pythonsettodict

Ⅰ python dict怎么实现的

Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于mmy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现mmy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或mmy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为mmy态

在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
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Ⅱ 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：

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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

Ⅲ python 中如何将一个list 转成dict，且将第一个元素作为key,而后四个作为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 怎么将字符转成dict

str_='''{'a':1,'b':2}'''
printtype(str_)
str_to_dict=eval(str_)#使用eval函数直接转成dict，同样适用于数组元组。
printtype(str_to_dict)

Ⅳ Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。

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