Python入门篇-封装与解构和高级数据类型集合(set)和字典(dict)

时间:2022-06-01 15:02:36

        Python入门篇-封装与解构和高级数据类型集合(set)和字典(dict)

                                          作者:尹正杰

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。

一.封装和结构

 #!/usr/bin/env python
#_*_conding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie x = 1,3,5,7 #Python中的封装,注意,这里把等号后边的int数据类型封装成元组了
print(x) a,b = [100,200] #线性结构,可以同时为多个变量赋值
a,b = b,a #可以很轻松的实现数据交换
print(a,b) m,n = {"name":"Jason","Age":18} #非线性结构也可以解构,即2边的个数要相同,m和n这2个变量分别赋值
print(m,n) y,*z = 100,200,300,400,500,600 #注意,y为变量标识符,而z则为可变参数(可变参数只能存在一个,存在2个会报语法错误),他会把后面的元素放入到一个列表中
print(y,z) head,*mid,tail = range(10) #注意,这也是结构,左边的标识符要大于或等于2个才能算得上结构哟~
print(head,mid,tail) x,[a,b],z = (1,[2,3],(4,5)) #当然,咱们也可以这样去解构,它会按照我们的想法对号入座
print(x,a,b,z) #以上代码执行结果如下:
(1, 3, 5, 7)
200 100
name Age
100 [200, 300, 400, 500, 600]
0 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 9
1 2 3 (4, 5)

二.集合(set)

1>.集合的特点

约定
  set 翻译为集合
  collection 翻译为集合类型或容器,是一个大概念

set
  可变的、无序的、不重复的元素的集合

2>.set定义和初始化

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
  set() -> new empty set object
  set(iterable) -> new set object
''' s1 = set() s2 = set(range(10)) s3 = set(list(range(20))) #dict
s4 = {} #set
s5 = {1,3,5,7,9} s6 = {(1,3),5,'A'} #集合只能存放不可变的的元素,如果存放list和bytearray时会报错:"unhashable type"
s7 = {(2,),3,None,"abc",b"ABC"} s8 = set(enumerate(range(5))) print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s4)
print(s5)
print(s6)
print(s7)
print(s8) #以上代码执行结果如下:
set()
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19}
{}
{1, 3, 5, 7, 9}
{'A', (1, 3), 5}
{3, None, (2,), b'ABC', 'abc'}
{(0, 0), (3, 3), (4, 4), (2, 2), (1, 1)}

3>.set的元素

set的元素要求必须可以hash

不可hash的类型有list、set,bytearray,dict

元素不可以索引

set可以迭代

4>.set增加

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
add(elem)
增加一个元素到set中
如果元素存在,什么都不做
''' s1 = {1,3,5}
print(s1) s1.add(100)
print(s1) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5}
{1, 3, 100, 5}

add(elem)         #增加一个元素到set中,如果元素存在,什么都不做

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
update(*others)
合并其他元素到set集合中来
参数others必须是可迭代对象
就地修改
''' s1 = {1,3,5}
print(s1,id(s1)) s1.update([1,3,2],[2,3,4],(6,8))
print(s1,id(s1)) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5} 31487144
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 8} 31487144

update(*others)     #合并其他元素到set集合中来,参数others必须是可迭代对象,就地修改

5>.set删除

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
remove(elem)
从set中移除一个元素
元素不存在,抛出KeyError异常。为什么是KeyError?因为这个key对应的是一个hash值。
''' s1 = {1,3,5}
print(s1) s1.remove(3)
print(s1) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5}
{1, 5}

remove(elem)       #从set中移除一个元素,元素不存在,抛出KeyError异常

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
pop() -> item
移除并返回任意的元素。为什么是任意元素?
空集返回KeyError异常
''' s1 = {1,3,5}
print(s1) s1.pop()
print(s1) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5}
{3, 5}

pop() -> item      #移除并返回任意的元素。为什么是任意元素? 空集返回KeyError异常

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
discard(elem)
从set中移除一个元素
元素不存在,什么都不做
''' s1 = {1,3,5}
print(s1) s1.discard(3)
print(s1) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5}
{1, 5}

discard(elem)      #从set中移除一个元素,元素不存在,什么都不做,即不出错版本的remove

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
clear()
移除所有元素
''' s1 = {1,3,5}
print(s1) s1.clear()
print(s1) #以上代码执行结果如下:
{1, 3, 5}
set()

clear()          #移除所有元素

6>.set修改、查询

修改
  要么删除,要么加入新的元素
  为什么没有修改?

索引
  非线性结构,无法索引,一般只有线性结构才会存在索引的概念。 查询
  线性结构查询时需要遍历整个数据结构,时间复杂度为0(n);而非线性结构比如Set和Dict在查询时会先求一个hash值,然后根据这个哈希值去相应的hash表中查找对应的数据,时间复杂度为O(1)。

遍历
  可以迭代所有元素,不管是线性结构还是非线性结构遍历的速度都会很慢。因为时间复杂度都一样,遍历的时候只跟数据的规模有关。

成员运算符
  in 和not in 判断元素是否在set中
  效率要比线性结构数据要高,时间复杂度为O(1)。

7>.set成员运算符的比较

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com import datetime #注意,这个值我们可以调大里面的数字进行测试,如果在后面再加一个0就会把内存吃满。
list_1 = list(range(100000000))
start = datetime.datetime.now()
a = -1 in list_1
end = datetime.datetime.now() print("在列表中遍历一个数字耗时为:{}".format(end - start)) set1 = set(range(100000000))
start = datetime.datetime.now()
a = -1 in set1
end = datetime.datetime.now()
print("在集合中遍历一个数字耗时为:{}".format(end - start)) #以上代码执行结果如下:
在列表中遍历一个数字耗时为:0:00:01.236070
在集合中遍历一个数字耗时为:0:00:00

8>.set和线性结构

  线性结构的查询时间复杂度是O(n),即随着数据规模的增大而增加耗时
  set、dict等结构,内部使用hash值作为key,时间复杂度可以做到O(1),查询时间和数据规模无关
  
  可hash
    数值型int、float、complex
    布尔型True、False
    字符串string、bytes
    tuple
    None
    以上都是不可变类型,称为可哈希类型,hashable。当然还有其它自定义类型也可实现hash,我们暂时先不考虑。

  set的元素必须是可hash的

9>.集合运算

基本概念
  全集
    所有元素的集合。例如实数集,所有实数组成的集合就是全集
  子集subset和超集superset
    一个集合A所有元素都在另一个集合B内,A是B的子集,B是A的超集
  真子集和真超集
    A是B的子集,且A不等于B,A就是B的真子集,B是A的真超集
  并集:多个集合合并的结果
  交集:多个集合的公共部分
  差集:集合中除去和其他集合公共部分
#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
并集
将两个集合A和B的所有的元素合并到一起,组成的集合称作集合A与集合B的并集
union(*others)
返回和多个集合合并后的新的集合
| 运算符重载
等同union
update(*others)
和多个集合合并,就地修改
|=
等同update
''' s1 = {1,3,5}
s2 = {2,4,6}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s3 =s1.union(s2)
print("s3 = {}".format(s3)) s4 = s1 | s2
print("s4 = {}".format(s4)) s1.update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s2 |= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) #以上代码执行结果如下:
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {2, 4, 6}
s3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s4 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s2 = {2, 4, 6}
s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

并集:将两个集合A和B的所有的元素合并到一起,组成的集合称作集合A与集合B的并集

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
交集
集合A和B,由所有属于A且属于B的元素组成的集合
intersection(*others)
返回和多个集合的交集
&
等同intersection
intersection_update(*others)
获取和多个集合的交集,并就地修改
&=
等同intersection_update
''' s1 = {1,3,5}
s2 = {1,2,3,4,5,6}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s3 = s1.intersection(s2)
print("s3 = {}".format(s3)) s4 = s1 & s2
print("s4 = {}".format(s4)) s1.intersection_update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s2 &= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) #以上代码执行结果如下:
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s3 = {1, 3, 5}
s4 = {1, 3, 5}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 3, 5}

交集:集合A和B,由所有属于A且属于B的元素组成的集合

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
差集
集合A和B,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合
difference(*others)
返回和多个集合的差集
-
等同difference
difference_update(*others)
获取和多个集合的差集并就地修改
-=
等同difference_update
''' s1 = {1,3,5}
s2 = {1,2,3,4,5,6,7,8,9}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s3 = s2.difference(s1)
print("s3 = {}".format(s3)) s2.difference_update(s1)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s4 = {1,3,5,100,200,300}
s1 -= s4
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2))
print("s4 = {}".format(s4)) #以上代码执行结果如下:
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
s3 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s1 = set()
s2 = {2, 4, 6, 7, 8, 9}
s4 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}

差集:集合A和B,由所有属于A且不属于B的元素组成的集合

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
对称差集
集合A和B,由所有不属于A和B的交集元素组成的集合,记作(A-B)∪(B-A)
symmetric_differece(other)
返回和另一个集合的差集
^
等同symmetric_differece
symmetric_differece_update(other)
获取和另一个集合的差集并就地修改
^=
等同symmetric_differece_update
''' s1 = {1,3,5}
s2 = {100,200,300}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s3 = s1.symmetric_difference(s2)
print("s3 = {}".format(s3)) s4 = s1 ^ s2
print("s4 = {}".format(s4)) s1.symmetric_difference_update(s2)
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) s2 ^= s1
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) #以上代码执行结果如下:
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {200, 100, 300}
s3 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s4 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s1 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s2 = {200, 100, 300}
s1 = {1, 3, 100, 5, 200, 300}
s2 = {1, 3, 5}

对称差集:集合A和B,由所有不属于A和B的交集元素组成的集合,记作(A-B)∪(B-A)

10>.集合运算

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
issubset(other)、<=
判断当前集合是否是另一个集合的子集
''' s1 = {1,3,5}
s2 = {1,3,5,7,9}
print("s1 = {}".format(s1))
print("s2 = {}".format(s2)) #判断当前集合是否是另一个集合的子集
print(s1.issubset(s2)) #判断s2是否是s1的真子集
print(s2 < s1) #判断当前集合是否是other的超集
print(s2.issuperset(s1))
print(s2 >= s1) #判断s2是否是s1的真超集
print(s2 > s1) #当前集合和另一个集合没有交集,没有交集,则返回True
print(s2.isdisjoint(s1)) #以上代码执行结果如下:
s1 = {1, 3, 5}
s2 = {1, 3, 5, 7, 9}
True
False
True
True
True
False

11>.集合应用

共同好友
  你的好友A、B、C,他的好友C、B、D,求共同好友
  交集问题:{'A', 'B', 'C'}.intersection({'B', 'C', 'D'}) 微信群提醒
  XXX与群里其他人都不是微信朋友关系
  并集:userid in (A | B | C | ...) == False,A、B、C等是微信好友的并集,用户ID不在这个并集中,说明他和任何人都不是朋友(这种方法时可以实现的但是可能会存在占用过多的内存空间)
  群里所有其他人IDs都不在X的朋友列表T中。  T & IDs == set() 权限判断
  有一个API,要求权限同时具备A、B、C才能访问,用户权限是B、C、D,判断用户是否能够访问该API
      API集合A,权限集合P
      A - P = {} ,A-P为空集,说明P包含A
      A.issubset(P) 也行,A是P的子集也行
      A & P = A 也行   有一个API,要求权限具备A、B、C任意一项就可访问,用户权限是B、C、D,判断用户是否能够访问该API
      API集合A,权限集合P
      A & P != {} 就可以
      A.isdisjoint(P) == False 表示有交集 一个总任务列表,存储所有任务。一个完成的任务列表。找出为未完成的任务
  业务中,任务ID一般不可以重复
  所有任务ID放到一个set中,假设为ALL
  所有已完成的任务ID放到一个set中,假设为COMPLETED,它是ALL的子集
  ALL - COMPLETED = UNCOMPLETED

12>.集合练习

随机产生2组各10个数字的列表,如下要求:
  每个数字取值范围[10,20]
  统计20个数字中,一共有多少个不同的数字?
  2组中,不重复的数字有几个?分别是什么?
  2组中,重复的数字有几个?分别是什么?
#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com a = [1, 9, 7, 5, 6, 7, 8, 8, 2, 6]
b = [1, 9, 0, 5, 6, 4, 8, 3, 2, 3]
s1 = set(a)
s2 = set(b)
print(s1)
print(s2)
print(s1.union(s2))
print(s1.symmetric_difference(s2))
print(s1.intersection(s2)) #以上代码执行结果如下:
{1, 2, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9}
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
{0, 3, 4, 7}
{1, 2, 5, 6, 8, 9}

参考案例

三.字典(dict)

1>.字典特点

key-value键值对的数据的集合

可变的、无序的、key不重复

2>.字典定义和初始化

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com #定义一个空字典
d1 = dict() #和上面的方法一致,也是定义了一个空字典
d2 = {} #dict(**kwargs) 使用name=value对初始化一个字典
d3 = dict(a=10,b=20,c=[123]) #dict(iterable, **kwarg) 使用可迭代对象和name=value对构造字典,不过可迭代对象的元素必须是一个二元结构
d4 = dict(((1,'a'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d'),(5,'e')))
d5 = dict(([1,'a'],[2,'b'],[3,'c'],[4,'d'],(5,'e'))) #dict(mapping, **kwarg) 使用一个字典构建另一个字典
d6 = {'a':10, 'b':20, 'c':None, 'd':[1,2,3]} #类方法dict.fromkeys(iterable, value)
d7 = dict.fromkeys(range(5))
d8 = dict.fromkeys(range(5),666) print("d1 = {}".format(d1))
print("d2 = {}".format(d2))
print("d3 = {}".format(d3))
print("d4 = {}".format(d4))
print("d5 = {}".format(d5))
print("d6 = {}".format(d6))
print("d7 = {}".format(d7))
print("d8 = {}".format(d8)) #以上代码输出结果如下:
d1 = {}
d2 = {}
d3 = {'a': 10, 'b': 20, 'c': [123]}
d4 = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
d5 = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e'}
d6 = {'a': 10, 'b': 20, 'c': None, 'd': [1, 2, 3]}
d7 = {0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None}
d8 = {0: 666, 1: 666, 2: 666, 3: 666, 4: 666}

3>.字典元素的访问

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
d[key]
返回key对应的值value
key不存在抛出KeyError异常
''' d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]} print("d1 = {}".format(d1))
print("姓名:{},年龄:{},爱好:{}".format(d1["Name"],d1["Age"],d1["Hobby"])) #以上代码输出结果如下:
d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
姓名:Jason Yin,年龄:18,爱好:['跑步', '旅行', '写博客']

d[key]               #返回key对应的值value key不存在抛出KeyError异常

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
get(key[, default])
返回key对应的值value
key不存在返回缺省值,如果没有设置缺省值就返回None
''' d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]} print(d1.get("Name")) print(d1.get("forte"))
print(d1.get("forte","该key不存在!")) #以上代码执行结果如下:
Jason Yin
None
该key不存在!

get(key[, default])       #返回key对应的值value key不存在返回缺省值,如果没有设置缺省值就返回None

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
setdefault(key[, default])
返回key对应的值value
key不存在,添加kv对,value为default,并返回default,如果default没有设置,缺省为None
''' d1 = {'Name': "Jason Yin", 'Age': 18, 'Hobby': ["跑步","旅行","写博客"]} print("d1={}".format(d1)) print(d1.setdefault("Name","Yinzhengjie")) print(d1.setdefault("forte","大数据运维开发")) print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
Jason Yin
大数据运维开发
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客'], 'forte': '大数据运维开发'}

setdefault(key[, default])   #返回key对应的值value key不存在,添加kv对,value为default,并返回default,如果default没有设置,缺省为None

4>.字典增加和修改

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
d[key] = value
将key对应的值修改为value
key不存在添加新的kv对
''' d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1)) d1["Name"] = "Yinszhengjie"
print("d1={}".format(d1)) d1["forte"] = "大数据运维开发"
print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Yinszhengjie', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Yinszhengjie', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客'], 'forte': '大数据运维开发'}

d[key] = value          #将key对应的值修改为value key不存在添加新的kv对

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
update([other]) -> None
使用另一个字典的kv对更新本字典
key不存在,就添加
key存在,覆盖已经存在的key对应的值
就地修改
''' d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1)) d1.update(Age=20)
print("d1={}".format(d1)) d1.update((('Age',24),))
print("d1={}".format(d1)) d1.update({"Age":26})
print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 20, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 24, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 26, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}

update([other]) -> None     #使用另一个字典的kv对更新本字典 key不存在,就添加 key存在,覆盖已经存在的key对应的值 就地修改

5>.字典删除

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
pop(key[, default])
key存在,移除它,并返回它的value
key不存在,返回给定的default
default未设置,key不存在则抛出KeyError异常
''' d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1)) d1.pop("Hobby")
print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18}

pop(key[, default])       #key存在,移除它,并返回它的value key不存在,返回给定的default default未设置,key不存在则抛出KeyError异常

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
popitem()
移除并返回一个任意的键值对
字典为empty,抛出KeyError异常
''' d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1)) d1.popitem()
print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18}

popitem()             #移除并返回一个任意的键值对 字典为empty,抛出KeyError异常

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
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#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
clear()
清空字典
''' d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
print("d1={}".format(d1)) d1.clear()
print("d1={}".format(d1)) #以上代码执行结果如下:
d1={'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']}
d1={}

clear()              #清空字典

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
del语句
''' a = True
b = [6]
d = {'a': 1, 'b': b, 'c': [1,3,5]}
print("a = {}".format(a))
print("b = {}".format(b))
print("d = {}".format(d)) #删除对象“a”
del a #看着像删除了一个对象,本质上减少了一个对象的引用,del 实际上删除的是名称,而不是对象
del d['c']
del b[0] c = b
del c
del b
b = d['b'] # print("a = {}".format(a))
print("b = {}".format(b))
print("d = {}".format(d))
# print("c = {}".format(c)) #以上代码执行结果如下:
a = True
b = [6]
d = {'a': 1, 'b': [6], 'c': [1, 3, 5]}
b = []
d = {'a': 1, 'b': []}

del语句

6>.字典遍历

总结:
  Python3中,keys、values、items方法返回一个类似一个生成器的可迭代对象,不会把函数的返回结果复制到内存中
    它返回是一个Dictionary view对象,可以使用len(),iter(),in方法。需要注意的是,我们在遍历字典的时候不推荐对key的元素进行增删,因为你改动后会改变size的大小,如果强行执行key的删除会抛出异常的。
    字典的entry的动态的视图,字典变化,视图将反映出这些变化
    keys返回一个类set对象,也就是可以看做一个set集合。如果values都可以hash,那么items也可以看作是类set对象
  Python2中,上面的方法会返回一个新的列表,占据新的内存空间。所以Python2建议使用iterkeys、itervalues、iteritems版本,返回一个迭代器,而不是一个copy。

字典的key要求和set的元素要求一致:
  set的元素可以就是看做key,set可以看做dict的简化版
  hashable 可哈希才可以作为key,可以使用hash()测试
  d = { : , 2.0 : , "abc" : None, ('hello', 'world', 'python') : "string", b'abc' : ''}
#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']} for item in d1:
print(item) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20)
for item in d1.keys():
print(item) #以上代码执行结果如下:
Name
Age
Hobby
********************我是分割线********************
Name
Age
Hobby

只遍历keys

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']} for item in d1:
print(d1[item]) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for item in d1.keys():
print(d1.get(item)) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for item in d1.values():
print(item) #以上代码执行结果如下:
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']

只遍历values

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com d1 = {'Name': 'Jason Yin', 'Age': 18, 'Hobby': ['跑步', '旅行', '写博客']} for item in d1.items():
print(item) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for item in d1.items():
print(item[0],item[1]) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for k,v in d1.items():
print(k,v) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for k,_ in d1.items():
print(k) print("*" * 20 + "我是分割线" + "*" * 20) for _,v in d1.items():
print(v) #以上代码执行结果如下:
('Name', 'Jason Yin')
('Age', 18)
('Hobby', ['跑步', '旅行', '写博客'])
********************我是分割线********************
Name Jason Yin
Age 18
Hobby ['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Name Jason Yin
Age 18
Hobby ['跑步', '旅行', '写博客']
********************我是分割线********************
Name
Age
Hobby
********************我是分割线********************
Jason Yin
18
['跑步', '旅行', '写博客']

遍历key和vlaue键值对

7>.defaultdict

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com """
collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
第一个参数是default_factory,缺省是None,它提供一个初始化函数。当key不存在的时候,会调用这个工厂函数来生成key对应的value
""" from collections import defaultdict
import random d1 = {} d2 = defaultdict(list) print("d1={}".format(d1))
print("d2={}".format(d2)) for k in "abcde":
for v in range(random.randint(1,5)):
if k not in d1.keys():
d1[k] = []
d1[k].append(v) print("d1={}".format(d1)) for k in "mnopq":
for v in range(random.randint(1,5)):
d2[k].append(v)
print("d2={}".format(d2)) #以上代码输出结果如下所示:
d1={}
d2=defaultdict(<class 'list'>, {})
d1={'a': [0, 1, 2], 'b': [0, 1, 2], 'c': [0, 1, 2, 3, 4], 'd': [0, 1, 2], 'e': [0]}
d2=defaultdict(<class 'list'>, {'m': [0, 1, 2, 3], 'n': [0, 1, 2], 'o': [0, 1, 2], 'p': [0, 1, 2, 3, 4], 'q': [0, 1]})

8>.orderedDict

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com """
collections.OrderedDict([items])
key并不是按照加入的顺序排列,可以使用OrderedDict记录顺序 有序字典可以记录元素插入的顺序,打印的时候也是按照这个顺序输出打印
3.6版本的Python的字典就是记录key插入的顺序(IPython不一定有效果) 应用场景:
假如使用字典记录了N个产品,这些产品使用ID由小到大加入到字典中
除了使用字典检索的遍历,有时候需要取出ID,但是希望是按照输入的顺序,因为输入顺序是有序的
否则还需要重新把遍历到的值排序
""" from collections import OrderedDict
import random d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2,'leechee':5}
print("d = {}".format(d)) keys = list(d.keys())
random.shuffle(keys)
print("keys = {}".format(keys)) od = OrderedDict()
for key in keys:
od[key] = d[key] print("od = {}".format(od))
print("od.keys() = {}".format(od.keys())) #以上代码执行结果如下:
d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2, 'leechee': 5}
keys = ['leechee', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
od = OrderedDict([('leechee', 5), ('apple', 4), ('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3)])
od.keys() = odict_keys(['leechee', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'])

9>.字典小试牛刀

需求一:用户输入一个数字
    打印每一位数字及其重复的次数

需求二:数字重复统计
    随机产生100个整数
    数字的范围[-1000, 1000]
    升序输出所有不同的数字及其重复的次数

需求三:字符串重复统计
    字符表'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    随机挑选2个字母组成字符串,共挑选100个
    降序输出所有不同的字符串及重复的次数
#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
用户输入一个数字
    打印每一位数字及其重复的次数
''' num = input("请输入一个整数:>>> ") d = {} for key in num:
if not d.get(key):
d[key] = 1
continue
d[key] += 1 print(d) #以上代码执行结果如下:
请输入一个整数:>>> 10086
{'': 1, '': 2, '': 1, '': 1}

需求一(解法一)

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com '''
用户输入一个数字
    打印每一位数字及其重复的次数
''' num = input("请输入一个整数:>>> ") d = {} for key in num:
if not d.get(key):
d[key] = 1
else:
d[key] += 1 print(d) #以上代码执行结果如下:
请输入一个整数:>>> 10086
{'': 1, '': 2, '': 1, '': 1}

需求一(解法二)

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com import random
"""
数字重复统计
    随机产生100个整数
    数字的范围[-1000, 1000]
    升序输出所有不同的数字及其重复的次数
""" n = 100 nums = [0] * n d = {} for i in range(n):
nums[i] = random.randint(-1000,1000) print(nums) t = nums.copy()
t.sort()
print(t) d = {}
for x in nums:
if x not in d.keys():
d[x] = 1
else:
d[x] += 1 print(d) d1 = sorted(d.items())
print(d1) #以上代码执行结果如下:
[192, -254, 796, 920, -764, 28, -972, 48, -709, 613, 927, 191, -480, -461, 199, -686, -846, 448, -49, -588, 129, -295, 229, 433, 938, -363, -573, 181, 565, 906, 667, -615, 422, -614, -492, -373, 678, 123, 193, 308, -84, -493, 503, 203, -837, -386, -210, 897, 683, -206, -987, -660, -801, 402, 311, -562, -655, 936, 997, 892, -134, -664, -805, -573, 124, 399, 992, 999, -802, -17, -588, 11, 599, -221, -746, 199, 680, -276, 88, -945, -573, -29, -939, 181, 495, -763, -384, 916, 150, -681, 509, -795, -100, 391, -614, -115, 210, -836, -401, 413]
[-987, -972, -945, -939, -846, -837, -836, -805, -802, -801, -795, -764, -763, -746, -709, -686, -681, -664, -660, -655, -615, -614, -614, -588, -588, -573, -573, -573, -562, -493, -492, -480, -461, -401, -386, -384, -373, -363, -295, -276, -254, -221, -210, -206, -134, -115, -100, -84, -49, -29, -17, 11, 28, 48, 88, 123, 124, 129, 150, 181, 181, 191, 192, 193, 199, 199, 203, 210, 229, 308, 311, 391, 399, 402, 413, 422, 433, 448, 495, 503, 509, 565, 599, 613, 667, 678, 680, 683, 796, 892, 897, 906, 916, 920, 927, 936, 938, 992, 997, 999]
{192: 1, -254: 1, 796: 1, 920: 1, -764: 1, 28: 1, -972: 1, 48: 1, -709: 1, 613: 1, 927: 1, 191: 1, -480: 1, -461: 1, 199: 2, -686: 1, -846: 1, 448: 1, -49: 1, -588: 2, 129: 1, -295: 1, 229: 1, 433: 1, 938: 1, -363: 1, -573: 3, 181: 2, 565: 1, 906: 1, 667: 1, -615: 1, 422: 1, -614: 2, -492: 1, -373: 1, 678: 1, 123: 1, 193: 1, 308: 1, -84: 1, -493: 1, 503: 1, 203: 1, -837: 1, -386: 1, -210: 1, 897: 1, 683: 1, -206: 1, -987: 1, -660: 1, -801: 1, 402: 1, 311: 1, -562: 1, -655: 1, 936: 1, 997: 1, 892: 1, -134: 1, -664: 1, -805: 1, 124: 1, 399: 1, 992: 1, 999: 1, -802: 1, -17: 1, 11: 1, 599: 1, -221: 1, -746: 1, 680: 1, -276: 1, 88: 1, -945: 1, -29: 1, -939: 1, 495: 1, -763: 1, -384: 1, 916: 1, 150: 1, -681: 1, 509: 1, -795: 1, -100: 1, 391: 1, -115: 1, 210: 1, -836: 1, -401: 1, 413: 1}
[(-987, 1), (-972, 1), (-945, 1), (-939, 1), (-846, 1), (-837, 1), (-836, 1), (-805, 1), (-802, 1), (-801, 1), (-795, 1), (-764, 1), (-763, 1), (-746, 1), (-709, 1), (-686, 1), (-681, 1), (-664, 1), (-660, 1), (-655, 1), (-615, 1), (-614, 2), (-588, 2), (-573, 3), (-562, 1), (-493, 1), (-492, 1), (-480, 1), (-461, 1), (-401, 1), (-386, 1), (-384, 1), (-373, 1), (-363, 1), (-295, 1), (-276, 1), (-254, 1), (-221, 1), (-210, 1), (-206, 1), (-134, 1), (-115, 1), (-100, 1), (-84, 1), (-49, 1), (-29, 1), (-17, 1), (11, 1), (28, 1), (48, 1), (88, 1), (123, 1), (124, 1), (129, 1), (150, 1), (181, 2), (191, 1), (192, 1), (193, 1), (199, 2), (203, 1), (210, 1), (229, 1), (308, 1), (311, 1), (391, 1), (399, 1), (402, 1), (413, 1), (422, 1), (433, 1), (448, 1), (495, 1), (503, 1), (509, 1), (565, 1), (599, 1), (613, 1), (667, 1), (678, 1), (680, 1), (683, 1), (796, 1), (892, 1), (897, 1), (906, 1), (916, 1), (920, 1), (927, 1), (936, 1), (938, 1), (992, 1), (997, 1), (999, 1)]

需求二

#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/
#EMAIL:y1053419035@qq.com import random """
字符串重复统计
    字符表'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    随机挑选2个字母组成字符串,共挑选100个
    降序输出所有不同的字符串及重复的次数
""" alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" words = [] for _ in range(100):
words.append("".join(random.choice(alphabet) for _ in range(2))) #生成器 d = {} for x in words:
d[x] = d.get(x,0) + 1 print(d) d1 = sorted(d.items(),reverse=True)
print(d1) #以上代码执行结果如下:
{'jc': 2, 'sf': 1, 'ju': 1, 'ek': 2, 'il': 1, 'ii': 1, 'db': 1, 'wi': 1, 've': 1, 'ys': 1, 'hm': 1, 'qs': 1, 'hk': 1, 'ok': 1, 'kb': 1, 'uc': 1, 'zj': 1, 'go': 1, 'ot': 1, 'wm': 1, 'ca': 1, 'lz': 1, 'wc': 1, 'av': 1, 'li': 2, 'tn': 1, 'qh': 1, 'fw': 1, 'vr': 1, 'vg': 1, 'rb': 1, 'jf': 1, 'cy': 1, 'iv': 1, 'oi': 1, 'ms': 1, 'de': 1, 'hr': 1, 'ua': 1, 'lq': 1, 'yt': 1, 'nq': 1, 'hu': 1, 'uf': 2, 'cc': 1, 'qx': 1, 'kr': 2, 'ez': 1, 'em': 1, 'zh': 1, 'tb': 1, 'cg': 1, 'tz': 1, 'xf': 1, 'hb': 1, 'va': 1, 'lb': 3, 'nd': 1, 'we': 1, 'tw': 1, 'pj': 1, 'rf': 1, 'gg': 1, 'oc': 1, 'vs': 1, 'vk': 1, 'ap': 1, 'fx': 1, 'ut': 1, 'lr': 1, 'wb': 1, 'og': 1, 'pa': 1, 'cr': 1, 'ul': 1, 'oa': 1, 'yq': 2, 'sz': 1, 'fu': 1, 'wh': 1, 'si': 1, 'jb': 1, 'nx': 1, 'po': 1, 'fq': 1, 'lu': 1, 'uv': 1, 'vq': 1, 'py': 1, 'wg': 2, 'pc': 1}
[('zj', 1), ('zh', 1), ('yt', 1), ('ys', 1), ('yq', 2), ('xf', 1), ('wm', 1), ('wi', 1), ('wh', 1), ('wg', 2), ('we', 1), ('wc', 1), ('wb', 1), ('vs', 1), ('vr', 1), ('vq', 1), ('vk', 1), ('vg', 1), ('ve', 1), ('va', 1), ('uv', 1), ('ut', 1), ('ul', 1), ('uf', 2), ('uc', 1), ('ua', 1), ('tz', 1), ('tw', 1), ('tn', 1), ('tb', 1), ('sz', 1), ('si', 1), ('sf', 1), ('rf', 1), ('rb', 1), ('qx', 1), ('qs', 1), ('qh', 1), ('py', 1), ('po', 1), ('pj', 1), ('pc', 1), ('pa', 1), ('ot', 1), ('ok', 1), ('oi', 1), ('og', 1), ('oc', 1), ('oa', 1), ('nx', 1), ('nq', 1), ('nd', 1), ('ms', 1), ('lz', 1), ('lu', 1), ('lr', 1), ('lq', 1), ('li', 2), ('lb', 3), ('kr', 2), ('kb', 1), ('ju', 1), ('jf', 1), ('jc', 2), ('jb', 1), ('iv', 1), ('il', 1), ('ii', 1), ('hu', 1), ('hr', 1), ('hm', 1), ('hk', 1), ('hb', 1), ('go', 1), ('gg', 1), ('fx', 1), ('fw', 1), ('fu', 1), ('fq', 1), ('ez', 1), ('em', 1), ('ek', 2), ('de', 1), ('db', 1), ('cy', 1), ('cr', 1), ('cg', 1), ('cc', 1), ('ca', 1), ('av', 1), ('ap', 1)]

需求三