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dict
Python内置了字典，dict全程dictionary，在其他语言中也称为map，使用 键—值（key-value）储存，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用 list 实现，需要两个 list：
>>> name = [‘xiaoming‘,‘xiaohong‘,‘xiaolan‘] >>> scores = [90,75,59]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个"名字"-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用python写一个dict如下：
>>> d = {‘xiaoming‘:90,‘xiaohong‘:75,‘xiaolan‘:59}
>>> d[‘xiaolan‘]
59为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页忘往后翻，
直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二种方法是现在字典的索引表里查找这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到该字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快。不会随着字典大小的增加而变慢。
dict 就是第二种实现方式，给定一个字，比如 ‘xiaoming’，dict 在内部就可以直接计算出 xiaoming 对应的存放成绩的 ‘页码’，也就是 90 这个数字的存放
地址，直接取出来，所以速度非常快。
这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据可以算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法，除了初始化化时指定外，换可以通过key放入：
>>> d[‘xiaosan‘] = 66 >>> d[‘xiaosan‘] 66
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d[‘GG‘]=90 >>> d[‘GG‘] 90 >>> d[‘GG‘]=88 >>> d[‘GG‘] 88
如果key不存在，dict就会报错：
>>> d[‘LL‘] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", line 1, in <module> d[‘LL‘] KeyError: ‘LL‘
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过 in 判断key 是否存在：
>>> ‘LL‘ in d False
二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定value：
>>> d.get(‘LL‘) >>> d.get(‘LL‘,0) 0
注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。
要删除一个key，用pop（key）方法，对用的vaule也会从的dict中删除：
>>> d.pop(‘GG‘)
88
>>> d
{‘xiaosan‘: 66, ‘xiaohong‘: 75, ‘xiaoming‘: 90, ‘xiaolan‘: 59}注意：dict内部的存放顺序和key的存放顺序是没有关系的。
和 list 比较， dict 有以下几个特点：
1.查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；
2.需要占用大量的内存，内存浪费多。
而 list 相反：
1.查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2.占用空间小，浪费内存很少。
所以 dict 是一种用空间来换时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
只是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）
要确保hash的真确性，作为key的对象就不能改变。在python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心的作为key。而list是可变的，就不能作为key：
>>> key=[1,2,3] >>> d[key]=‘a lsit‘
Traceback (most recent call last): File "<pyshell#18>", line 1, in <module> d[key]=‘a lsit‘ TypeError: unhashable type: ‘list‘
>>> key=(1,2,3) >>> d[key]=‘a tuple‘ >>> d[key] ‘a tuple‘
>>> d[key]=‘1‘,‘2‘,‘3‘ >>> d[key[1]]
Traceback (most recent call last): File "<pyshell#25>", line 1, in <module> d[key[1]] KeyError: 2
>>> d[key](‘1‘, ‘2‘, ‘3‘)
>>> d
{(1, 2, 3): (‘1‘, ‘2‘, ‘3‘), ‘xiaohong‘: 75, ‘xiaosan‘: 66, ‘xiaoming‘: 90, ‘xiaolan‘: 59}Set
set 和 dict 类似，也是一组key的集合但不储存value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
>>> s = set([1,2,3])
>>> s
{1, 2, 3}注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。
重复元素在set中自动被过滤：
>>> s = set([1,1,2,2,3,3])
>>> s
{1, 2, 3}通过add（key）方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
>>> s.add(4)
>>> s{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(5)
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5}通过remove（key）方法可以删除元素：
>>> s
{1, 2, 3, 4, 5}
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3, 5}set可以看成数字意义上的无序和重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1,2,3])
>>> s2 = set([2,3,4])
>>> s1&s2
{2, 3}
>>> s1|s2
{1, 2, 3, 4}set 和 dict 的唯一区别仅在于没有储存对应的value，但是，set 的原理和 dict 一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个
可变对象是否相等，也就不发保证 set 内部 “不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
>>> a=[1,2,3,‘a list‘] >>> a [1, 2, 3, ‘a list‘] >>> b = set([1,a])
Traceback (most recent call last): File "<pyshell#59>", line 1, in <module> b = set([1,a]) TypeError: unhashable type: ‘list‘
再议不可变对象
上面向我们学到，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = [‘c‘,‘b‘,‘a‘] >>> a.sort() >>> a [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = ‘abc‘ >>> a.replace(‘a‘,‘A‘) ‘Abc‘ >>> a ‘abc‘
虽然字符串有个replace（）方法，也确实变出了 ‘Abc’,但是变量a最后任然是‘abc’
应该怎么理解呢？
我们改一下代码：
>>> a=‘abc‘ >>> b=a.replace(‘a‘,‘A‘) >>> b‘Abc‘ >>> a ‘abc‘
a是变量，而 ‘abc’才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是‘abc’，但其实
是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是‘abc’:
当我们调用a.replace(‘a‘.‘A‘)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象‘abc’上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串 ‘abc’的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串‘Abc’并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串‘abc’，但变量b却指向新的字符串‘Abc’了：
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