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Python哈希表和解析式

技术 2022年11月10日
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哈喽，大家好！距离上一篇文章近1个半月了，不是我拖呀~，刚好这个月遇到了工作调整，再加上要照顾10个月的孩子，实属不易，所以就这么长时间没来更新了。这不，我每天码一点点，’滴水成河’，努力完成了这篇文章。

1. 封装和解构

1.1 封装

说明： 等号(=)右边有多个数值仅通过逗号分割，就会封装到一个元组，称为封装packing。

# 示例：
x = 1,
y = 1,2
print(type(x), x)
print(type(y), y)# 输出结果如下：
<class 'tuple'> (1,)
<class 'tuple'> (1, 2)

备注： 如果右边只有一个数值且没有用逗号，其实是一个整数类型，请留意。另外等号右边一定先运行，再赋值给左边。

1.2 解构

说明： 等号(=)右边容器类型的元素与左边通过逗号分割的变量要一 一对应，称为解构unpacking。

x,y = (1,2)  # [1,2] {1,2} {'a':1,'b':2}
print(x)
print(y)# 输出结果如下：
1
2

备注：右边的容器可以是元组、列表、字典、集合等，必须是可迭代对象。

错误示范：

x,y = (1,2,3)
print(x)
print(y)# 输出结果如下：
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

说明：左、右两边个数一定要一致，不然会抛出’ValueError’错误。

剩余变量解构

说明：python3引入了剩余变量解构(rest)，’尽可能’收集剩下的数据组成一个列表。

x, *rest = [1,2,3,4,5,6]
print(type(x), x)
print(type(rest), rest)  # 剩余没有赋值的就是rest的了# 输出结果如下：
<class 'int'> 1
<class 'list'> [2, 3, 4, 5, 6]
*rest, y = [1,2,3,4,5,6]
print(type(rest), rest)
print(type(y), y)# 输出结果如下：
<class 'list'> [1, 2, 3, 4, 5]
<class 'int'> 6

错误示例：

  • 不能单独使用

    说明：等号左边只有一个标识符，无法解构。

    *rest = [1,2,3,4,5,6]
    print(rest)# 输出结果如下：
     #语法错误
     SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple

  • 不能多次同时使用

    x, *rest1, *rest2, y = [1,2,3,4,5,6]
    print(rest1)
    print(rest2)# 输出结果如下：
     #语法错误，其中一个rest就把剩余元素拿走了，另外一个rest怎么拿？
     SyntaxError: two starred expressions in assignment

另外一种丢弃变量下划线：’_’

说明： ‘_’是合法的标识符，大多场景表示不关心该值。

x, *_, y = [1,2,3,4,5,6]
print(x)
print(_)
print(y)
# 输出结果如下：
1
[2, 3, 4, 5]
6
_, *rest, _ = [1,2,3,4,5,6]
print(_)  # '_'是上一次输出值
print(rest)
# 输出结果如下：
6
[2, 3, 4, 5]

2. 集合Set

说明：集合是’可变的、无序的、不重复’的元素集合。

成为集合元素是有条件的：’元素必须可hash、可迭代’

可哈希对象如下(不可变)：

  • 数值型：int(整数)、float(浮点)、complex(复数)
  • 布尔型：True(是)、False(否)
  • 字符串：string(字符串)、bytes(字节)
  • tuple(元组)
  • None(空)

可以通过内置hash函数判断是否可hash：

s1 = [1,2,3]
print(hash(s1))# 输出结果如下：
TypeError: unhashable type: 'list'  # 列表是不可hash的

2.1 初始化

说明：

  • set() -> new empty set object，新的空集合
  • set(iterable) -> new set object，元素必须可迭代
s = {}  # 注意这个是空字典，不是空集合
s1 = set()  # 空集合
s2 = set([1,2,3])  # 注意列表里面元素迭代出来的是整数，可hash
s3 = set("abcd")
print(s1)
print(s2)
print(s3)# 输出结果如下：
set()
{1, 2, 3}
{'c', 'd', 'a', 'b'}

错误示例：

s = set([[1]]) # 列表套列表，迭代出来是列表，不可hash
print(s)# 输出结果如下：
TypeError: unhashable type: 'list'

2.2 增加

  • s.add(element)

    说明：增加一个元素到集合，如果元素已经存在，则不操作。

s1 = set([1,2,3])
s1.add(4)
print(s1)# 输出结果如下：
{1, 2, 3, 4}

  • s.update(*element))

    说明：合并一个或多个元素到集合中，元素必须可迭代(把迭代的元素并到集合)，和后面讲的并集一样。

s1 = set([1,2,3])
s1.update((4,5,6),[7,8,9])
print(s1)# 输出结果如下：
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

2.3 删除

  • remove(element)

    说明：从集合中移除一个元素，如果元素不存在抛出’KeyError’错误。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
    s1.remove(6)
    print(s1)# 输出结果如下：
    {1, 2, 3, 4, 5}

  • discard(element)

    说明：也是从集合中移除一个元素，如果元素不存在不会报异常，啥都不做。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
    s1.discard(6)
    print(s1)# 输出结果如下：
    {1, 2, 3, 4, 5}

  • pop()

    说明：因为集合是无序的，所以是删除’任意’一个元素，如果是空集则抛出’KeyError’错误。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
    print(s1.pop())  # 随机的(因为无序)
    print(s1)# 输出结果如下：
    1
    {2, 3, 4, 5, 6}

  • clear()

    说明：删除所有元素，都不推荐使用的啦。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
    s1.clear()
    print(s1)# 输出结果如下：
    set()

2.4 遍历

说明：集合是个容器，是可以遍历的，但是效率都是O(n)。

s1 = {1,2,3}
for s in s1:
    print(s)
# 输出结果如下：
1
2
3

说到这里，你觉得集合set和列表list哪个遍历效率更高呢？

答案是set，因为set的元素是hash值作为key(下面讲的字典也是hash值)，查询时间复杂度为O(1)，而list是线性数据结构，时间复杂度是O(n)。

大家可以按照如下进行验证下，随着数据规模越来越大，很明显就可以看出哪个效率高。

2.5 并集&交集&差集&对称差集

  • 并集

    说明： 将多个集合的所有元素合并在一起组成新的集合。

    s1 = {1,2,3}
    s2 = {3,4,5}
    print(s1.union(s2))# 输出结果如下：
    {1, 2, 3, 4, 5}

    备注：还可以使用运算符 ‘|’、’update(element)’、’|=’。

  • 交集

    说明： 取多个集合的共同(相交)元素

    s1 = {1,2,3}
    s2 = {3,4,5}
    print(s1.intersection(s2))# 输出结果如下：
    {3}

    备注：还可以使用’&’、’s.intersection_update(element)’、’&=’。

  • 差集

    说明：属于一个集合但不属于另一个集合的元素组成的集合。

    s1 = {1,2,3}
    s2 = {3,4,5}
    print(s1.difference(s2))# 输出结果如下：
    {1, 2}

    备注：还可以使用’-‘、’s.difference_update(element)’、’-=’.

  • 对称差集

    说明：多个集合中，不属于交集元素组成的集合。

    s1 = {1,2,3}
    s2 = {3,4,5}
    print(s1.symmetric_difference(s2))# 输出结果如下：
    {1, 2, 4, 5}

    备注：还可以使用’‘、’s1.symmetric_difference_update(s2)’、’=’.

3.字典

说明：字典是由任意个item(元素)组成的集合，item是由key:value对组成的二元组。

  • 字典是’可变的’：支持增删改查；
  • 字典是’无序的’：key存储是无序的，非线性数据结构(请不要让表面蒙蔽了你哈)；
  • 字典是’key不重复’：key是唯一的，且必须可’hash’；

3.1 初始化

# 空字典
d1 = {}
d2 = dict()# 示例：
d3 = dict(a=1,b=2,c=3)
d4 = dict(d3)
d5 = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])  # 元素必须是可迭代的
d6 = {'a':1,'b':2,'c':3}# 输出结果都是：
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

3.2 增删改查

  • 增加&修改元素

    1）通过’d[key] = value’方式：

    备注：如果key不存在，则新增，key存在则直接覆盖(修改元素)。

    # 增加 & 修改
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    d['d'] = 4 # 增加
    d['a'] = 11 # 修改
    print(d)# 输出结果如下：
    {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

    2）通过d.update([E, ]**F) -> None

    # 增加 & 修改
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    d.update(d=4)
    print(d)# 输出结果如下：
    {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

  • 删除元素

    1）d.pop()

    • key存在则移除，并返回对应value值。
    • key不存在，返回给定的缺省值，否则抛出KeyError。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    print(d.pop('c',None))
    print(d)# 输出结果如下：
    3
    {'a': 1, 'b': 2}

    2）d.popitem()

    • 删除并返回一个任意的item(key:value)。
    • 如果是空字典，抛出KeyError。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    print(d.popitem())
    print(d)# 输出结果如下：
    ('c', 3)
    {'a': 1, 'b': 2}

    3）d.clear()

    • 删除所有item,不推荐使用。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    d.clear()
    print(d)

  • 查找元素

    • 通过key这个键就可以快速找到value值。
    • 时间复杂度是O(1)，不会随着数据规模大而降低效率。

    正常访问元素：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    print(d['a'])
    print(d.get('b'))# 输出结果如下：
    1
    2

    key不存在的处理方式：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    print(d.get('d',None))  # 如果key不存在，缺省返回None
    print(d.setdefault('d',100))  # 如果key不存在，则新增key:value对
    print(d)# 输出结果如下：
    None
    100
    {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 100}

3.3 遍历

  • 遍历键：key

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    # 方法1：
    for k in d:  # 缺省是遍历key
        print(k)# 方法2：
    for k in d.keys():
        print(k)# 方法3：
    for k, _ in d.items():
        print(k)# 输出结果如下：
    a
    b
    c

  • 遍历值：value

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    # 方法1：
    for v in d.values():
        print(v)# 方法2：
    for k in d:
        # print(d[k])  # 也可以用
        print(d.get(k)) # 方法3：
    for _, v in d.items():
        print(v)# 输出结果如下：
    1
    2
    3

  • 遍历item：key-value

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    for item in d.items():
        print(item)# 输出结果如下：
    ('a', 1)
    ('b', 2)
    ('c', 3)

  • 其他问题

    这种情况在遍历的时候，不能够删除元素，不能改变字典的size。

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    for k in d:
        print(d.pop(k))# 输出结果如下：
    RuntimeError: dictionary changed size during iteration

    优雅的删除方式：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
    key_list = []
    for k in d:
        key_list.append(k)
    for k in key_list:
        print('已删除key:', d.pop(k))

    然并卵，想要清除，直接用clear()啦。

4.解析式和生成器表达式

4.1 列表解析式

语法

  • [ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 ]
  • 列表解析式用中括号'[ ]’表示
  • 返回一个新的列表

优点

  • 提高效率
  • 代码轻量
  • 可读性高

示例需求：请从给定区间中提取能够被2整除的元素。

大众普遍的写法：

list = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        list.append(i)
print(list)# 输出结果如下：
[0, 2, 4, 6, 8]

再来感受一下简单而优雅的写法：

print([i for i in range(10) if i % 2 == 0])# 输出结果如下：
[0, 2, 4, 6, 8]

以上就是列表解析式，也叫列表推倒式。

4.2 生成器表达式

语法

  • ( 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 )
  • 生成器表达式用中括号'( )’表示
  • 返回一个生成器对象(generator)

特点：

  • 按需计算，就是需要取值的时候才去计算（而列表解析式是一次性计算立即返回所有结果）
  • 前期并不怎么占用内存，最后取值多了就跟列表解析式一样；
  • 计算耗时极短，本身并不返回结果，返回的是生成器对象；

看下生成器对象是长什么样的（不要认为是元组解析式，哈哈）：

x = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)
print(type(x))
print(x)# 输出结果如下：
<class 'generator'>  # 生成器
<generator object <genexpr> at 0x000001A143ACBA98> # 生成器对象

那生成器对象是如何计算得到结果：

import time
x = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)
for i in range(6):  # 仅一次循环取值
    time.sleep(0.5)
    print(next(x))
 time.sleep(1)
print(next(x))  # for循环已经计算完所有结果了，不能取值，故抛出异常# 输出结果如下：
0
2
4
6
8
StopIteration  # 已经超出可迭代范围，抛出异常

备注：生成器表达式只能迭代一次。

4.3 集合解析式

集合解析式和列表解析式语法类似，不做过多解析。

语法：

  • { 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }
  • 集合解析式用花括号'{ }’表示
  • 返回一个集合

示例：

print({i for i in range(10) if i % 2 == 0})# 输出结果如下：
{0, 2, 4, 6, 8}

4.4 字典解析式

字典解析式和集合解析式语法类似，不做过多解析。

语法：

  • { key:value for 元素 in 可迭代对象 if 条件 }
  • 字典解析式用花括号'{ }’表示
  • 返回一个字典

示例：

print({i:(i+1) for i in range(10) if i % 2 == 0})# 输出结果如下：
{0: 1, 2: 3, 4: 5, 6: 7, 8: 9}

总体来说，解析式写起来如果让人简单易懂、又高效，是非常推荐大家使用的。

但有的场景写起来很复杂，那还是得用for…in循环拆分来写。

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