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一、元组的常用方法

①元组方法-------count（），元组中某个元素出现的次数

>>> t_tuple=('a','b',11,22)
>>> t_tuple.count('a')
1
>>> t_tuple.count('b')
1
>>> t_tuple.count('11')
0
>>> t_tuple.count(11)
1
>>>

①元组方法-------index（），查找出元组中元素的下标位置，如果元素不存在，则会报错

>>> t_tuple.index('a')0>>> t_tuple.index('b')1>>> t_tuple.index(11)2>>> t_tuple.index('c')Traceback (most recent call last):  File "", line 1, in ValueError: tuple.index(x): x not in tuple>>>

二、字典及常用方法

①字典常用方法-------clear（），清除字典内容

>>> name_dict={'alex':22,'eric':26,'tony':25}
>>> name_dict
{'tony': 25, 'alex': 22, 'eric': 26}
>>> name_dict.clear()
>>> name_dict
{}
>>>

浅拷贝

②字典常用方法-------copy（）,字典浅拷贝，该拷贝纸拷贝第一层，如果子点的key或者value下还继续有字典，

>>> name_dict={'alex':22,'eric':26,'tony':25}>>> name_dict.copy(){'tony': 25, 'alex': 22, 'eric': 26}>>> name_dicts = name_dict.copy()>>> print name_dicts{'tony': 25, 'alex': 22, 'eric': 26}>>> id(name_dict)39525232>>> id(name_dicts)39524800>>>

深拷贝

import copy

test_dict = {'a':{'b':{'c':100}}}

test02_dict=copy.deepcopy(被拷贝的字典)，拷贝多层，当被拷贝的字典中二层或者二层以上中的键对应的值发生变化，通过该方法拷贝得到的字典test002_dict中的键值是不会发生变化的

为什么要拷贝？
1当进行修改时，想要保留原来的数据和修改后的数据

数字字符串 和 集合 在修改时的差异？ （深浅拷贝不同的终极原因）
1在修改数据时：
2数字字符串：在内存中新建一份数据
3集合：修改内存中的同一份数据

对于集合，如何保留其修改前和修改后的数据？
1在内存中拷贝一份

③字典常用方法-------get（），获取某个key对应的值，如果该key不存在，返回None，也可以指定返回其他结果，get方法可以避免在key不存在的时候返回报错

>>> name_dict
{'tony': 25, 'alex': 22, 'eric': 26}
>>> name_dict.get('alex')
22
>>> name_dict['alex']
22
>>> name_dict.get('eric')
26
>>> name_dict.get('susan')
>>> print name_dict.get('susan')
None
>>> print name_dict.get('susan','OK')
OK
>>> name_dict.get('susan','OK')
'OK'
>>> print name_dict['susan']
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
KeyError: 'susan'
>>>

④字典一般用字符串，数字，类的实例来作为key

⑤判断一个字典是否为字典用如下方法:

>>> nu_dict = {'alex':18,'tony':22}
>>> type(nu_dict)
>>> type(nu_dict) is dictTrue
>>>

⑥字典常用方法-------fromkeys（），可以将一个列表与定义的后面的一个值进行匹配，生成一个新的字典，该方法可以用于一个人名列表，如果要把人名列表对应每个人的个人信息，可以用到次方法

>>>a{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>>a.fromkeys([1,2,3,4,5],'t'){1: 't', 2: 't', 3: 't', 4: 't', 5: 't'}
>>>
>>>a.fromkeys(['alex','eric','tony','susan'],[]){'tony': [], 'alex': [], 'eric': [], 'susan': []}

⑦字典常用方法-------items（），取出字典中所有对应的key:value

>>>name_dict = {'alex':22,'eric':24,'tony':18}
>>>name_dict
{'tony': 18, 'alex': 22, 'eric': 24}
>>>name_dict.items()
[('tony', 18), ('alex', 22), ('eric', 24)]
>>>

对于字典中的内容不是很多，即上百条或者上千条更甚至上万条可以用以上方法，如果上百万或千万条记录，则建议用如下方法：

>>> for k in name_dict:print k,name_dict[k]
...
tony 18
alex 22
eric 24
>>>

这样好处是只读取了字典中的key，生成一个列表，然后再拿着key去字典中找对应的value，可以节约内存，而上面的方法是在内存中生成两个列表，这样就消耗了过多的内存资源。

⑧字典常用方法-------keys（），当前所有的key打印出来

>>> name_dict{'tony': 18, 'alex': 22, 'eric': 24}>>> name_dict.keys()['tony', 'alex', 'eric']>>>

⑨字典常用方法-------pop（），删除指定的键值对，只需要指定键即可

>>> name_dict
{'tony': 18, 'alex': 22, 'eric': 24}
>>> name_dict.pop('alex')
22
>>> name_dict
{'tony': 18, 'eric': 24}
>>>

⑩字典常用方法-------del，该方法是一个全局性的，可以删除一个字典，列表，变量，元组等

>>> a='alex'
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'a' is not defined
>>> b = {'ccc':111,'ddd':222}
>>> del b
>>> b
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'b' is not defined
>>> c = ('a',2,'c','f',22,)
>>> c
('a', 2, 'c', 'f', 22)
>>> del c
>>> c
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'c' is not defined
>>>

字典常用方法-------setdefault（）如果字典的键对应的值存在，则输出，不存在则定义一个默认值

>>> c{7: [], 8: [], 9: [], 10: [], 11: [], 12: [], 13: [], 14: [], 15: [], 16: [], 17: [], 18: [], 19: [], 20: [], 21: [], 22: [], 23: [], 24: [], 25: [], 26: [], 27: [], 28: [], 29: [], 30: [], 31: [], 32: [], 33: [], 34: [], 35: [], 36: [], 37: [], 38: [], 39: [], 40: [], 41: [], 42: [], 43: [], 44: [], 45: [], 46: [], 47: [], 48: [], 49: [], 50: [], 51: [], 52: [], 53: [], 54: [], 55: [], 56: [], 57: [], 58: [], 59: [], 60: [], 61: [], 62: [], 63: [], 64: [], 65: [], 66: [], 67: [], 68: [], 69: [], 70: [], 71: [], 72: [], 73: [], 74: [], 75: [], 76: [], 77: [], 78: [], 79: [], 80: [], 81: [], 82: [], 83: [], 84: [], 85: [], 86: [], 87: [], 88: [], 89: [], 90: [], 91: [], 92: [], 93: [], 94: [], 95: [], 96: [], 97: [], 98: [], 99: []}>>> c.setdefault(8)[]>>> c.setdefault(200)>>> c{7: [], 8: [], 9: [], 10: [], 11: [], 12: [], 13: [], 14: [], 15: [], 16: [], 17: [], 18: [], 19: [], 20: [], 21: [], 22: [], 23: [], 24: [], 25: [], 26: [], 27: [], 28: [], 29: [], 30: [], 31: [], 32: [], 33: [], 34: [], 35: [], 36: [], 37: [], 38: [], 39: [], 40: [], 41: [], 42: [], 43: [], 44: [], 45: [], 46: [], 47: [], 48: [], 49: [], 50: [], 51: [], 52: [], 53: [], 54: [], 55: [], 56: [], 57: [], 58: [], 59: [], 60: [], 61: [], 62: [], 63: [], 64: [], 65: [], 66: [], 67: [], 68: [], 69: [], 70: [], 71: [], 72: [], 73: [], 74: [], 75: [], 76: [], 77: [], 78: [], 79: [], 80: [], 81: [], 82: [], 83: [], 84: [], 85: [], 86: [], 87: [], 88: [], 89: [], 90: [], 91: [], 92: [], 93: [], 94: [], 95: [], 96: [], 97: [], 98: [], 99: [], 200: None}>>> c.setdefault(200,'cccc')>>> c{7: [], 8: [], 9: [], 10: [], 11: [], 12: [], 13: [], 14: [], 15: [], 16: [], 17: [], 18: [], 19: [], 20: [], 21: [], 22: [], 23: [], 24: [], 25: [], 26: [], 27: [], 28: [], 29: [], 30: [], 31: [], 32: [], 33: [], 34: [], 35: [], 36: [], 37: [], 38: [], 39: [], 40: [], 41: [], 42: [], 43: [], 44: [], 45: [], 46: [], 47: [], 48: [], 49: [], 50: [], 51: [], 52: [], 53: [], 54: [], 55: [], 56: [], 57: [], 58: [], 59: [], 60: [], 61: [], 62: [], 63: [], 64: [], 65: [], 66: [], 67: [], 68: [], 69: [], 70: [], 71: [], 72: [], 73: [], 74: [], 75: [], 76: [], 77: [], 78: [], 79: [], 80: [], 81: [], 82: [], 83: [], 84: [], 85: [], 86: [], 87: [], 88: [], 89: [], 90: [], 91: [], 92: [], 93: [], 94: [], 95: [], 96: [], 97: [], 98: [], 99: [], 200: None}>>>

字典常用方法-------update（），将两个字典进行整合

>>> ss = {'a':11,'bb':22,'cc':33}
>>> tt = {'a':'kk','pp':23,'rt':33}
>>> ss.update(tt)
>>> ss
{'a': 'kk', 'rt': 33, 'pp': 23, 'bb': 22, 'cc': 33}
>>>

如果ss中的键和tt中的键有重复，则以tt中的键所对应的值替换掉ss中keys对应的值，如果tt中的键值对在ss中不存在，则在ss中进行创建

字典常用方法-------values（），打印字典中所有的值

>>> ss
{'a': 'kk', 'rt': 33, 'pp': 23, 'bb': 22, 'cc': 33}
>>> ss.values()
['kk', 33, 23, 22, 33]
>>>

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当前题目：元组、字典的常用方法-创新互联
本文来源：http://ybzwz.com/article/ccgoop.html