字典和集合為何總要放在一起，說來也巧，就是因為它們都用大括號 {} 包裹。
2.1 字典和集合那些基礎操作
2.1.1 先說字典
字典是由鍵值對組成的，鍵為 key，值為 value，標記一下，在 python3.6 之前字典是無需的，長度大小可變，元素也可以任意的刪除和改變，在 python 3.7 之後，字典有序了。
為了測試字典的無序性，我專門在 python 線上環境進行了測試，**如下：
my_dict = {}
my_dict["a"] = "a"
my_dict["b"] = "b"
my_dict["c"] = "c"
my_dict["d"] = "d"
for key in my_dict:
print(key)
執行結果也證明了無序性。
在本地 python 3.8 版本測試，沒有出現亂序的情況。
所以再有人問 python 裡面的字典有沒有順序呀，不要直接回答無序了，這玩意現在有順序。
字典這種鍵值對結構，相較於列表與元組更加適合新增元素、刪除元素、查詢元素等操作。
字典的建立不在細說，滾雪球第一遍學習的時候，已經涉及了，需要注意的是索引鍵的時候，如果鍵不存在，會出現 keyerror 錯誤，該錯誤屬於極其常見錯誤。
my_dict = {}
my_dict["a"] = "a"
my_dict["b"] = "b"
my_dict["c"] = "c"
my_dict["d"] = "d"
print(my_dict["f"])
錯誤提示如下：
traceback (most recent call last):
file ".\demo.py", line 7, in
print(my_dict["f"])
keyerror: 'f'
如果你不希望此異常出現，在索引鍵的時候使用 get(key,default) 函式即可。
print(my_dict.get("f","none"))
2.1.2 再聊集合
集合和字典基本結構相同，最大的區別是集合沒有鍵值對，它是一系列無序且唯一的元素組合。
集合不支援索引操作，也就是說下面的**肯定是會報錯的。
my_set =
print(my_set[0])
異常提示為型別錯誤：typeerror: 'set' object is not subscriptable。
其餘重點記憶的就是集合經常用在去重操作上，掌握即可。
2.2 字典與集合的排序
基本操作依舊不在過多解釋，需要的可以去第一遍滾雪球學習，這裡強調一下排序函式，因為涉及了一些擴充套件知識點，可以先接觸一下，後面對於部分內容還會細講。
學習之前，你要記住，對集合進行 pop 操作，得到的元素是不確定的，因為集合無序，具體你可以測試如下**：
my_set =
print(my_set.pop())
如果希望對字典排序，按照咱們已知的技術，可以這樣進行。
以下內容為 python3.6 版本以下執行結果。
直接使用 sorted 函式即可對字典排序，排序的時候，還可以指定按照鍵或者值進行排序，例如按照字典值公升序排序。
my_dict = {}
my_dict["a"] = "4"
my_dict["b"] = "3"
my_dict["c"] = "2"
my_dict["d"] = "1"
sorted_dict = sorted(my_dict.items(),key=lambda x:x[1])
print(sorted_dict)
輸出結果如下，得到的結果是按照字典的值進行排序的，這裡需要注意的是 lambda 匿名函式在後續的課程將逐步展開
[('d', '1'), ('c', '2'), ('b', '3'), ('a', '4')]
集合排序無特別說明，直接使用 sorted 函式即可。
2.3 字典與集合的效率問題
字典與集合的效率問題，主要對比的物件是列表，假設現在有一堆學號和體重的資料，咱們需要判斷出不同體重數的學生人數。
需求描述如下：
有 4 個學生，按照學號排序形成的元組為 (1,90)，(2,90)，(3,60)，(4,100)，最終的結果輸出 3(存在三個不同的體重)
按照需求編寫**如下：
列表寫法大連**醫院哪家好
def find_unique_weight(students):
# 宣告乙個統計列表
unique_list =
# 迴圈所有學生資料
for id, weight in students:
# 如果體重沒有在統計列表中
if weight not in unique_list:
# 新增體重資料
# 計算列表長度
ret = len(unique_list)
return ret
students = [
(1, 90),
(2, 90),
(3, 60),
(4, 100)
print(find_unique_weight(students))
接下來上述**修改為集合寫法
def find_unique_weight(students):
# 宣告乙個統計集合
unique_set = set()
# 迴圈所有學生資料
for id, weight in students:
# 集合會自動過濾重複資料
unique_set.add(weight)
# 計算集合長度
ret = len(unique_set)
return ret
**寫完之後，並未發現有太大的差異，但是如果把資料擴大到更大的兩集，例如上萬資料。
以下**時間計算函式應用的是 time.perf_counter() 該函式第一次呼叫時，從計算機系統裡隨機選乙個時間點 a，計算其距離當前時間點 b1 有多少秒。當第二次呼叫該函式時，預設從第一次呼叫的時間點 a 算起，距離當前時間點 b2 有多少秒。兩個函式取差，即實現從時間點 b1 到 b2 的計時功能，首先結合列表計算的函式，執行下述**
import time
id = [x for x in range(1, 10000)]
# 體重資料為了計算，也只能從 1 到 10000 了
weight = [x for x in range(1, 10000)]
students = list(zip(id, weight))
start_time = time.perf_counter()
# 呼叫列表計算函式
find_unique_weight(students)
end_time = time.perf_counter()
print("運算時間為：{}".format(end_time - start_time))
執行時間為 1.7326523，每台電腦執行速度不一致，具體看差異。
修改上述**執行到集合編寫的函式上，最終得到的結果為 0.0030606，可以看到在 10000 條資料的量級下就已經產生了如此大的差異，如果數量級在進行上公升，差異會再次加大。
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python之集合與字典
用索引關鍵字 brand 鯉魚 校園 西安市 fill daa vxx poo print 西安市對應的是 fill brand.index 西安市 用字典 dict1 print 校園對應的為 dict1 校園 dict2 print dict2 2 dict3 dict f 1 a 2 prin...
python之字典與集合
1 字典中每一條資料都是有乙個鍵值對來組成 key value 2 空字典的定義 dic 2 取值 dic key value 1 通過鍵直接賦值，可以直接新增元素，對已存在的鍵，可以修改對應的資料 2 字典一次性新增多個元素 dic.update print dic.keys dict keys ...