辞書
Pythonは内蔵の辞書：dictのサポートを、辞書の辞書フルネームは、また、キーを使用して、マップと呼ばれる他の言語で - 値（キーと値）のメモリ、高速な検索速度を持っています。
たとえば、あなたが名前で、学生の対応結果を見つけたいと仮定し、実装リストならば、2つのリストが必要です。
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85] 対応する結果を見つけるために、名前を考えると、あなたが最初の名に対応する場所を見つけ、その後、スコアから、対応する結果を削除する必要があり、長い長いリスト、時間のかかります。
dictの実装、唯一の「名前」場合 - テーブルの「成果」は、名前、どんなに大きなテーブル、検索速度はしませんスローダウンからの直接の結果を見つけます。次のようにPythonで辞書を書きます：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95 なぜそんなに早く見つけるDICT？そのため原則とdictの辞書と同じです。私たちは美しい女性単語たい、辞書が10,000中国語の文字が含まれているとし、辞書に、リストの要素の方法を見つけることです私たちが望む言葉を見つけるまで、最初のページから引き返すための方法です、リストが大きいほど、より遅く見えます。
第二の方法は、（そのような基として）インデックステーブルの辞書対応するページ番号のワードを検索することであり、その後、直接単語を見つけるためにページをめくります。検索する単語に関係なく、この速度のための外観は非常に高速で、辞書のサイズを大きくし、遅くはありません。
辞書は、例えば、名前が与えられると、第2の実施形態で'Michael'、辞書を内直接計算することが可能Michaelであり、対応するストレージ性能、「ページ」、95デジタル記憶メモリアドレスを直接取り出し、それは非常に高速です。
あなたは、袋の中にこのキーと値のストレージを推測することができ、それは、保管場所のキー値に応じて算出するので、ダイレクトキーに基づいて値を取得するには時間がかかるしなければなりません。
初期設定を指定することに加えて辞書へのデータの方法だけでなく、キーを介して配置されてもよいです。
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam'] 67 値に対応する唯一のキーので、従って、値キーに複数回、前回値は、後に洗い流されます。
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack'] 90 >>> d['Jack'] = 88 >>> d['Jack'] 88 キーが存在しない場合は、辞書はエラーになります。
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'
偽のキーが存在しない、2つの方法があります回避するために、一つは通過ですin有無判定キー：
>>> 'Thomas' in d
False
辞書には2つのが提供するget()キーが存在しない場合は、返却することができ、メソッドNone、またはその指定された値：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1) -1 注：戻り値NonePythonのインタラクティブな環境の時は結果が表示されません。
使用し、キーを削除するにはpop(key)方法を、対応する値を辞書から削除されます。
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85} 内部ストレージの辞書順の順序に注意し、キーは関係ありません置くようにしてください。
比較して、リスト、辞書には次の特徴があります。
- 検索と高速を挿入し、キーが鈍化増加しません。
- これは、メモリ、メモリおよびより廃棄物の多くを取ります。
反対のリスト：
- 要素の増加を増加させ、時間を見つけて、挿入します。
- 小さなフットプリントは、非常に少ないメモリを無駄に。
だから、辞書には、時間と引き換えにスペースを使用する方法です。
辞書は、Pythonコードでほとんどどこでも、高速を探すために多くの場所で使用することができ、辞書の適切な使用は、心に留めておくことが非常に重要である最初のキー辞書でなければなりませんで不変オブジェクト。
異なる場合辞書はたびに、内部辞書が完全に混乱していることの結果を計算する同じ鍵を、鍵格納場所に基づいて値を計算するためです。アルゴリズムによって計算された位置は、ハッシュアルゴリズム鍵（ハッシュ）と呼ばれています。
キーターゲットとしてハッシュの正確性を確実にするために変更することはできません。Pythonでは、文字列、整数などが不変であるため、安全に鍵として使用することができます。リストには、それがキーとして使用することはできません、変数です。
>>> key = [1, 2, 3] >>> d[key] = 'a list' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
セットする
同様の辞書とのセットは、セットキーが設定されますが、値は保存されません。キーを繰り返すことはできませんので、そのので、セットで、無重複キー。
セットを作成するには、入力のセットとしてリストを提供する必要があります。
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s {1, 2, 3} 引数が渡されたことを注意[1, 2, 3]ショーはリストであり、{1, 2, 3}ちょうどそれが平均セットが注文されていません示すために、この内部セット1,2,3これら3つの要素を知らせます。。
セットでの繰り返しの要素が自動的にフィルタされています。
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3} 通过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：
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4} >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} 通过remove(key)方法可以删除元素：
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3} 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])
>>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4} set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c'] 而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A') 'Abc' >>> a 'abc' 虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A') >>> b 'Abc' >>> a 'abc' 要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ 'Abc' │
└───┘ └───────┘
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
小结
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
