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但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便查看全部
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由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事： 一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。 添加元素时，用set的add()方法.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： 删除set中的元素时，用set的remove()方法,如果删除的元素不存在set中，remove()会报错. 所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。查看全部
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set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。 set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。 最后，set存储的元素也是没有顺序的。查看全部
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由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。 访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。查看全部
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set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。 创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素： >>> s = set(['A', 'B', 'C']) 请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。 因为set不能包含重复的元素查看全部
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L = [] x = 1 while x <= 100: L.append(x * x) x = x + 1 print sum(L)查看全部
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更新set 由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事： 一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。 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 <module> KeyError: 4 所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。查看全部
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set的特点 set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。 set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。 最后，set存储的元素也是没有顺序的。查看全部
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访问set 由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。 访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。 例如，存储了班里同学名字的set： >>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']) 我们可以用 in 操作符判断： Bart是该班的同学吗？ >>> 'Bart' in s True Bill是该班的同学吗？ >>> 'Bill' in s False bart是该班的同学吗？ >>> 'bart' in s False 看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。查看全部
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什么是set dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。 有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。 set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。 创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素： >>> s = set(['A', 'B', 'C']) 可以查看 set 的内容： >>> print s set(['A', 'C', 'B']) 请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。 因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？ >>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C']) >>> print s set(['A', 'C', 'B']) >>> len(s) 3 结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。查看全部
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print [m*100+n*10+m for m in range(1,10) for n in range(0,10)]查看全部
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遍历dict 由于dict也是一个集合，所以，遍历dict和遍历list类似，都可以通过 for 循环实现。 直接使用for循环可以遍历 dict 的 key： >>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } >>> for key in d: ... print key ... Lisa Adam Bart 由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。查看全部
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更新dict dict是可变的，也就是说，我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict： d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } 要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去，用赋值语句： >>> d['Paul'] = 72 再看看dict的内容： >>> print d {'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59} 如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value： >>> d['Bart'] = 60 >>> print d {'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}查看全部
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x.upper() for x in L if isinstance(x, str)查看全部
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dict的特点 dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。 不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。 由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。 dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样： d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } 当我们试图打印这个dict时： >>> print d {'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59} 打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。 dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。 可以试试用list作为key时会报什么样的错误。 不可变这个限制仅作用于key，value是否可变无所谓： { '123': [1, 2, 3], # key 是 str，value是list 123: '123', # key 是 int，value 是 str ('a', 'b'): True # key 是 tuple，并且tuple的每个元素都是不可变对象，value是 boolean } 最常用的key还是字符串，因为用起来最方便。查看全部
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