元组内置方法
什么是元组tuple（了解）：只可取 不可更改 的列表,元组一创建就被写死了
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作用：占用内存小,元组一创建就被写死了
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定义方式：()内用逗号隔开多个元素（可以为任意数据类型）
lt = list([1,2,3])
tup = tuple((1, 2, 3))
print(tup, type(tup))
如果元组只有一个元素，必须得加逗号
tup1 = (1,)
print(tup1, type(tup1))
- 使用方法
1. 索引取值
print(tup[0])
2. 索引切片
print(tup[0:3])
3. for循环
for i in tup:
print(i)
4. 成员运算
print(0 in tup)
5. len长度
print(len(tup))
6. index获取元素索引
print(tup.index(1))
7. count 计数
print(tup.count(2))
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有序or无序：有序
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可变or不可变: 压根不存这一说
字典内置方法
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作用: 存储多个数据，对每个数据具有描述
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定义方式：{}内用逗号隔开多个键key(具有描述意义，不能为可变数据类型):值value（任意数据类型）对
散列表（哈希表）
dic = {'name': 1}
print(dic)
可以以数字为变量名
dic = {0: '功能1', 1: '功能2'}
print(dic)
dic = {[1, 2]: 'a'} # 可变==不可哈希，不可变==可哈希
print(dic)
dic = {(1,2):'a'}
print(dic)
- 使用方法：
优先掌握
1、按key取值/按key修改值
dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(dic['a'])
dic['b'] = 4
print(dic)
2. 添加值,没有就添加，有就修改
dic['d'] = 4
print(dic)
3. for循环
for i in dic:
print(i)
4. 成员运算
print('a' in dic)
5. len长度
print(len(dic))
6. keys/values/items
print(dic.keys()) # 看成列表
print(dic.values()) # 获取所有值
print(dic.items())
for i in dic.items():
print(i)
for kasdfsad, vsdfsdf in dic.items(): # 解压缩
print(kasdfsad, vsdfsdf)
需要掌握
1、get:获取
s = 'e'
print(dic[s]) # KeyError: Nonetype --> s是None，并不是你想象的e
print(dic.get('b', 1)) # 字典中没有返回None,可以给定一个默认值
2、update : 更新，等同于list里的extend
dic1 = {'a': 1, 'c': 2}
dic2 = {'b': 1, 'd': 2}
dic1.update(dic2)
print(dic1)
fromkeys
print(dict.fromkeys(dict.fromkeys([1, 2, 3, 4]))) # 默认给None
3、setdefault # 字典有这个key，就不修改，没有则增加
dic.setdefault('j', 2)
dic.setdefault('a', 2)
print(dic)
4. 有序or无序：无序
5. 可变or不可变：可变
dic = {'a': 1}
print(id(dic))
dic['b'] = 2
print(id(dic))
集合内置方法
集合：交集/并集/补集/差集
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作用 ： 1。进行上述运算 2. 去重 3.乱序 ---》基于散列表实现的
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定义方式： {}内以逗号隔开多个元素（不能可为变数据类型）
空字典
s = {} # 空字典
print(type(s))
s = set() # 空集合 # 上面定义了一个相同的变量但是从未使用，你又定义了这个变量
print(type(s))
s = {'a', 'a', 'a', 1, 'v', 2, 2, 'c', 3, 3, 6}#对于数字而言，不会乱序；但是对于其他，就乱序
print(s)
打印结果：1, 2, 3, 'a', 6, 'v', 'c'}
- 使用方法
pythoners = {'jason', 'nick', 'tank', 'sean'}
linuxers = {'nick', 'egon', 'kevin'}
并集
print(pythoners | linuxers)
交集
print(pythoners & linuxers)
差集
print(pythoners - linuxers)
补集
print(pythoners ^ linuxers)
添加：add
pythoners.add('oscar')#添加到字典中
print(pythoners)
pythoners.remove('oscar1') # 移除，没有报错
print(pythoners)
pythoners.discard('oscar1') # 抛弃，没有不报错
print(pythoners)
pythoners.pop() # 随机删除一个
print(pythoners)
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有序or无序: 无序
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可变or不可变：可变
set = {1, 2, 3}
print(id(set))
set.add(4)
print(id(set))
散列表（哈希表）
- 定义：
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key和value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
- 冲突：
对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突（英语：Collision）。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。
个人理解：与列表不同的是，哈希表的索引是Key，直接通过Key值访问value，而不同于列表，通过整数[0,∞)[0,infty)[0,∞)作为索引存储值。
首先对key做了哈希处理(能对所有数据类型都可以哈希处理)：梅森旋转算法（生成伪随机数）--> 通过哈希处理对于每个key他都可以生成一个序列（永不重复，相同的东西进入哈希处理，结果相同）
使用哈希函数对刚刚生成的序列（纯数字）,对纯数字除9取余（0，1，2，3，4，5，6，7，8）
深浅拷贝
可变/不可变
可变： 值变id不变
lt = [1, 2, 3, 4]
lt.append(5)
print(lt)
不可变：值变id变化
s = 'nick'
s += ' handsome'
print(s)
- 拷贝(赋值)
当y为x的拷贝对象，如果x为不可变类型，x变化y不变；如果x为可变类型，x变化y也变。
x = 10 # 赋值
y = x # 即是赋值又是拷贝
lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt2 = lt1
当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变(*****)
- 浅拷贝 (表示的一种现象)
lt1 = [1, 2, 3]
lt2 = copy.copy(lt1) # lt2叫做lt1的浅拷贝对象
当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变
- 深拷贝
lt1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
lt2 = copy.deepcopy(lt1)
当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变
主要内容
当lt2为lt1的拷贝对象，lt1内部的不可变数据变化，lt2变；lt1内部的可变数据变化，lt2变(*****)
当lt2为lt1的浅拷贝对象时，lt1内部的不可变元素变化，lt2不变；lt1内部的可变元素变化，lt2变(******)
当lt2是lt1的深拷贝对象时，lt1内部的不可变类型变化，lt2不变；lt1内部的可变类型变化，lt2不变(*****)
拷贝/浅拷贝/深拷贝 --> 只针对可变数据类型
s1 = 'nick'
s2 = copy.copy(s1) # 无论s2是指向s1指向的值nick，还是自己新开辟内存空间
内置方法中的copy方法都是浅拷贝的copy，也就是说如果你的列表里面有可变数据类型，那就不要使用.copy方法
lt = [1,2,3,[1,]]
lt2 = copy.deepcopy(lt)
数据类型总结
按存值个数分类
存一个值：整型/浮点型/字符串
存多个值：列表/元组/字典/集合
按有序or无序分类
有序：字符串/列表/元组（序列类型）
无序：字典/集合
按可变or不可变分类
可变：列表/字典/集合
不可变：整型/浮点型/字符串/元组
深浅拷贝（只针对可变数据类型） --. 用一定用不到，面试很大概率会问，这不是python独有的，而是一种语言独有的