一个元素对应一个位置参数。在调用func时使用*，是为了提醒Python：我想要把args拆成分散的三个元素，分别传递给a,b,c。
args = (1,3,4)
func(*args)

‘玖’ Python 简明教程 ---13，Python 集合

目录

前几节我们已经介绍了Python 中的 列表list ， 元组tuple 和 字典dict ，本节来介绍Python 中的最后一种数据结构—— 集合set 。

Python 中的 set 与 dict 很像，唯一的不同是， dict 中保存的是 键值对 ，而 set 中只保存 键 ，没有 值 。

Python 集合 有如下特点：

Python 集合的声明有两种方式：

创建 空集合 时，只能用 set() ，而不能用 {} ：

创建 非空集合 时，可以用 set() ，也可以用 {} ：

由于集合中的元素是唯一的，如果初始化时的 可迭代 数据中有重复的元素，则会自动删去重复的元素：

使用 len() 函数可以查看集合中元素的个数：

由于Python 集合中的元素的是无序的，所以可不能使用 下标 的方式来访问集合中的单个元素。

我们可以使用 for 循环 来遍历集合中的所有元素：

我们可以对两个集合进行如下运算：

交集与并集

in 运算

使用 dir(set) 查看集合支持的所有方法：

下面一一介绍这些 非魔法方法 ，共17 个。

1. add 方法

由于集合中的元素是唯一的，向集合中添加元素时有两种情况：

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。）

推荐阅读：

Python 简明教程 --- 8，Python 字符串函数
Python 简明教程 --- 9，Python 编码
Python 简明教程 ---10，Python 列表
Python 简明教程 ---11，Python 元组
Python 简明教程 ---12，Python 字典

‘拾’ python参数默认值 怎么是tuple

参数传递的事了。rol("hello",*args)这里面*args可以解压，就是把列表打散，然后复制给函数，当然函数里面也有*args，所以又生成了一个tuple。下面的输出结果跟你的一样。注意星号的用法。