开篇

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在本期内容中，将介绍Python六大标准数据类型中最后两种：元组(tuple)与集合(set)。

元组(tuple)

你已经学习过列表，并且知道列表是可变数据类型。这里要学习的元组和列表非常相似，在掌握列表的使用方法基础之上，再来学习元组会非常容易。

你只需记得元组与列表的不同之处：

1.元组是不可变数据类型

2.元组使用()包裹元素

元组的不可变特性决定了元组没有增删改等功能，只可查询。

其查询方法归纳如下：

  • 1. index()

()内传入所要查询的元素值，返回该元素值所在的下标，若找不到该元素值，则报错：

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>>> x=(1,2,3,4,5)
>>> x.index(2)#查找元素2对应的下标1
>>> x.index(2333) #2333不在x中，因此报错
Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#50>", line 1, in <module>    x.index(2333)ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
  • 2. count()

统计某个元素值在元组中出现的个数，若该元素值并不存在于元组中，则返回0，表示共找到0个：

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>>> y=[1,2,1,2,3,4,5]
>>> y.count(2) #统计2出现的次数
2
>>> y.count(2333)
0

元组中有一些注意事项需要了解：

【注意1】定义一个空元组可以使用x=()或者x=tuple()，但是在定义只含有一个元素的元组时，需要在元素后面添加一个逗号,，以便和数字区分。看栗子：

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>>> z=(1)
>>> zz=(1,)
>>> type(z)
<class 'int'>
>>> type(zz)
<class 'tuple'>

看，加了,的变量zz才是元组类型。

【注意2】虽然元组不可变，其内部元素在定义元组时就固化了，我们不能对其做元素做删除操作。但是，我们可以直接删除整个元组，这并不属于对元组内的元素的删除操作，因此是可行的。

使用del()可以删除整个元组：

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>>> x
(1, 2, 3, 4, 5)
>>> del x
>>> x
Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#71>", line 1, in <module>    xNameError: name 'x' is not defined

和字符串的删除和覆盖操作类似，这里的元组也是被抹去了存在，但初心不改(意思是元组内的元素在整个生命周期从未变动过)。

集合set

集合用{}来包裹其所含元素，看起来和字典有些许相似，但实际上它们是两个截然不同的东西。

字典中的元素是键值对，而集合中的元素都是单个元素。

举个集合的栗子：

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>>> z={1,2,'a'}
>>> type(z)
<class 'set'>

在高中数学中，你已经学习过集合，那里的集合具有无序性、不可重复性，这些特点同样适用于Python中的集合(set)。

正是集合的无序性，导致其不能按照下标来进行查询操作。

但集合是可变数据类型，因此可以对其做一系列的修改操作：

  • 1. add()

添加元素到一个随机位置

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>>> z{1, 2, 'a'}
>>> z.add('hello')
>>> z
{1, 2, 'hello', 'a'}
  • 2. pop()

随机删除一个元素，并返回被删除的元素值

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>>> z
{1, 2, 'hello', 'a'}
>>> z.pop()
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>>> z
{2, 'hello', 'a'}
  • 3. remove

删除具有特定值的元素，不存在则报错

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>>> z
{2, 'hello', 'a'}
>>> z.remove('a')
>>> z
{2, 'hello'}
>>> z.remove('sdf')#不存在就报错
Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#94>", line 1, in <module>    z.remove('sdf')KeyError: 'sdf'
  • 4. discard()

和remove的功能用法一样，只是待删除元素不存在于集合中时并不会报错，而是什么都不做

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>>> z
{2, 'hello'}
>>> z.discard('sdf')#尝试删除`sdf`
>>> z
{2, 'hello'}
  • 5. update

A.update(B)表示将集合B拼接到集合A中

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>>> A={1,2,3}
>>> B={'a','b','c'}
>>> A.update(B)
>>> print(A)
{1, 2, 3, 'c', 'b', 'a'}
>>> print(B)
{'c', 'b', 'a'}

操作之后，A是拼接后的集合，而B不变。

（ps:这里的顺序乱了，这是集合的无序性造成的）

  • 6. union()

上面的update()方法用于将一个集合拼接到另一个集合中，而这里的union()可以将多个集合拼接在一起，形成一个新的集合。

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>>> A={1,2,3}
>>> B={'a','b','c'}
>>> C={11,22,33}
>>> A.union(B,C)
{1, 2, 3, 33, 11, 'a', 'c', 22, 'b'}

此时，A、B、C三个集合都没有改变，这一点和update()不同:

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>>> A{1, 2, 3}
>>> B
{'c', 'b', 'a'}
>>> C
{33, 11, 22}

（ps：顺序乱了，还是因为集合的无序性，并不是集合发生了改变）

所以，当使用union()方法拼接多个集合时，需要使用一个新的变量来存储拼接后的结果，就像这样：

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>>> new=A.union(B,C)
>>> print(new)
{1, 2, 3, 33, 11, 'a', 'c', 22, 'b'}

以上便是集合常用的一些操作。

类似于数学中的集合，这里的集合(set)也可以做运算，比如交，并等，这些内容用的不多，了解即可。现在以一个综合的栗子来看一下：

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>>> A={1,2,3}
>>> B={2,4,5}
>>> A-B #差集
{1, 3}
>>> A&B#交集
{2}
>>> A|B#并集
{1, 2, 3, 4, 5}
>>> A^B#反交集
{1, 3, 4, 5}

至此，Python中的六大基本数据类型已经全部介绍完了。还有一些诸如排序，深浅复制的遗留问题将单独安排一期进行讲解。

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