python之路-day07-数据类型知识补充-集合-深浅拷贝

一、 基础数据部分的补充

    1、join：把列表中的数据进行拼接。拼接成字符串
    2、关于删除：
        列表和字典在循环的时候不能删除-列表会删除不干净、字典会直接报错
        要把删除的内容保存在新列表中，循环新列表，删除老列表(字典)
    3、fromkeys
        dict.fromkeys(iter, value)  # iter 可迭代对象
        把可迭代对象进行迭代，和后面的value组合成键值对，返回新字典

        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']}
        前⾯列表中的每⼀项都会作为key, 后⾯列表中的内容作为value. ⽣成dict

        好了. 注意:
        dic = dict.fromkeys(["jay", "JJ"], ["周杰伦", "麻花藤"])
        print(dic)
        dic.get("jay").append("胡⼤")
        print(dic)
        结果:
        {'jay': ['周杰伦', '麻花藤', '胡⼤'], 'JJ': ['周杰伦', '麻花藤', '胡⼤']}
        代码中只是更改了jay那个列表. 但是由于jay和JJ⽤的是同⼀个列表. 所以. 前⾯那个改了. 后
        ⾯那个也会跟着改

        坑1： 返回的是新字典，不会改变原来的字典
            dic = {}
            dic.fromkeys(xxx,xxx)
            print(dic)  #结果为 {}  fromkeys()是静态方法，生成新的字典

        坑2：
            d = fromkeys(xxx,[])
        如果value是可变数据类型，那么所有的key都能改动这个数据

    4、类型转换：
        元组 => 列表    list(tuple)
        列表 => 元组    tuple(list)

        list => str     str.join(list)
        str =>list      str.split()

        可转换成False的数据：
        0, "", None, [] ,(), {}, set()  ==> False

二、 set 集合
1、
set集合是python的一个基本数据类型。一般不是很常用。set中的元素是不可重复的。无序的。
里面的元素必须是可hash的(int,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集合中的元素是必须是可hash的，但是set本身是不可hash的，set是可变的

set1 = {'1','alex',2,True,[1,2,3]}         # 报错，[1,2,3] 是可变数据类型，不可hash
set2 = {'1','alex',2,True,{1:2}}           # 报错，{1:2} 是可变数据类型，不可hash
set3 = {'1','alex',2,True,(1,2,[2,3,4])}   # 报错，[2,3,4] 是可变数据类型，不可hash

set 中的元素是不可重复的，且无序的(具有去重功能)
s = {'周杰伦','周杰伦','周星星'}
print(s)  # {'周杰伦', '周星星'}

使用这个特性.我们可以使用set来去掉重复
给list去重复
lst = [45,5,'哈哈','哈哈',50]
lst = list(set(lst))        # 把list转换成set, 然后再转换回list
print(lst)
结果：[5, 50, 45, '哈哈']

2、set集合增删查改
    a、 增加
    s = {"刘嘉玲",'关之琳','王祖贤'}
    s.add("郑裕玲")
    print(s)
    s.add("郑裕玲")
    print(s)
    # 重复的内容不会被添加到set集合中
    结果： {'刘嘉玲', '王祖贤', '关之琳', '郑裕玲'}
          {'刘嘉玲', '王祖贤', '关之琳', '郑裕玲'}

    s = {"刘嘉玲", '关之琳', "王祖贤"}
    s.update("麻花藤") # 迭代更新
    print(s)
    结果：{'王祖贤', '关之琳', '藤', '麻', '刘嘉玲', '花'}

    s.update(["张曼⽟", "李若彤","李若彤"])
    print(s)
    结果：{'刘嘉玲', '王祖贤', '关之琳', '李若彤', '张曼⽟'}


2. 删除
s = {"刘嘉玲", '关之琳', "王祖贤","张曼⽟", "李若彤"}
item = s.pop() # 随机弹出⼀个.
print(s)
print(item)
s.remove("关之琳") # 直接删除元素
# s.remove("⻢⻁疼") # 不存在这个元素. 删除会报错
print(s)
s.clear() # 清空set集合.需要注意的是set集合如果是空的.  打印出来是set() 因为要和
dict区分的.
print(s) # set()


3. 修改
# set集合中的数据没有索引. 也没有办法去定位⼀个元素. 所以没有办法进⾏直接修改.
# 我们可以采⽤先删除后添加的⽅式来完成修改操作
s = {"刘嘉玲", '关之琳', "王祖贤","张曼⽟", "李若彤"}
# 把刘嘉玲改成赵本⼭
s.remove("刘嘉玲")
s.add("赵本⼭")
print(s)

4. 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)

5. 常⽤操作
s1 = {"刘能", "赵四", "⽪⻓⼭"}
s2 = {"刘科⻓", "冯乡⻓", "⽪⻓⼭"}
# 交集
# 两个集合中的共有元素
print(s1 & s2) # {'⽪⻓⼭'}
print(s1.intersection(s2)) # {'⽪⻓⼭'}

# 并集
print(s1 | s2) # {'刘科⻓', '冯乡⻓', '赵四', '⽪⻓⼭', '刘能'}
print(s1.union(s2)) # {'刘科⻓', '冯乡⻓', '赵四', '⽪⻓⼭', '刘能'}

# 差集
print(s1 - s2) # {'赵四', '刘能'} 得到第⼀个中单独存在的
print(s1.difference(s2)) # {'赵四', '刘能'}


# 反交集
print(s1 ^ s2) # 两个集合中单独存在的数据 {'冯乡⻓', '刘能', '刘科⻓', '赵四'}
print(s1.symmetric_difference(s2)) # {'冯乡⻓', '刘能', '刘科⻓', '赵四'}
s1 = {"刘能", "赵四"}
s2 = {"刘能", "赵四", "⽪⻓⼭"}


# ⼦集
print(s1 < s2) # set1是set2的⼦集吗? True
print(s1.issubset(s2))
# 超集
print(s1 > s2) # set1是set2的超集吗? False
print(s1.issuperset(s2))


set集合本⾝是可以发⽣改变的. 是不可hash的. 我们可以使⽤frozenset来保存数据.
 frozenset是不可变的. 也就是⼀个可哈希的数据类型
s = frozenset(["赵本⼭", "刘能", "⽪⻓⼭", "⻓跪"])
dic = {s:'123'} # 可以正常使⽤了
print(dic)
这个不是很常⽤. 了解⼀下就可以了


三、深浅拷贝


1、 = 赋值操作没有创建新的对象。此时，两个变量指向的是同一个内存地址

lst1 = ["⾦⽑狮王", "紫衫⻰王", "⽩眉鹰王", "⻘翼蝠王"]
lst2 = lst1
print(lst1)
print(lst2)
lst1.append("杨逍")
print(lst1)
print(lst2)
结果:
['⾦⽑狮王', '紫衫⻰王', '⽩眉鹰王', '⻘翼蝠王', '杨逍']
['⾦⽑狮王', '紫衫⻰王', '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, 'name': '谢逊'}
{'id': 123, 'name': '谢逊'}
{'id': 123, 'name': '范瑶'}
{'id': 123, '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. 并不是复制⼀份内容. 所以.
lst1的内存指向和lst2是⼀样的. lst1改变了, lst2也发⽣了改变


2、copy()  [:] 浅拷贝。拷贝的是第一层内容

浅拷⻉
lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠"]
lst2 = lst1.copy()
lst1.append("李嘉诚")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1), id(lst2))
结果:
两个lst完全不⼀样. 内存地址和内容也不⼀样. 发现实现了内存的拷⻉
lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠", ["麻花藤", "⻢芸", "周笔畅"]]
lst2 = lst1.copy()
lst1[3].append("⽆敌是多磨寂寞")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1[3]), id(lst2[3]))
结果:
['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']]
['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']]
4417248328 4417248328
浅拷⻉. 只会拷⻉第⼀层. 第⼆层的内容不会拷⻉. 所以被称为浅拷⻉



3、深拷贝
    import copy
    copy.deepcopy()  深度拷贝。 把对象内部的所有的内容都拷贝一份
作用：快速创建对象


import copy
lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠", ["麻花", "⻢芸", "周笔畅"]]
lst2 = copy.deepcopy(lst1)
lst1[3].append("⽆敌是多磨寂寞")
print(lst1)
print(lst2)
print(id(lst1[3]), id(lst2[3]))
结果:
['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']]
['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花', '⻢芸', '周笔畅']]
4447221448 4447233800


都不⼀样了. 深度拷⻉. 把元素内部的元素完全进⾏拷⻉复制. 不会产⽣⼀个改变另⼀个跟着
改变的问题