⼀一. ⼩小数据池
在说⼩小数据池之前. 我们先看⼀一个概念念. 什什么是代码块:
根据提示我们从官⽅方⽂文档找到了了这样的说法:
A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a command line argument to the interpreter) is a code block. A script command (a command specified on the interpreter command line with the ‘-c‘ option) is a code block. The string argument passed to the built-in functions eval() and exec() is a code block.
A code block is executed in an execution frame. A frame contains some administrative information (used for debugging) and determines where and how execution continues after the code block’s execution has completed.
粗略略的翻译:
python程序是由代码块构成的. ⼀一个代码块的⽂文本作为python程序执⾏行行的单元.
代码块: ⼀一个模块, ⼀一个函数, ⼀一个类, 甚⾄至每⼀一个command命令都是⼀一个代码块. ⼀一个⽂文件也是⼀一 个代码块, eval()和exec()执⾏行行的时候也是⼀一个代码块
什什么是命令⾏行行?
我们在控制台CMD中输入python进入的就是python的command模式. 在这⾥里里也可以写 python的程序.
⽽而根据上⾯面的官⽅方的解释来看. ⼀一个command命令就是⼀一个python代码块
⼆二. 接下来我们来看⼀一下⼩小数据池 is和==的区别 1. id()
通过id()我们可以查看到⼀一个变量量表⽰示的值在内存中的地址.
\2. is和==
== 判断左右两端的值是否相等. 是不是⼀一致.
is 判断左右两端内容的内存地址是否⼀一致. 如果返回True, 那可以确定这两个变量量使 ⽤用的是同⼀一个对象
s = 'alex'
print(id(s)) # 4326667072
我们可以这样认为. 如果内存地址相同. 那么值⼀一定是相等的. 如果值相等. 则不⼀一定是同⼀一 个对象
⼩小数据池. ⼀一种数据缓存机制. 也被称为驻留留机制. 各⼤大编程语⾔言中都有类似的东⻄西. 在⽹网上 搜索常量量池,⼩小数据池指的都是同⼀一个内容.
⼩小数据池只针对: . 其他的数据类型不存在驻留留机制
整数, 字符串串, 布尔值
对于整数，Python官⽅方⽂文档中这么说:
The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, when you create an int in that range you actually just get back a reference to the existing object. So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behaviour of Python in this case is undefined.
对于字符串串:
Incomputer science, string interning is a method of storing only onecopy of each distinct string value, which must be immutable. Interning strings makes some stringprocessing tasks more time- or space-efficient at the cost of requiring moretime when the string is created or interned. The distinct
values are stored ina string intern pool. –引⾃自维基百科
在python中对-5到256之间的整数会被驻留留在内存中. 将⼀一定规则的字符串串缓存. 在使⽤用 的时候, 内存中只会创建⼀一个该数据的对象. 保存在⼩小数据池中. 当使⽤用的时候直接从⼩小数据 池中获取对象的内存引⽤用. ⽽而不需要创建⼀一个新的数据. 这样会节省更更多的内存区域.
优点: 能够提⾼高⼀一些字符串串, 整数的处理理速度. 省略略的创建对象的过程. 缺点: 在'池'中创建或者插入新的内容会花费更更多的时间.
对于数字: -5~256是会被加到⼩小数据池中的. 每次使⽤用都是同⼀一个对象. 对于字符串串:
如果字符串串的⻓长度是0或者1,都会默认进⾏行行缓存
字符串串⻓长度⼤大于1,但是字符串串中只包含字⺟母,数字,下划线时才会缓存
⽤用乘法的到的字符串串.1.乘数为1,仅包含数字,字⺟母,下划线时会被缓存.如果
包含其他字符, ⽽而⻓长度<=1 也会被驻存, 2. 乘数⼤大于1 . 仅包含数字, 字⺟母, 下划
线这个时候会被缓存. 但字符串串⻓长度不能⼤大于20
指定驻留留.我们可以通过sys模块中的intern()函数来指定要驻留留的内容.
OK. 到⽬目前为⽌止. 我们已经了了解了了python的⼩小数据池的⼀一些基本情况了了. 但是!!!! 还有最后⼀一 个问题. ⼩小数据池和最开始的代码块有什什么关系呢? 同样的⼀一段代码在命令⾏行行窗⼝口和在py⽂文件中. 出现的效果是完全不⼀一样的.
在代码块内的缓存机制是不⼀一样的. 在执⾏行行同⼀一个代码块的初始化对象的命令时, 会检 查是否其值是否已经存在, 如果存在, 会将其重⽤用. 换句句话说: 执⾏行行同⼀一个代码块时, 遇到初始 化对象的命令时，他会将初始化的这个变量量与值存储在⼀一个字典中, 在遇到新的变量量时, 会先 在字典中查询记录, 如果有同样的记录那么它会重复使⽤用这个字典中的之前的这个值. 所以在 你给出的例例⼦子中, ⽂文件执⾏行行时(同⼀一个代码块) 会把a, b两个变量量指向同⼀一个对象.
如果是不同的代码块, 他就会看这个两个变量量是否是满⾜足⼩小数据池的数据, 如果是满⾜足 ⼩小数据池的数据则会指向同⼀一个地址. 所以: a, b的赋值语句句分别被当作两个代码块执⾏行行, 但 是他们不满⾜足⼩小数据池的数据所以会得到两个不同的对象, 因⽽而is判断返回False.
\1. 基础数据类型补充 2. set集合
\3. 深浅拷⻉贝
主要内容:
⼀一. 基础数据类型补充
⾸首先关于int和str在之前的学习中已经讲了了80%以上了了. 所以剩下的⾃自⼰己看⼀一看就可以了了. 我们补充给⼀一个字符串串基本操作
列列表: 循环删除列列表中的每⼀一个元素
li = ["李李嘉诚", "麻花藤", "⻩黄海海峰", "刘嘉玲"] s = "_".join(li)
print(s)
li = "⻩黄花⼤大闺⼥女女" s = "_".join(li) print(s)
li = [11, 22, 33, 44]
for e in li:
li.remove(e)
print(li)
结果: [22, 44]
分析原因:
for的运⾏行行过程. 会有⼀一个指针来记录当前循环的元素是哪⼀一个, ⼀一开始这个指针指向第0
个. 然后获取到第0个元素. 紧接着删除第0个. 这个时候. 原来是第⼀一个的元素会⾃自动的变成 第0个. 然后指针向后移动⼀一次, 指向1元素. 这时原来的1已经变成了了0, 也就不会被删除了了.
⽤用pop删除试试看:
li = [11, 22, 33, 44]
for i in range(0, len(li)):
del li[i]
print(li)
结果: 报错
# i= 0, 1, 2 删除的时候li[0] 被删除之后. 后⾯面⼀一个就变成了了第0个.
# 以此类推. 当i = 2的时候. list中只有⼀一个元素. 但是这个时候删除的是第2个 肯定报错啊
经过分析发现. 循环删除都不⾏行行. 不论是⽤用del还是⽤用remove. 都不能实现. 那么pop呢?
只有这样才是可以的:
或者. ⽤用另⼀一个列列表来记录你要删除的内容. 然后循环删除
for el in li:
li.pop() # pop也不不⾏行行
print(li) 结果: [11, 22]
for i in range(0, len(li)): # 循环len(li)次, 然后从后往前删除 li.pop()
print(li)
li = [11, 22, 33, 44]
del_li = []
for e in li:
del_li.append(e)
for e in del_li:
li.remove(e)
print(li)
注意: dict中的fromkey(),可以帮我们通过list来创建⼀一个dict
前⾯面列列表中的每⼀一项都会作为key, 后⾯面列列表中的内容作为value. ⽣生成dict 好了了. 注意:
由于删除元素会导致元素的索引改变, 所以容易易出现问题. 尽量量不要再循环中直接去删
除元素. 可以把要删除的元素添加到另⼀一个集合中然后再批量量删除.
dic = dict.fromkeys(["jay", "JJ"], ["周杰伦", "麻花藤"]) print(dic)
结果:
{'jay': ['周杰伦', '麻花藤'], 'JJ': ['周杰伦', '麻花藤']}
dic = dict.fromkeys(["jay", "JJ"], ["周杰伦", "麻花藤"]) print(dic)
dic.get("jay").append("胡⼤大") print(dic)
结果:
{'jay': ['周杰伦', '麻花藤', '胡⼤大'], 'JJ': ['周杰伦', '麻花藤', '胡⼤大']}
代码中只是更更改了了jay那个列列表. 但是由于jay和JJ⽤用的是同⼀一个列列表. 所以. 前⾯面那个改了了. 后
⾯面那个也会跟着改
dict中的元素在迭代过程中是不允许进⾏行行删除的
dic = {'k1': 'alex', 'k2': 'wusir', 's1': '⾦金金⽼老老板'} # 删除key中带有'k'的元素
for k in dic:
if 'k' in k:
del dic[k]
代的时候不不允许进⾏行行删除操作
print(dic)
# dictionary changed size during iteration, 在循环迭
那怎么办呢? 把要删除的元素暂时先保存在⼀一个list中, 然后循环list, 再删除
dic = {'k1': 'alex', 'k2': 'wusir', 's1': '⾦金金⽼老老板'} dic_del_list = []
# 删除key中带有'k'的元素
for k in dic:
if 'k' in k:
dic_del_list.append(k)
for el in dic_del_list:
del dic[el]
print(dic)
类型转换:
元组 => 列列表 list(tuple) 列列表 => 元组 tuple(list)
list=>str str.join(list) str=>list str.split()
转换成False的数据: 0,'',None,[],(),{},set() ==> False
set集合
set集合是pnthon 的一个基本数据类型.一般不是很常用.set中的元素是不重复的.无序的.里面的的元素必须是可hash 的(in str tuple bool),我们可以这样来记.set就是dict类型的数据但是不保存value,只保存key,set也用{}表示
注意:set中的元素必须是可hash 的,但是set本身是不可hash 的,set是可变的—元素是不可变得
set2 = {'1','alex',2,True,[1,2,3]} -------报错-------里面有[]
set2 = {'1','alex',2,True,{1:2}}---------------报错-------里面有{}}
set3 = {'1','alex',2,True,(1,2,[2,3,4])} -------里面有()[]
set中的元素是不重复的且无序的
s = {"周杰伦", "周杰伦", "周星星"} print(s)
结果:
{'周星星', '周杰伦'} ——————— 不重复 无序
使用这个特性.我们可以使用set来去掉重复
lst = [45,5,"华华",45,"华华",50]
lst = list(set(lst))———————把list切换成set 然后再换回List
print(lst)
set 集合增删改查
1.增加
s = {"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳"}
s.add("熊华")
print(s)
s = add.("熊华") ——————— 重复的内容不会添加到set集合中
print(s)
s = {"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳"}
s.update("龙池")--------------迭代添加
print(s)——————结果是{"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳"龙","池"}
s.update(["张曼玉","张雅芝","张雅芝"] )
print(s)———————— 结果是{"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳""张"曼""玉""雅""芝""}
2.删除
s={"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳","龙池"}
item = s.pop()-------------随机弹出一个
print(s)
print(item)
s.remove("后小青")----------直接删除元素
s.remove("苍井空")——————本人不爱这个女人 不存在这个女人 删除就会报错
print(s)
s.clear()——————— 清空set集合.需要注意的是set集合如果是空的.打印出来的是set() 因为要和dict区分.
print()-----------set()
修改
set集合中的数据没有索引.也没有办法定位一个元素.所以没有办法直接修改.
我们可以采用先删除后添加方式来完成修改操作
s={"刘嘉玲","关之琳","程丽","后小青","张彩云","江阳","龙池"}—————把龙池换成提莫
s.remove("龙池")
s.add("提莫")
print(s)
查询
set是一个可迭代对象,所以可以进行for循环
for el in s :
Print (el)
常用操作
S1 = {"刘能", "赵四", "⽪皮⻓长⼭山"}
s2 = {"刘科⻓长", "冯乡⻓长", "⽪皮⻓长⼭山"}
交集
两个集合中共有的元素
Print (s1 & s2)———————— {"皮长山"}
并集
print(s1 | s2) # {'刘科⻓长', '冯乡⻓长', '赵四', '⽪皮⻓长⼭山', '刘能'}
差集
print(s1 - s2) # {'赵四', '刘能'} 得到第⼀一个中单独存在的
反交集
print(s1 ^ s2) # 两个集合中单独存在的数据 {'冯乡⻓长', '刘能', '刘科⻓长', '赵四'}
s1 = {"刘能", "赵四"}
s2 = {"刘能", "赵四", "⽪皮⻓长⼭山"}
子集
print(s1 < s2) # set1是set2的⼦子集吗? True
超集
print(s1 > s2) # set1是set2的超集吗? False
深浅拷贝
lst 1= ["⾦金金⽑毛狮王", "紫衫⻰龙王", "⽩白眉鹰王", "⻘青翼蝠王"]
lst 2 = lst 1
print(lst1) ———————————————
print(lst2)________________———————— 两个结果完全相同
lst1.append("杨逍")
print(lst1)
print(lst2) 两个结果相同['⾦金金⽑毛狮王', '紫衫⻰龙王', '⽩白眉鹰王', '⻘青翼蝠王', '杨逍']
dic1 = {"id": 123, "name": "谢逊"}
dic2 = dic1
print(dic1)
print(dic2)
dic1['name'] = "范瑶"
print(dic1) print(dic2)
对于list, set, dict来说, 直接赋值. 其实是把内存地址交给变量量. 并不是复制⼀一份内容. 所以.
lst1的内存指向和lst2是⼀一样的. lst1改变了, lst2也发⽣生了改变
浅拷⻉
lst1 = [金毛狮王", "紫衫龙王", "⽩眉鹰王", "⻘翼蝠王"]
lst2 = lst1
print(lst1)
print(lst2)
lst1.append("杨逍")
print(lst1)
print(lst2)
结果:
['金⽑毛狮王', '紫衫龙王', '⽩眉鹰王', '⻘翼蝠王', '杨逍'] ['⾦毛狮王', '紫衫龙王', '⽩眉鹰王', '⻘翼蝠王', '杨逍']
dic1 = {"id": 123, "name": "谢逊"} dic2 = dic1
print(dic1)
print(dic2)
dic1['name'] = "范瑶"
print(dic1)
print(dic2)
结果: {'id': 123, {'id': 123, {'id': 123, {'id': 123,
'name': '谢逊'} 'name': '谢逊'} 'name': '范瑶'} 'name': '范瑶'}
对于list, set, dict来说, 直接赋值. 其实是把内存地址交给变量量. 并不是复制⼀一份内容. 所以. lst1的内存指向和lst2是⼀一样的. lst1改变了了, lst2也发⽣生了了改变
浅拷⻉
lst1 = ["何炅", "杜海海涛","周渝⺠民"]
lst2 = lst1.copy() lst1.append("李嘉诚")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1), id(lst2))
结果:
两个lst完全不不⼀一样. 内存地址和内容也不不⼀一样. 发现实现了了内存的拷⻉贝
lst1 = ["何炅", "杜海海涛","周渝⺠民", ["麻花藤", "⻢马芸", "周笔畅"]] lst2 = lst1.copy()
lst1[3].append("⽆无敌是多磨寂寞")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1[3]), id(lst2[3]))
结果:
['何炅', '杜海海涛', '周渝⺠民', ['麻花藤', '⻢马芸', '周笔畅', '⽆无敌是多磨寂寞']] ['何炅', '杜海海涛', '周渝⺠民', ['麻花藤', '⻢马芸', '周笔畅', '⽆无敌是多磨寂寞']] 4417248328 4417248328
浅拷⻉贝. 只会拷⻉贝第⼀一层. 第⼆二层的内容不会拷⻉贝. 所以被称为浅拷⻉贝
深拷⻉贝
import copy
lst1 = ["何炅", "杜海海涛","周渝⺠民", ["麻花藤", "⻢马芸", "周笔畅"]] lst2 = copy.deepcopy(lst1)
lst1[3].append("⽆无敌是多磨寂寞")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1[3]), id(lst2[3]))
结果:
['何炅', '杜海海涛', '周渝⺠民', ['麻花藤', '⻢马芸', '周笔畅', '⽆无敌是多磨寂寞']] ['何炅', '杜海海涛', '周渝⺠民', ['麻花藤', '⻢马芸', '周笔畅']]
4447221448 4447233800