Python中字典（dict）和集合（set）区别与联系

核心知识点

1.set是一个无序不重复的序列

2.可以用 { } 或者 set( ) 函数创建集合

3.集合存放不可变类型（字符串、数字、元组）

注意：创建一个空集合必须用 set( ) 而不是 { } ，因为 { } 是用来创建一个空字典

Python列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）详解

        Python 序列（Sequence）： 是指按特定顺序依次排列的一组数据，它们可以占用一块连续的内存，也可以分散到多块内存中。Python 中的序列类型包括列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。

        数据是有序：列表（list）和元组（tuple）比较相似，它们都按顺序保存元素，所有的元素占用一块连续的内存，每个元素都有自己的索引，因此列表和元组的元素都可以通过索引（index）来访问。它们的区别在于：列表是可以修改的，而元组是不可修改的。

        数据是无序：字典（dict）和集合（set）存储的数据都是无序的，每份元素占用不同的内存，其中字典元素以 【key-value 】的形式保存。
 

二、set集合详解

        Python 中的集合，和数学中的集合概念一样，用来保存不重复的元素，即集合中的元素都是唯一的，互不相同。

从形式上看，和字典类似，Python 集合会将所有元素放在一对大括号 {} 中，相邻元素之间用“,”分隔，如下所示：

{element1,element2,...,elementn}

        其中，elementn 表示集合中的元素，个数没有限制。

        从内容上看，同一集合中，只能存储不可变的数据类型，包括整形、浮点型、字符串、元组， 无法存储列表、字典、集合这些可变的数据类型，否则 Python 解释器会抛出 TypeError 错误。比如说：

>>> {{'a':1}}
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    {{'a':1}}
TypeError: unhashable type: 'dict'


>>> {[1,2,3]}
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    {[1,2,3]}
TypeError: unhashable type: 'list'


>>> {{1,2,3}}
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    {{1,2,3}}
TypeError: unhashable type: 'set'

        并且需要注意的是，数据必须保证是唯一的，因为集合对于每种数据元素，只会保留一份。 例如：

>>> {1,2,1,(1,2,3),'c','c'}
{1, 2, 'c', (1, 2, 3)}

        由于 Python 中的 set 集合是无序的，所以每次输出时元素的排序顺序可能都不相同。

        其实，Python 中有两种集合类型，一种是 set 类型的集合，另一种是 frozenset 类型的集合，它们唯一的区别是，set 类型集合可以做添加、删除元素的操作，而 forzenset 类型集合不行。

三、set集合和dict的区别

        准确来说dict是set的一种特殊情况，set可以存储整型、浮点型、字符串、数组、列表、元组等常见的数据类型，而dict存储时存储的是以键值对为基础的数据，像上面set已有例子就不仔细介绍了，下面介绍下dict类型：

dict_data = {'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'}
print(dict_data)


>>>
{'name': 'mike', 'dob': '1999-01-01', 'gender': 'male'}


进程已结束，退出代码为 0

        冒号前为键，冒号后为键值，两者一一对应，其也具有set的相关性质，键必须为唯一值。

        当访问信息时，利用字典在运行时间上在数据比较大时会快很多，因为set结构访问时只能通过遍历去访问，而dict数据通过键值对对应，访问起来就比较迅速，下面介绍下两者的工作原理：

  字典和集合的内部结构都是一张哈希表：对于字典而言，这张表存储了哈希值（hash）、键和值这 3 个元素，而对集合来说，哈希表内只存储单一元素。

| 哈希值 (hash)  键 (key)  值 (value)
. |           ...
0 |    hash0      key0    value0
. |           ...
1 |    hash1      key1    value1
. |           ...
2 |    hash2      key2    value2
. |           ...

        随着哈希表的扩张，它会变得越来越稀疏，显然，这样非常浪费存储空间。为了提高存储空间的利用率，现在的哈希表除了字典本身的结构，会把索引和哈希值、键、值单独分开，也就是采用如下这种结构：

Indices
----------------------------------------------------
None | index | None | None | index | None | index ...
----------------------------------------------------

Entries
--------------------
hash0   key0  value0
---------------------
hash1   key1  value1
---------------------
hash2   key2  value2
---------------------
        ...
---------------------

        因此，在数据量比较大的时候，建议采用dict的方法进行相关的数据处理方法。