1.字典操作：
定义：
｛key1:value1,key2:value2｝,key-value结构，key必须可hash
特性：
1.可存放多个值
2.可修改指定key对应的值，可变
3.无序
1.1、增删改查
id_db = {
123 : {
'name':'freddy',
'age':'18',
'addr':'TangShan'
},
789 : {
'name':'freddie',
'age':'18',
'addr':'TangShan'
},
456 : {
'name':'tang',
'age':'18',
'addr':'TangShan'
},
}
【取字典id_db中，key为123的值：】
print(id_db[123])
【给字典中key为123,name值改成‘WeiGe’：】
id_db[123]['name']='WeiGe'
print(id_db[123])
【给字典id_db中，key为123中，增加一对值：】
id_db[123]['QQ']=88888888
print(id_db[123])
【pop，删除字典id_db中，key为123中，addr的值：】
id_db[123].pop('addr')
print(id_db[123])
【删除字典中id_db中key为456的key：】
del id_db[456]
print(id_db)
【get，取字典id_db中，key为1234的key，使用get取值，娶不到不会报错：】
v = id_db.get(1234)
print(v)
结果：
None
【清空字典】
dic={'k1':'v1','k2':'v2'}
dic.clear()
print(dic)
【浅copy字典】
food = {'1':'apple','2':'banana'}
newfood = food.copy()
print(newfood)
2.2、字典合并
dic_1 = {
'130282':{
'name':'freddy',
'age':23,
'addr':'TangShan',
}
}
dic_2 = {
'name':'WeiGe',
'130':{
'name':'freddie',
'age':888,
'addr':'BeiJing'
},
}
print(dic_1)
print(dic_2)
dic_1.update(dic_2)
print(dic_1)
2.3、取值
【items，把字典转换成列表，数据多的时候千万别这么干：】
dic_1 = {
130282 :{
'name':'freddy',
'age':23,
'addr':'TangShan',
}
}
print(dic_1)
print(dic_1.items())
print(type(dic_1.items()))
结果：
{130282: {'age': 23, 'name': 'freddy', 'addr': 'TangShan'}}
dict_items([(130282, {'age': 23, 'name': 'freddy', 'addr': 'TangShan'})])
<class 'dict_items'>
【keys，取dic_1中的key：】
print(dic_1.keys())
结果：
dict_keys([130282])
【values，取字典中所有的value：】
print(dic_1.values())
结果：
{'name': 'freddy', 'age': 23, 'addr': 'TangShan'}
【setdefault，取130282123这个key，要是没有130282123Key，则把130282123设置为字典的Key，value为None：】
print(dic_1.setdefault(130282123))
【setdefault，取130282123这个key，要是没有130282123Key，则把130282123设置为字典的Key，value为Tangshengwei：】
dic_1.setdefault(130282123,"Tangshengwei")
print(dic_1)
【fromkeys，给dic_1字典重新做赋值操作：】
print(dic_1.fromkeys([1,2,3,4,5],'aaa'))
结果：
{1: 'aaa', 2: 'aaa', 3: 'aaa', 4: 'aaa', 5: 'aaa'}
字典：
dic_1 = {
130282 :{
'name':'freddy',
'age':23,
'addr':'TangShan',
},
12345 :{
'name':'fr333eddy',
'age':33,
'addr':'3333',
}
}
【popitem，字典popitem()方法作用是：随机返回并删除字典中的一对键和值（项）。为什么是随机删除呢？因为字典是无序的，没有所谓的“最后一项”或是其它顺序。在工作时如果遇到需要逐一删除项的工作，用popitem()方法效率很高：】
dic_1.popitem()
print(dic_1)
【取字典的key，value：】
（方法一：效）
for k,v in dic_1.items():
print(k,v)
（方法二，效率高：）
for key in dic_1:
print(key,dic_1[key])
2、集合操作
定义：
由不同元素组成的集合，集合中是一组无序排列的可hash值，可以作为字典的key
特性：
集合的目的是将不同的值存放到一起，不同的集合间用来做关系运算，无需纠结于集合中单个值
【add，给set集合添加一个元素】 s = set() s.add('freddy') print(s) 【difference，打印出S1中有，S2中没有的元素】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s3=s1.difference(s2) print(s3) 【symmetric_difference，对称差集， 把S1中存在，S2中不存在的元素取出来， 并且把S2中存在，S1中不存在的元素取出来】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s3 = s1.symmetric_difference(s2) print(s3) ==update类型方法，主要应用在其他元素不会再使用的情况下，节省内存空间== 【difference_update，把S1中存在，S2中不存在的元素取出来，并重新赋值给S1】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s1.difference_update(s2) print(s1) 【symmetric_difference_update，把S1中存在，S2中不存在；S2中存在，S1中不存在的值取出来，重新赋值给S1】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s1.symmetric_difference_update(s2) print(s1) 【discard，移除指定元素，如果指定的移除元素不存在，不会报错】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s1.discard(22) print(s1) 【remove，移除指定元素，如果指定的移除元素不存在，会报错】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s1.remove(22) print(s1) 【pop，随机删除S1列表中的一个元素，不能指定移除的元素】 s1 = {11,22,33} res = s1.pop() print(res) 【intersection，取交集，把S1和S2相同的值取出来】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s3 = s1.intersection(s2) print(s3) 【intersection_update，取交集，把S1和S2相同的值取出来，并重新赋值给S1】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} s1.intersection_update(s2) print(s1) 【isdisjoint，判断S1和S2有没有交集，没有交集为True，有交集为False】 s1 = {11,22,33} s2 = {44} res = s1.isdisjoint(s2) print(res) 【issubset，判断S1是否为S2的父序列，是为True，不是为False】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33} res = s2.issubset(s1) print(res) 【union，取并集，把S1和S2合并，并且把一样的元素去重】 s1 = {11,22,33} s2 = {22,33,44} res = s1.union(s2) print(res) 【update，给set集合增加元素，被增加的值可以为，列表，元组，字符串；update内部实现就是add】 s1 = {11,22,33} s2 = {11,22,33} s3 = {11,22,33} #列表 li=[1,2,3,4,5] #元组 tu=(1,2,3,4,5) #字符串 name='freddyfreddy' s1.update(li) s2.update(tu) s3.update(name) print(s1) print(s2) print(s3) 【set小练习，例子：服务器增加，减少内存】 old_dict = { "#1":8, "#2":4, "#4":2, } new_dict = { "#1":4, "#2":4, "#3":2, } new_set = set(old_dict.keys()) old_set = set(new_dict.keys()) print(new_set) print(old_set) remove_set = old_set.difference(new_set) print(remove_set) add_set = new_set.difference(old_set) print(add_set) update_set = old_set.intersection(new_set) print(update_set)
同样也可以使用下面的符号进行操作集合：
|,|=:合集
&.&=:交集
－,－=:差集
^,^=:对称差分
3、字符编码
字符串也是一种数据类型，但是，字符串比较特殊的是还有一个编码问题。
因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。
但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
你可以想得到的是，全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
现在，捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
字母A用ASCII编码是十进制的65，二进制的01000001；
字符0用ASCII编码是十进制的48，二进制的00110000，注意字符'0'和整数0是不同的；
汉字中已经超出了ASCII编码的范围，用Unicode编码是十进制的20013，二进制的01001110 00101101。
你可以猜测，如果把ASCII编码的A用Unicode编码，只需要在前面补0就可以，因此，A的Unicode编码是00000000 01000001。
新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：
| 字符 | ASCII | Unicode | UTF-8 |
|---|---|---|---|
| A | 01000001 | 00000000 01000001 | 01000001 |
| 中 | x | 01001110 00101101 | 11100100 10111000 10101101 |
从上面的表格还可以发现，UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。
搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。
用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：
浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：
编码的转换流程：
4、文件处理
文件打开方式： python中打开文件有两种方式，即：open(...) 文件打开模式： r 【只读方式(默认)】 w 【打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件】 a 【打开一个文件用于追加写入。新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入】 w+ 【写读：打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件（没人用）】 “+” 【表示可以同时读写某个文件】 r+ 【可读；可写；可追加】 a+ 【等同于a】 “U”表示在读取时，可以将\r \n \r \n 自动换成\n【与 r 或 r+ 模式同使用】 rU r+U “b”表示处理二进制文件【如：FTP发送上传ISO镜像文件，linux可以忽略，windows处理二进制文件时需要标注】 rb wb ab
4.1、read()、readline()、readlines()
read():
读取指定数目个字节到字符串中，负数将读取至文件末尾，默认是-1
>>> file_obj = open('test.txt','r') >>> file_obj.read() 'dfdff\n' >>> file_obj.seek(0) >>> file_obj.read(0) '' >>> file_obj.read(1) 'd' >>> file_obj.read(2) 'fd' >>> file_obj.read(-1) 'ff\n' >>> file_obj.seek(0) >>> file_obj.read(1000) 'dfdff\n' >>> file_obj.seek(0) >>> file_obj.read(-5) 'dfdff\n'
readline():
读取文件的一行，包括行结束符，可以制定size参数的值，默认是-1
>>> file_obj = open('test.txt','r') >>> file_obj.readline() 'dfdff\n' >>> file_obj.readline(2) 'al' >>> file_obj.readline(-1) 'exzhou\n'
readlines():
读取所有剩余的行，然后作为一个字符串列表返回
>>> file_obj.seek(0) >>> file_obj.readlines() ['dfdff\n', 'alexzhou\n', 'zhoujianghai\n']
4.2、 write()、writelines()
ps：这两个方法都不会自动加上行结束符，需在写入数据前自己加上
>>> file_obj = open('test.txt','w+')
>>> file_obj.write('alexzhou')
>>> file_obj.write(' python')
>>> file_obj.seek(0)
>>> file_obj.readline()
'alexzhou python'
>>> l = ['my','name','is','zhoujianghai']
>>> l = ' '.join(l)
>>> file_obj.writelines(l)
>>> file_obj.seek(0)
>>> file_obj.readline()
'alexzhou pythonmy name is zhoujianghai'
>>> file_obj.write('hello \n')
>>> file_obj.write('world \n')
>>> file_obj.seek(0)
>>> file_obj.readline()
'alexzhou pythonmy name is zhoujianghaihello \n'
>>> file_obj.readline()
'world \n'
4.3、seek()、tell()
seek():移动文件指针到不同的位置，可以指定偏移量和起始位置。起始位置0表示从文件头开始，1表示从当前位置开始，2表示从文件尾开始，默认是0.
tell()：表示当前文件指针在文件中的位置，从文件头算起。
>>> file_obj.seek(0) >>> file_obj.tell() 0 >>> file_obj.seek(5) >>> file_obj.tell() 5 >>> file_obj.seek(5,1) >>> file_obj.tell() 10 >>> file_obj.seek(5,2) >>> file_obj.tell() 57 >>> file_obj.seek(5,0) >>> file_obj.tell() 5