1.深浅拷贝
ls = [1, 'a', [10]]
值拷贝：直接赋值 ls1 = ls, ls中的任何值发生改变，ls1中的值都会随之改变
浅拷贝：通过copy()方法 ls2 = ls.copy()，ls中存放的值的地址没有改变, 但内部的值发生改变，ls2会随之改变
-- ls = [1, 'a', [10]] => [1, 'a', [100]] = ls2
深拷贝：通过deepcopy()方法 ls3 = deepcopy(ls)，ls中存放的值发生任何改变，ls3都不会随之改变
2.元组类型
t = tuple()
元组：1.就可以理解为不可变的list 2.有序 - 可以索引取值，可以切片 3.不可变 - 长度和内容都不能发生改变
细节：元组中可以存放所有的数据类型，所以存放可变类型数据后，可变类型依然可以发生改变
3.字典类型
d1 = {}
d2 = dict({'a': 1})
d3 = dict(name='Bob') # 所有的key都会用合法的变量名，最终转化为字符串类型的key
d4 = {}.fromkeys('abc', 0) => {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}
key: 要确保唯一性，所以必须为不可变类型
value：存放可以存放的所有类型数据，所以支持所有类型
字典：1.可变 2.没有索引，通过key取值 3.无序的
增删改查：字典名[key名] | 字典名[key名] = 值 | update(dict) | setdefault(key, d_value) | get(key, default)
| pop(key) | popitem() | clear()
循环：keys() | values() | items()
for k, v in dic.items(): # (k, v)
pass
字典的成员运算：完成的就是 key 在不在 目标字典中
4.集合类型
s = set()
集合：1.可变 - 可增可删 2.无序无索引无key - 不能取值不能改值 3.for可以对集合取值，取值的结果顺序不确定
特定：不能存放重复的数据
1.哪些类型可以转化为数字
res = int('10')
print(res)
res = int('-3')
print(res)
res = float('.15')
print(res)
res = float('-.15')
print(res)
res = float('-3.15')
print(res)
只有纯数字的字符串才可以被直接转化为数字
2.数字转化字符串
print(str(10))
s = 'abc123呵呵'
print(list(s)) # ['a', 'b', 'c', '1', '2', '3', '呵', '呵'] 没有对应的 str(ls)
ls = ['a', 'b', 'c', '1', '2', '3', '呵', '呵']
n_s = ''.join(ls)
print(n_s)
s1 = 'a b c 1 2 3 呵 呵'
res = s1.split()
print(res)
必须掌握
s2 = 'ie=UTF-8&wd=你好帅'
res = s2.split('&') #在目标字符串中检测到&就拆分字符串
print(res)
['ie=UTF-8', 'wd=你好帅']
ls2 = ['ie=UTF-8', 'wd=你好帅']
n_s2 = '@'.join(ls2)
print(n_s2)
ie=UTF-8@wd=你好帅
4.需求："ie=UTF-8&wd=你好帅" => [('ie', 'UTF-8'), ('wd', '你好帅')]
res = []
s4 = "ie=UTF-8&wd=你好帅"
ls4 = s4.split('&') # ['ie=UTF-8', 'wd=你好帅']
for ele in ls4: # v = ie=UTF-8 | wd=你好帅
k, v = ele.split('=') # k: ie v: UTF-8
res.append((k, v))
print(res)
5.需求："ie=UTF-8&wd=你好帅" => {'ie': 'UTF-8', 'wd': '你好帅'}
res = {}
s5 = "ie=UTF-8&wd=你好帅"
ls5 = s5.split('&') # ['ie=UTF-8', 'wd=你好帅']
for ele in ls5: # v = ie=UTF-8 | wd=你好帅
k, v = ele.split('=') # k: ie v: UTF-8
res[k] = v
print(res)
6.需求：[('ie', 'UTF-8'), ('wd', '你好帅')] => {'ie': 'UTF-8', 'wd': '你好帅'}
res = {}
ls6 = [('ie', 'UTF-8'), ('wd', '你好帅')]
for k, v in ls6:
res[k] = v
print(res)
7.list与tuple、set直接相互转化 - 直接 类型()
# 8.需求：将汉字转化为数字
# 将 壹、贰、叁、肆、伍、陆、柒、捌、玖、拾、佰、仟
# 转化为 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、100、100
# 作业：壹仟捌佰玖拾叁 => 1893
num_map = {
'壹': 1,
'贰': 2,
'仟': 1000
}
ls8 = ['贰', '壹', '仟']
res = []
for v in ls8:
num = num_map[v] # 通过key去映射表拿到对应的值，完成 '贰' => 2
res.append(num)
print(res)
# 数据 从 硬盘 => 内存 => cpu
# 应用程序打开文本文件的三步骤
# 1.打开应用程序
# 2.将数据加载到内存中
# 3.cpu将内存中的数据直接翻译成字符显示给用户
# python解释器
# 1.打开python解释器
# 2.将数据加载到内存中
# 3.cpu将内存中的数据解释执行将结果显示给用户，如何解释执行不能通过，将错误信息提供给用户
# 编码的发展史
# 电脑只能识别高低电频对应的0,1信息 => 问题：如何将世间万物信息存放到内存中
# 世间万物信息 => 0,1形式的数据 => 电脑中存放，将该过程逆向操作，就是访问已存储的数据信息
# 编码表
# 人能识别的字符 <=> 机器能识别的字符：一定存在一种固定的对应关系
# 编码表：一定范围内人能识别的字符与机器能识别的字符形成的对应关系表(映射表)
# 1.ASCII表：英文字母、英文符号、数字与机器能识别的字符的对应关系表，8个二进制位就能存放完这所有的对应关系 => 1字节
# python2采用的默认编码是ASCII，早期并不支持中文编程
# 2_1.GBK：中文与与机器能识别的字符的对应关系表（完全兼容ASCII表）,16个二进制位能存放所有汉字与ASCII之前的对应关系 => 2个字节
# 2个字节能否存放常用汉字 => 16个二进制位 2^15
# print(pow(2, 15))
# 2_2.Shift_JIS | Euc-kr：日文 | 韩文 与机器能识别的字符的对应关系表（完全兼容ASCII表）
# 乱码：存的编码格式与取的编码格式不一致
# 3.Unicode万国码：世间中常用国家的常用字符与机器能识别的字符的对应关系表
# 转码：Unicode存在汉字与二进制对应关系，GBK也存在汉字与二进制对应关系，将GBK存放的数据转存到Unicode数据
# 均采用Unicode编码表，只是存放数据采用字节数不一致，utf-8与utf-16是Unicode编码表的两种体现方式
# utf-8：以1个字节存放英文，以3 | 6个字节存放汉字，在英文数据过多时，更深空间，用来传输效率更高
# utf-16：所有支持的符号都采用2个字节存放，读存数据采用定长，不用计算，读存效率高
# 硬盘到内存需要数据的传输，内存到CPU需要数据的传输，所有都采用utf-8
# 内存需要高速读写，采用utf-16
# 学习的结晶：编码与解码要统一编码
# 操作文本字符
res = "汉字呵呵".encode('utf-8') # 编码：将普通字符串转化为二进制字符串
print(res) # b'xe6xb1x89xe5xadx97xe5x91xb5xe5x91xb5'
res = b'xe5x91xb5xe5x91xb5'.decode('GBK') # 解码：将二进制字符串转化为普通字符串
print(res) # 鍛靛懙 乱码了
res = b'xe5x91xb5xe5x91xb5'.decode('utf-8')
print(res) # 呵呵 读写编码统一后就不乱码了