python 的几种数据类型

列表 

列表是 Python  的主力数据类型。当提到 “ 列表 ” 时，您脑海中可

能会闪现“ 必须进一步声明大小的数组，只能包含同一类对象

“  等想法。千万别这么想。列表比那要酷得多。  

☞ Python  中的列表类似 Perl  5  中的数组。在 Perl  5  

中，存储数组的变量总是以字符 @ 开头；在 Python  

中，变量可随意命名，Python  仅在内部对数据类型

进行跟踪。 

☞ Python  中的列表更像 Java   中的数组（尽管可以

把列表当做生命中所需要的一切来使用)。一个更好

的比喻可能是  ArrayList  类，该类可以容纳任何对

象，并可在添加新元素时进行动态拓展。 

创建列表 

列表创建非常轻松：使用中括号包裹一系列以逗号分割的值即

可。 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']  ① 

>>>  a_list 

['a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'] 

>>>  a_list[0]                                         ② 

'a'  

>>>  a_list[4]                                         ③ 

'example'  

>>>  a_list[ ‐1]                                       ④ 

'example'  

>>> a_list[ ‐3]                                       ⑤ 

'mpilgrim' 

1.   首先，创建一个包含 5 个元素的列表。要注意的是它们保持

了最初的顺序。这并不是偶然的。列表是元素的有序集合。  

2.   列表可当做以零为基点的数组使用。非空列表的首个元素始

终是  a_list[0]  。  

3.   该 5 元素列表的最后一个元素是 a_list[4] ，因为列表（索

引）总是以零为基点的。  

4.   使用负索引值可从列表的尾部向前计数访问元素。任何非空

列表的最后一个元素总是 a_list[ ‐1] 。  

5.   如果负数令你混淆，可将其视为如下方式： a_list[ ‐n] == 

a_list[len(a_list)  ‐  n] 。因此在此列表中， a_list[ ‐3] == 

a_list[5 ‐  3] == a_list[2] 。 

列表切片 

a_list[0] 是列表的第一个元素。  

定义列表后，可从其中获取任何部分作为新列表。该技术称为

对列表进行 切片 。 

>>>  a_list 

['a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'] 

>>>  a_list[1:3]             ① 

['b',  'mpilgrim'] 

>>>  a_list[1: ‐1]           ② 

['b',  'mpilgrim', 'z'] 

>>>  a_list[0:3]             ③ 

['a',  'b', 'mpilgrim'] 

>>>  a_list[:3]             ④ 

['a',  'b', 'mpilgrim'] 

>>>  a_list[3:]             ⑤ 

['z',  'example'] 

>>> a_list[:]                ⑥ 

['a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'] 

1.   通过指定两个索引值，可以从列表中获取称作“ 切片” 的某个

部分。返回值是一个新列表，它包含列表(??切片)中所有元素，

按顺序从第一个切片索引开始（本例中为 a_list[1] ），截止但

不包含第二个切片索引（本例中的 a_list[3] ）。  

2.   如果切片索引之一或两者均为负数，切片操作仍可进行。如

果有帮助的话，您可以这么思考：自左向右读取列表，第一个

切片索引指明了想要的第一个元素，第二个切片索引指明了第

一个不想要的元素。返回值是两者之间的任何值。 between.   

3.   列表是以零为起点的，因此 a_list[0:3] 返回列表的头三个

元素，从 a_list[0]  开始，截止到但不包括 a_list[3]  。  

4.   如果左切片索引为零，可以将其留空而将零隐去。因此 

a_list[:3] 与 a_list[0:3] 是完全相同的，因为起点 0  被隐去

了。  

5.   同样，如果右切片索引为列表的长度，也可以将其留空。因

此 a_list[3:] 与 a_list[3:5] 是完全相同的，因为该列表有五

个元素。此处有个好玩的对称现象。在这个五元素列表中， 

a_list[:3] 返回头三个元素，而 a_list[3:] 返回最后两个元

素。事实上，无论列表的长度是多少,  a_list[:n] 将返回头 n 个

元素，而 a_list[ n:] 返回其余部分。  

6.   如果两个切片索引都留空，那么将包括列表所有的元素。但

该返回值与最初的 a_list 变量并不一样。它是一个新列表，只

不过恰好拥有完全相同的元素而已。a_list[:]  是对列表进行复

制的一条捷径。 

向列表中新增项 

有四种方法可用于向列表中增加元素。 

>>>  a_list = ['a']  

>>>  a_list = a_list + [2.0,  3]    ① 

>>>  a_list                        ② 

['a',  2.0, 3] 

>>>  a_list.append(True)           ③ 

>>>  a_list 

['a',  2.0, 3, True]  

>>>  a_list.extend(['four', 'Ω'])   ④ 

>>>  a_list 

['a',  2.0, 3, True,  'four',  'Ω'] 

>>>  a_list.insert(0,  'Ω')          ⑤ 

>>> a_list 

['Ω', 'a', 2.0, 3, True,  'four',  'Ω'] 

1.   + 运算符连接列表以创建一个新列表。列表可包含任何数量

的元素；没有大小限制（除了可用内存的限制）。然而，如果

内存是个问题，那就必须知道在进行连接操作时，将在内存中

创建第二个列表。在该情况下，新列表将会立即被赋值给已有

变量 a_list 。因此，实际上该行代码包含两个步骤 —  连接然后

赋值 —  当处理大型列表时，该操作可能（暂时）消耗大量内

存。  

2.   列表可包含任何数据类型的元素，单个列表中的元素无须全

为同一类型。下面的列表中包含一个字符串、一个浮点数和一

个整数。  

3.   append() 方法向列表的尾部添加一个新的元素。（现在列表

中有 四种 不同数据类型！）  

4.   列表是以类的形式实现的。“ 创建” 列表实际上是将一个类实

例化。因此，列表有多种方法可以操作。extend() 方法只接受

一个列表作为参数，并将该参数的每个元素都添加到原有的列

表中。  

5.   insert() 方法将单个元素插入到列表中。第一个参数是列表

中将被顶离原位的第一个元素的位置索引。列表中的元素并不

一定要是唯一的；比如说：现有两个各自独立的元素，其值均

为 'Ω':，第一个元素 a_list[0]  以及最后一个元素 a_list[6]  。 

☞a_list.insert(0, value ) 就像是 Perl  中的 

unshift()  函数。它将一个元素添加到列表的头

部，所有其它的元素都被顶理原先的位置以腾出空

间。 

让我们进一步看看  append() 和 extend() 的区别。 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'c'] 

>>>  a_list.extend(['d', 'e', 'f'])   ① 

>>>  a_list 

['a',  'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] 

>>>  len(a_list)                     ② 

6 

>>>  a_list[ ‐1] 

'f'  

>>>  a_list.append(['g', 'h', 'i'])   ③ 

>>>  a_list 

['a',  'b', 'c', 'd', 'e', 'f', ['g',  'h', 'i']]  

>>>  len(a_list)                     ④ 

7 

>>> a_list[ ‐1] 

['g',  'h', 'i'] 

1.   extend() 方法只接受一个参数，而该参数总是一个列表，并

将列表 a_list 中所有的元素都添加到该列表中。  

2.   如果开始有个 3 元素列表，然后将它与另一个 3 元素列表进

行 extend  操作，结果是将获得一个 6 元素列表。  

3.   另一方面， append() 方法只接受一个参数，但可以是任何数

据类型。在此，对一个 3 元素列表调用 append() 方法。  

4.   如果开始的时候有个 6 元素列表，然后将一个列表 append

［添加］上去，结果就会……得到一个 7 元素列表。为什么是 7 

个？因为最后一个元素（刚刚 append［添加］ 的元素） 本身

是个列表 。列表可包含任何类型的数据，包括其它列表。这可

能是你所需要的结果，也许不是。但如果这就是你想要的，那

这就是你所得到的。 

在列表中检索值 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'new', 'mpilgrim', 'new'] 

>>>  a_list.count('new')        ① 

2 

>>>  'new'  in a_list           ② 

True 

>>>  'c'  in a_list 

False  

>>>  a_list.index('mpilgrim')  ③ 

3 

>>>  a_list.index('new')        ④ 

2 

>>>  a_list.index('c')          ⑤ 

Traceback  (innermost last): 

  File  "<interactive input>", line 1, in ?ValueError:  

list.index(x):  x not  in list 

1.   如你所期望，  count()  方法返回了列表中某个特定值出现的

次数。  

2.   如果你想知道的是某个值是否出现在列表中， in 运算符将会

比使用 count()  方法要略快一些。in 运算符总是返回 True 或 

False ；它不会告诉你该值出现在什么位置。  

3.   如果想知道某个值在列表中的精确位置，可调用 index()  方

法。尽管可以通过第二个参数（以 0  为基点的）索引值来指定

起点，通过第三个参数（以 0  基点的）索引来指定搜索终点，

但缺省情况下它将搜索整个列表，  

4.   index()  方法将查找某值在列表中的第一次出现。在该情况

下，'new'  在列表中出现了两次，分别为 a_list[2]  和 

a_list[4] ，但 index()  方法将只返回第一次出现的位置索引

值。  

5.   可能 出乎 您的预期，如果在列表中没有找到该值，index()  

方法将会引发一个例外。 

等等，什么？是这样的：如果没有在列表中找到该值， index()  

方法将会引发一个例外。这是 Python  语言最显著不同之处，其

它多数语言将会返回一些无效的索引值（像是 ‐1）。当然，一

开始这一点看起来比较讨厌，但我想您会逐渐欣赏它。这意味

着您的程序将会在问题的源头处崩溃，而不是之后奇怪地、默

默地崩溃。请记住， ‐1 是合法的列表索引值。如果 index()  方

法返回 ‐1，可能会导致调整过程变得不那么有趣！  

从列表中删除元素 

列表永远不会有缝隙。  

列表可以自动拓展或者收缩。您已经看到了拓展部分。也有几

种方法可从列表中删除元素。 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'new', 'mpilgrim', 'new'] 

>>>  a_list[1]  

'b'  

>>>  del  a_list[1]           ① 

>>>  a_list 

['a',  'new', 'mpilgrim', 'new'] 

>>> a_list[1]              ② 

'new'  

1.   可使用  del  语句从列表中删除某个特定元素。  

2.   删除索引  1 之后再访问索引 1 将 不会 导致错误。被删除元素

之后的所有元素将移动它们的位置以“ 填补” 被删除元素所产生

的“ 缝隙” 。 

不知道位置索引？这不成问题，您可以通过值而不是索引删除

元素。 

>>>  a_list.remove('new')  ① 

>>>  a_list 

['a',  'mpilgrim', 'new'] 

>>>  a_list.remove('new')  ② 

>>>  a_list 

['a',  'mpilgrim'] 

>>>  a_list.remove('new') 

Traceback  (most  recent call last): 

  File  "<stdin>", line 1, in <module> 

ValueError:  list.remove(x): x not  in list 

1.   还可以通过  remove() 方法从列表中删除某个元素。remove() 

方法接受一个 value 参数，并删除列表中该值的第一次出现。同

样，被删除元素之后的所有元素将会将索引位置下移，以“ 填补

缝隙” 。列表永远不会有“ 缝隙” 。  

2.   您可以尽情地调用 remove() 方法，但如果试图删除列表中不

存在的元素，它将引发一个例外。 

R EMOVING I TEMS FROM  A  LIST :  BONUS 

R OUND 

另一有趣的列表方法是 pop()  。pop()  方法是从列表删除元素的

另一方法，但有点变化。 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'new', 'mpilgrim'] 

>>>  a_list.pop()     ① 

'mpilgrim' 

>>>  a_list 

['a',  'b', 'new'] 

>>>  a_list.pop(1)  ② 

'b'  

>>>  a_list 

['a',  'new'] 

>>>  a_list.pop()  

'new'  

>>>  a_list.pop()  

'a'  

>>>  a_list.pop()     ③ 

Traceback  (most  recent call last): 

  File  "<stdin>", line 1, in <module> 

IndexError:  pop  from empty  list 

1.   如果不带参数调用，  pop()  列表方法将删除列表中最后的元

素，并返回所删除的值。  

2.   可以从列表中 pop ［弹出］任何元素。只需传给 pop()  方法

一个位置索引值。它将删除该元素，将其后所有元素移位以“ 填

补缝隙”, 然后返回它删除的值。  

3.   对空列表调用 pop()  将会引发一个例外。 

☞不带参数调用的 pop()  列表方法就像 Perl  中的 

pop()  函数。它从列表中删除最后一个元素并返回

所删除元素的值。Perl  还有另一个函数  shift() ，

可用于删除第一个元素并返回其值；在 Python  

中，该函数相当于 a_list.pop(0)  。 

布尔上下文环境中的列表 

空列表为假；其它所有列表为真。  

可以在 if 这样的 布尔类型上下文环境中 使用列表。 

>>>  def  is_it_true(anything): 

...    if anything:  

...      print("yes, it's true") 

...    else:  

...      print("no, it's false")  

...  

>>>  is_it_true([])              ① 

no,  it's false  

>>>  is_it_true(['a'])          ② 

yes, it's true 

>>> is_it_true([False])        ③ 

yes, it's true 

1.   在布尔类型上下文环境中，空列表为假值。  

2.   任何至少包含一个上元素的列表为真值。  

3.   任何至少包含一个上元素的列表为真值。元素的值无关紧

要。 

⁂  

元组 

元素 是不可变的列表。一旦创建之后，用任何方法都不可以修

改元素。 

>>>  a_tuple  = ("a",  "b", "mpilgrim", "z", "example")  ① 

>>>  a_tuple  

('a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example') 

>>>  a_tuple[0]                                        ② 

'a'  

>>>  a_tuple[‐1]                                       ③ 

'example'  

>>> a_tuple[1:3]                                        ④ 

('b',  'mpilgrim') 

1.   元组的定义方式和列表相同，除了整个元素的集合都用圆括

号，而不是方括号闭合。  

2.   和列表一样，元组的元素都有确定的顺序。元组的索引也是

以零为基点的，和列表一样，因此非空元组的第一个元素总是 

a_tuple[0] 。  

3.   负的索引从元组的尾部开始计数，这和列表也是一样的。  

4.   和列表一样，元组也可以进行切片操作。对列表切片可以得

到新的列表；对元组切片可以得到新的元组。 

元组和列表的主要区别是元组不能进行修改。用技术术语来

说，元组是 不可变更 的。从实践的角度来说，没有可用于修改

元组的方法。列表有像 append()、 extend()、 insert()、

remove() 和 pop()  这样的方法。这些方法，元组都没有。可以

对元组进行切片操作（因为该方法创建一个新的元组），可以

检查元组是否包含了特定的值（因为该操作不修改元组），还

可以……就那么多了。 

# continued  from the  previous example  

>>>  a_tuple  

('a',  'b', 'mpilgrim', 'z', 'example') 

>>>  a_tuple.append("new")               ① 

Traceback  (innermost last): 

  File  "<interactive  input>",  line  1,  in  ?AttributeError:  

'tuple'  object has  no attribute  'append' 

>>>  a_tuple.remove("z")                 ② 

Traceback  (innermost last): 

  File  "<interactive  input>",  line  1,  in  ?AttributeError:  

'tuple'  object has  no attribute  'remove' 

>>>  a_tuple.index("example")             ③ 

4 

>>> "z"  in a_tuple                       ④ 

True 

1.   无法向元组添加元素。元组没有  append() 或 extend() 方

法。  

2.   不能从元组中删除元素。元组没有 remove() 或 pop()  方法。  

3.   可以 在元组中查找元素，由于该操作不改变元组。  

4.   还可以使用 in 运算符检查某元素是否存在于元组中。 

那么元组有什么好处呢？ 

•   元组的速度比列表更快。如果定义了一系列常量值，而所需

做的仅是对它进行遍历，那么请使用元组替代列表。  

•   对不需要改变的数据进行“ 写保护” 将使得代码更加安全。使

用元组替代列表就像是有一条隐含的 assert 语句显示该数据是

常量，特别的想法（及特别的功能）必须重写。（？？）  

•   一些元组可用作字典键（特别是包含字符串、数值和其它元

组这样的不可变数据的元组）。列表永远不能当做字典键使

用，因为列表不是不可变的。 

☞元组可转换成列表，反之亦然。内建

的 tuple()  函数接受一个列表参数，并返回

一个包含同样元素的元组，而 list() 函数

接受一个元组参数并返回一个列表。从效

果上看， tuple()  冻结列表，而 list() 融

化元组。 

布尔上下文环境中的元组 

可以在 if 这样的 布尔类型上下文环境中 使用元组。 

>>>  def  is_it_true(anything): 

...    if anything:  

...      print("yes, it's true") 

...    else:  

...      print("no, it's false")  

...  

>>>  is_it_true(())              ① 

no,  it's false  

>>>  is_it_true(('a',  'b'))       ② 

yes, it's true 

>>>  is_it_true((False,))        ③ 

yes, it's true 

>>>  type((False))               ④ 

<class 'bool'>  

>>> type((False,))  

<class 'tuple'> 

1.   在布尔类型上下文环境中，空元组为假值。  

2.   任何至少包含一个上元素的元组为真值。  

3.   任何至少包含一个上元素的元组为真值。元素的值无关紧

要。不过此处的逗号起什么作用呢？  

4.   为创建单元素元组，需要在值之后加上一个逗号。没有逗

号，Python  会假定这只是一对额外的圆括号，虽然没有害处，

但并不创建元组。 

同时赋多个值 

以下是一种很酷的编程捷径：在 Python  中，可使用元组来一次

赋多值。 

>>>  v = ('a',  2, True)  

>>>  (x,  y, z) = v        ① 

>>>  x 

'a'  

>>>  y 

2 

>>> z 

True 

1.   v 是一个三元素的元组，而 (x,  y, z) 是包含三个变量的元

组。将其中一个赋值给另一个将会把 v 中的每个值按顺序赋值

给每一个变量。 

该特性有多种用途。假设需要将某个名称指定某个特定范围的

值。可以使用内建的 range()  函数进行多变量赋值以快速地进

行连续变量赋值。 

>>>  (MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY,  FRIDAY,  

SATURDAY,  SUNDAY)  = range(7)  ① 

>>>  MONDAY                                                                

② 

0 

>>>  TUESDAY  

1 

>>> SUNDAY 

6 

1.   内建的  range()  函数构造了一个整数序列。（从技术上来

说， range()  函数返回的既不是列表也不是元组，而是一个 迭

代器，但稍后您将学到它们的区别。） MONDAY、 TUESDAY 、 

WEDNESDAY 、 THURSDAY、 FRIDAY、 SATURDAY 和 SUNDAY 是您所定

义的变量。（本例来自于 calendar 模块，该短小而有趣的模块

打印日历，有点像 UNIX 程序 cal  。该 calendar 模块为星期数

定义了整数常量。  

2.   现在，每个变量都有其值了： MONDAY 为 0 ， TUESDAY  为 1，

如此类推。 

还可以使用多变量赋值创建返回多值的函数，只需返回一个包

含所有值的元组。调用者可将返回值视为一个简单的元组，或

将其赋值给不同的变量。许多标准 Python  类库这么干，包括在

下一章将学到的 os 模块。  

⁂  

集合 

集合set 是装有独特值的无序“ 袋子” 。一个简单的集合可以包含

任何数据类型的值。如果有两个集合，则可以执行像联合、交

集以及集合求差等标准集合运算。  

创建集合 

重中之重。创建集合非常简单。 

>>>  a_set  = {1}       ① 

>>>  a_set  

{1}  

>>>  type(a_set)      ② 

<class 'set'> 

>>>  a_set  = {1,  2}  ③ 

>>> a_set  

{1, 2} 

1.   要创建只包含一个值的集合，仅需将该值放置于花括号之

间。（{}）。  

2.   实际上，集合以 类 的形式实现，但目前还无须考虑这一点。  

3.   要创建多值集合，请将值用逗号分开，并用花括号将所有值

包裹起来。 

还可以 列表 为基础创建集合。 

>>>  a_list = ['a',  'b', 'mpilgrim', True,  False, 42]  

>>>  a_set  = set(a_list)                            ① 

>>>  a_set                                          ② 

{'a',  False, 'b', True,  'mpilgrim', 42}  

>>> a_list                                        ③ 

['a',  'b', 'mpilgrim', True,  False, 42]  

1.   要从列表创建集合，可使用  set()  函数。（懂得如何实现集

合的学究可能指出这实际上并不是调用某个函数，而是对某个

类进行实例化。我保证在本书稍后的地方将会学到其中的区

别。目前而言，仅需知道 set()  行为与函数类似，以及它返回

一个集合。）  

2.   正如我之前提到的，简单的集合可以包括任何数据类型的

值。而且，如我之前所提到的，集合是 无序的。该集合并不记

得用于创建它的列表中元素的最初顺序。如果向集合中添加元

素，它也不会记得添加的顺序。  

3.   初始的列表并不会发生变化。 

还没有任何值？没有问题。可以创建一个空的集合。 

>>>  a_set  = set()     ① 

>>>  a_set              ② 

set()  

>>>  type(a_set)      ③ 

<class 'set'> 

>>>  len(a_set)        ④ 

0 

>>>  not_sure = {}    ⑤ 

>>> type(not_sure)  

<class 'dict'>  

1.   要创建空集合，可不带参数调用  set()  。  

2.   打印出来的空集合表现形式看起来有点儿怪。也许，您期望

看到一个  {} 吧 ？该符号表示一个空的字典，而不是一个空的集

合。本章稍后您将学到关于字典的内容。  

3.   尽管打印出的形式奇怪，这 确实是 一个集合……  

4.   …… 同时该集合没有任何成员。  

5.   由于从 Python  2 沿袭而来历史的古怪规定，不能使用两个花

括号来创建空集合。该操作实际创建一个空字典，而不是一个

空集合。 

修改集合 

有两种方法可向现有集合中添加值： add()  方法和 update() 方

法。 

>>>  a_set  = {1,  2} 

>>>  a_set.add(4)   ① 

>>>  a_set  

{1,  2, 4} 

>>>  len(a_set)    ② 

3 

>>>  a_set.add(1)   ③ 

>>>  a_set  

{1,  2, 4} 

>>> len(a_set)    ④ 

3 

1.   add()  方法接受单个可以是任何数据类型的参数，并将该值

添加到集合之中。  

2.   该集合现在有三个成员了。  

3.   集合是装 唯一值 的袋子。如果试图添加一个集合中已有的

值，将不会发生任何事情。将不会引发一个错误；只是一条空

操作。  

4.   该集合 仍然 只有三个成员。 

>>>  a_set  = {1,  2, 3} 

>>>  a_set  

{1,  2, 3} 

>>>  a_set.update({2,  4, 6})                         ① 

>>>  a_set                                          ② 

{1,  2, 3, 4, 6} 

>>>  a_set.update({3,  6, 9},  {1,  2, 3, 5, 8, 13})  ③ 

>>>  a_set  

{1,  2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 13}  

>>>  a_set.update([10, 20,  30])                    ④ 

>>> a_set  

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10,  13,  20,  30}  

1.   update() 方法仅接受一个集合作为参数，并将其所有成员添

加到初始列表中。其行为方式就像是对参数集合中的每个成员

调用 add()  方法。  

2.   由于集合不能包含重复的值，因此重复的值将会被忽略。  

3.   实际上，可以带任何数量的参数调用 update() 方法。如果调

用时传递了两个集合， update() 将会被每个集合中的每个成员

添加到初始的集合当中（丢弃重复值）。  

4.   update() 方法还可接受一些其它数据类型的对象作为参数，

包括列表。如果调用时传入列表，update() 将会把列表中所有

的元素添加到初始集合中。 

从集合中删除元素 

有三种方法可以用来从集合中删除某个值。前两种，discard()  

和 remove() 有细微的差异。 

>>>  a_set  = {1,  3, 6, 10,  15,  21,  28,  36,  45}  

>>>  a_set  

{1,  3, 36,  6, 10,  45,  15,  21,  28}  

>>>  a_set.discard(10)                        ① 

>>>  a_set  

{1,  3, 36,  6, 45,  15,  21,  28}  

>>>  a_set.discard(10)                        ② 

>>>  a_set  

{1,  3, 36,  6, 45,  15,  21,  28}  

>>>  a_set.remove(21)                           ③ 

>>>  a_set  

{1,  3, 36,  6, 45,  15,  28}  

>>>  a_set.remove(21)                           ④ 

Traceback  (most  recent call last): 

  File  "<stdin>", line 1, in <module> 

KeyError:  21 

1.   discard()  接受一个单值作为参数，并从集合中删除该值。  

2.   如果针对一个集合中不存在的值调用 discard()  方法，它不

进行任何操作。不产生错误；只是一条空指令。  

3.   remove() 方法也接受一个单值作为参数，也从集合中将其删

除。  

4.   区别在这里：如果该值不在集合中，remove() 方法引发一个 

KeyError 例外。 

就像列表，集合也有个 pop()  方法。 

>>>  a_set  = {1,  3, 6, 10,  15,  21,  28,  36,  45}  

>>>  a_set.pop()                                 ① 

1 

>>>  a_set.pop() 

3 

>>>  a_set.pop() 

36 

>>>  a_set  

{6,  10,  45,  15,  21,  28}  

>>>  a_set.clear()                              ② 

>>>  a_set  

set()  

>>>  a_set.pop()                                 ③ 

Traceback  (most  recent call last): 

  File  "<stdin>", line 1, in <module> 

KeyError:  'pop from an empty  set' 

1.   pop()  方法从集合中删除某个值，并返回该值。然而，由于

集合是无序的，并没有“ 最后一个” 值的概念，因此无法控制删

除的是哪一个值。它基本上是随机的。  

2.   clear()  方法删除集合中 所有 的值，留下一个空集合。它等

价于 a_set  = set() ，该语句创建一个新的空集合，并用之覆盖 

a_set  变量的之前的值。  

3.   试图从空集合中弹出某值将会引发 KeyError 例外。 

常见集合操作 

Python  的 集合 类型支持几种常见的运算。 

>>>  a_set  = {2,  4, 5, 9, 12,  21,  30,  51,  76,  127, 195} 

>>>  30 in a_set                                                      

① 

True 

>>>  31 in a_set  

False  

>>>  b_set  = {1,  2, 3, 5, 6, 8, 9, 12,  15,  17,  18,  21}  

>>>  a_set.union(b_set)                                               

② 

{1,  2, 195, 4, 5, 6, 8, 12,  76,  15,  17,  18,  3, 21,  30,  

51,  9, 127} 

>>>  a_set.intersection(b_set)                                        

③ 

{9,  2, 12,  5, 21}  

>>>  a_set.difference(b_set)                                          

④ 

{195,  4, 76,  51,  30,  127} 

>>> a_set.symmetric_difference(b_set)                               

⑤ 

{1, 3, 4, 6, 8, 76,  15,  17,  18,  195, 127, 30,  51}  

1.   要检测某值是否是集合的成员，可使用  in 运算符。其工作原

理和列表的一样。  

2.   union()  方法返回一个新集合，其中装着 在两个 集合中出现

的元素。  

3.   intersection()  方法返回一个新集合，其中装着 同时 在两个

集合中出现的所有元素。  

4.   difference()  方法返回的新集合中，装着所有在 a_set  出现

但未在 b_set  中的元素。  

5.   symmetric_difference() 方法返回一个新集合，其中装着所

有 只在其中一个 集合中出现的元素。 

这三种方法是对称的。 

# continued  from the  previous example  

>>>  b_set.symmetric_difference(a_set)                                     

① 

{3,  1, 195, 4, 6, 8, 76,  15,  17,  18,  51,  30,  127} 

>>>  b_set.symmetric_difference(a_set) == 

a_set.symmetric_difference(b_set)  ② 

True 

>>>  b_set.union(a_set)  == a_set.union(b_set)                               

③ 

True 

>>>  b_set.intersection(a_set)  == 

a_set.intersection(b_set)                    ④ 

True 

>>> b_set.difference(a_set)  == a_set.difference(b_set)                     

⑤ 

False  

1.   a_set  与 b_set  的对称差分 看起来 和b_set  与 a_set  的对称

差分不同，但请记住：集合是无序的。任何两个包含所有同样

值（无一遗漏）的集合可认为是相等的。  

2.   而这正是这里发生的事情。不要被 Python  Shell 对这些集合

的输出形式所愚弄了。它们包含相同的值，因此是相等的。  

3.   对两个集合的 Union［并集］操作也是对称的。  

4.   对两个集合的 Intersection ［交集］操作也是对称的。  

5.   对两个集合的 Difference［求差］操作不是对称的。这是有意

义的；它类似于从一个数中减去另一个数。操作数的顺序会导

致结果不同。 

最后，有几个您可能会问到的问题。 

>>>  a_set  = {1,  2, 3} 

>>>  b_set  = {1,  2, 3, 4} 

>>>  a_set.issubset(b_set)    ① 

True 

>>>  b_set.issuperset(a_set)   ② 

True 

>>>  a_set.add(5)              ③ 

>>>  a_set.issubset(b_set) 

False  

>>> b_set.issuperset(a_set)  

False  

1.   a_set  是 b_set  的 子集 —  所有 a_set  的成员均为 b_set  的成

员。  

2.   同样的问题反过来说， b_set  是 a_set  的 超集，因为 a_set  

的所有成员均为 b_set  的成员。  

3.   一旦向 a_set  添加一个未在 b_set  中出现的值，两项测试均

返回 False  。 

布尔上下文环境中的集合 

可在 if 这样的 布尔类型上下文环境中 使用集合。 

>>>  def  is_it_true(anything): 

...    if anything:  

...      print("yes, it's true") 

...    else:  

...      print("no, it's false")  

...  

>>>  is_it_true(set())          ① 

no,  it's false  

>>>  is_it_true({'a'})          ② 

yes, it's true 

>>> is_it_true({False})        ③ 

yes, it's true 

1.   在布尔类型上下文环境中，空集合为假值。  

2.   任何至少包含一个上元素的集合为真值。  

3.   任何至少包含一个上元素的集合为真值。元素的值无关紧

要。 

⁂  

字典 

字典 是键值对的无序集合。向字典添加一个键的同时，必须为

该键增添一个值。（之后可随时修改该值。） Python  的字典为

通过键获取值进行了优化，而不是反过来。  

☞Python  中的字典与 Perl  5  中的 hash  [ 散列] 类似。

在 Perl  5  中，散列存储的变量总是以一个 % 符开

头。在 Python  中，变量可以随意命名，而 Python  

内部跟踪其数据类型。 

创建字典 

创建字典非常简单。其语法与 集合 的类似，但应当指定键值对

而不是值。有了字典后，可以通过键来查找值。 

>>>  a_dict = {'server': 'db.diveintopython3.org',  

'database': 'mysql'}  ① 

>>>  a_dict 

{'server':  'db.diveintopython3.org',   'database':  'mysql'} 

>>>  a_dict['server']                                                     

② 

'db.diveintopython3.org' 

>>>  a_dict['database']                                                   

③ 

'mysql'  

>>>  a_dict['db.diveintopython3.org']                                     

④ 

Traceback  (most  recent call last): 

  File  "<stdin>", line 1, in <module> 

KeyError:  'db.diveintopython3.org' 

1.   首先，通过将两个字典项指定给  a_dict 变量创建了一个新字

典。每个字典项都是一组键值对，整个字典项集合都被大括号

包裹在内。  

2.   'server' 为键，通过 a_dict['server']  引用的关联值为 

'db.diveintopython3.org' 。  

3.   'database' 为键，通过 a_dict['database']  引用的关联值为 

'mysql'  。  

4.   可以通过键获取值，但不能通过值获取键。因此 

a_dict['server']  为 'db.diveintopython3.org'，而 

a_dict['db.diveintopython3.org']  会引发例外，因为 

'db.diveintopython3.org' 并不是键。 

修改字典 

字典没有预定义的大小限制。可以随时向字典中添加新的键值

对，或者修改现有键所关联的值。继续前面的例子： 

>>>  a_dict 

{'server':  'db.diveintopython3.org',   'database':  'mysql'} 

>>>  a_dict['database']  = 'blog'  ① 

>>>  a_dict 

{'server': 'db.diveintopython3.org',  'database': 'blog'}  

>>>  a_dict['user']  = 'mark'      ② 

>>>  a_dict                        ③ 

{'server': 'db.diveintopython3.org',  'user':  'mark',  

'database': 'blog'}  

>>>  a_dict['user']  = 'dora'      ④ 

>>>  a_dict 

{'server': 'db.diveintopython3.org',  'user':  'dora',  

'database': 'blog'}  

>>>  a_dict['User']  = 'mark'      ⑤ 

>>> a_dict 

{'User': 'mark',  'server':  'db.diveintopython3.org',  

'user':  'dora',  'database': 'blog'}  

1.   在字典中不允许有重复的键。对现有的键赋值将会覆盖旧

值。  

2.   可随时添加新的键值对。该语法与修改现有值相同。  

3.   新字典项（键为 'user'，值为 'mark'）出现在中间。事实

上，在第一个例子中字典项按顺序出现是个巧合；现在它们不

按顺序出现同样也是个巧合。  

4.   对既有字典键进行赋值只会用新值替代旧值。  

5.   该操作会将  user 键的值改回 "mark"  吗？不会！仔细看看该

键——有个大写的  U 出现在 "User" 中。字典键是区分大小写

的，因此该语句创建了一组新的键值对，而不是覆盖既有的字

典项。对你来说它们可能是一样的，但对于 Python  而言它们是

完全不同的。 

混合值字典 

字典并非只能用于字符串。字典的值可以是任何数据类型，包

括整数、布尔值、任何对象，甚至是其它的字典。而且就算在

同一字典中，所有的值也无须是同一类型，您可根据需要混合

匹配。字典的键要严格得多，可以是字符串、整数和其它一些

类型。在同一字典中也可混合、匹配使用不同数据类型的键。  

实际上，您已经在 your  first  Python  program  见过一个将非字符

串用作键的字典了。 

SUFFIXES = {1000: ['KB', 'MB',  'GB',  'TB',  'PB',  'EB',  

'ZB',  'YB'], 

             1024:  ['KiB',  'MiB', 'GiB', 'TiB', 'PiB', 

'EiB', 'ZiB', 'YiB']}  

让我们在交互式 shell  中剖析一下： 

>>>  SUFFIXES = {1000: ['KB', 'MB',  'GB',  'TB',  'PB',  

'EB',  'ZB',  'YB'], 

...                1024:   ['KiB',   'MiB',  'GiB',  'TiB',  'PiB', 

'EiB', 'ZiB', 'YiB']}  

>>>  len(SUFFIXES)      ① 

2 

>>>  1000 in SUFFIXES    ② 

True 

>>>  SUFFIXES[1000]       ③ 

['KB', 'MB',  'GB',  'TB',  'PB',  'EB',  'ZB',  'YB']  

>>>  SUFFIXES[1024]       ④ 

['KiB',  'MiB', 'GiB', 'TiB', 'PiB', 'EiB', 'ZiB', 'YiB'] 

>>> SUFFIXES[1000][3]  ⑤ 

'TB' 

1.   类似 列表 和 集合 ，len()  函数将返回字典中键的数量。  

2.   而且像列表和集合一样，可使用  in 运算符以测试某个特定的

键是否在字典中。  

3.   1000 是 字典 SUFFIXES 的一个键；其值为一个 8  元素列表

（确切地说，是 8  个字符串）。  

4.   同样， 1024 是字典 SUFFIXES 的键；其值也是一个 8  元素列

表。  

5.   由于 SUFFIXES[1000]  是列表，可以通过它们的 0  基点索引来

获取列表中的单个元素。 

布尔上下文环境中的字典 

空字典为假值；所有其它字典为真值。  

可以在 if 这样的 布尔类型上下文环境中 使用字典。 

>>>  def  is_it_true(anything): 

...    if anything:  

...      print("yes, it's true") 

...    else:  

...      print("no, it's false")  

...  

>>>  is_it_true({})              ① 

no,  it's false  

>>> is_it_true({'a':  1})         ② 

yes, it's true 

1.   在布尔类型上下文环境中，空字典为假值。  

2.   至少包含一个键值对的字典为真值。 

⁂  

NONE  

None 是 Python  的一个特殊常量。它是一个 空 值。None 与 

False  不同。None 不是 0  。None 不是空字符串。将 None 与任何

非  None 的东西进行比较将总是返回 False  。  

None 是唯一的空值。它有着自己的数据类型（NoneType）。可

将  None 赋值给任何变量，但不能创建其它 NoneType 对象。所

有值为  None 变量是相等的。 

>>>  type(None) 

<class 'NoneType'> 

>>>  None == False  

False  

>>>  None == 0 

False  

>>>  None == '' 

False  

>>>  None == None 

True 

>>>  x = None 

>>>  x == None 

True 

>>>  y = None 

>>>  x == y 

True 

布尔上下文环境中的  NONE  

在 布尔类型上下文环境中， None 为假值，而 not  None 为真

值。 

>>>  def  is_it_true(anything): 

...    if anything:  

...      print("yes, it's true") 

...    else:  

...      print("no, it's false")  

...  

>>>  is_it_true(None)  

no,  it's false  

>>>  is_it_true(not  None)  

yes, it's true