#先回忆下列表的操作
animals=["cat","dog","rabbit"] #找到list中的某个值(第一种方法)
for animal in animals:
if(animal=="cat"):
print("Cat found")
animals=["cat","dog","rabbit"] #找到list中的某个值（第二种方法）
if "cat" in animals:
print("Cat found")
student=["Tom","Jim","Sue","Ann"] #找到某人所得分数
scores=[70,80,85,75]
indexes=[0,1,2,3]
name="Sue"
score=0
for i in indexes:
if student[i]==name:
score=scores[i]
print(score)
#字典结构
scores={}
#<class 'dict'> Dictionaries 字典结构 key value (键值一一对应)
scores[
"Jim"
]=
80
scores[
"Sue"
]=
85
scores[
"Ann"
]=
75
print
(scores.keys())
#dict_keys(['Jim', 'Sue', 'Ann']) 字典中的key
print
(scores)
#{'Jim': 80, 'Sue': 85, 'Ann': 75} 输出字典中的键和值
print
(scores[
"Sue"
])
#输出键所对应的的值 结果为 85
students={
"Tom"
:
60
,
"Jim"
:
70
}
#创建字典并初始化键值
students[
"Tom"
]=
65
#更改字典中某个键的值
print
(
'Tom'
in
students)
#判断键是否在字典中
#用字典结构做统计数
pantry=[
"apple"
,
"orange"
,
"grape"
,
"apple"
,
"orange"
,
"apple"
,
"tomato"
,
"patato"
,
"grape"
]
pantry_counts={}
for
item
in
pantry:
#对list进行遍历
if
item
in
pantry_counts:
pantry_counts[item]=pantry_counts[item]+
1
else
:
pantry_counts[item]=
1
print
(pantry_counts)
#输出结构{'apple': 3, 'orange': 2, 'grape': 2, 'tomato': 1, 'patato': 1}
补充：dict和set
和list比较，dict有以下几个特点：
（1）查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
（2）需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
（1）查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
（2）占用空间小，浪费内存很少。
#set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key
#set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作
s1=
set
([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
])
#创建一个set，需要提供一个list作为输入集合
s2=
set
([
2
,
3
,
4
,
9
,
8
])
print
(s1&s2)
#交集结果 {{2, 3, 4}
print
(s1|s2)
#并集结果 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9}
s1.add(
11
)
#add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果
s1.remove(
1
)
#通过remove(key)方法可以删除元素
