第三节：Dict 与 Set

上一节学完了 List 与 Tuple。这一节再学两种容器类型——

• dict（字典）：key → value 映射，按 key 极速查找
• set（集合）：无序、不重复元素的集合，最适合「去重」和「成员判断」

学完这两种，再加上前面的 list 和 tuple，Python 最常用的数据结构就齐了。

一、字典（Dictionary）

1、什么是 dict（字典）

上一章节，我们学习了列表（List）和元组（tuple）来表示有序集合。

而我们在讲列表时，用 list 来存储用户的姓名：

name = ['一点水', '两点水', '三点水', '四点水', '五点水']

那么如果我们为了方便联系这些童鞋，要把电话号码也添加进去，该怎么做呢？

用 list 可以这样子解决：

name = [['一点水', '131456780001'], ['两点水', '131456780002'], ...]

但是这样很不方便。如果用列表来存储这些，列表越长，我们查找起来耗时就越长。

这时候就可以用 dict（字典）来表示了。Python 内置了字典（dict），全称 dictionary，使用键-值（key-value） 存储，具有极快的查找速度（如果学过 Java，dict 就相当于 Java 中的 Map）。

name = {'一点水': '131456780001', '两点水': '131456780002', '三点水': '131456780003'}

2、dict（字典）的创建

字典是另一种可变容器，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值（key: value）对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中：

d = {key1: value1, key2: value2}

注意：键必须是唯一的（重复会以最后一个为准），值可以重复。键必须是不可变类型（数字、字符串、tuple 都行，list 不行）。

dict1 = {'liangdianshui': '111111', 'twowater': '222222', '两点水': '333333'}
dict2 = {'abc': 1234, 1234: 'abc'}
print(dict1)
print(dict2)

3、访问 dict（字典）

我们用 dict 来存了通讯录，怎么按名字快速查到电话呢？直接用中括号 + key：

name = {'一点水': '131456780001', '两点水': '131456780002', '三点水': '131456780003'}

print(name['两点水'])

输出的结果：

131456780002

可以看到，如果你知道某个人的名字（key），就能很快查到他对应的电话号码（value）。

⚠️ 注意：如果字典中没有这个键，直接 dict[key] 会报错（KeyError）。如果不确定 key 是否存在，更安全的写法是 dict.get(key)——找不到时返回 None，不报错。

name.get('六点水')   # None，不会报错
name['六点水']       # KeyError！

4、修改 dict（字典）

向字典添加新内容、修改值，都是用 key 直接赋值：

dict1 = {'liangdianshui': '111111', 'twowater': '222222', '两点水': '333333'}
print(dict1)

# 新增一个键值对
dict1['jack'] = '444444'
print(dict1)

# 修改键值对（key 已存在时会覆盖）
dict1['liangdianshui'] = '555555'
print(dict1)

输出的结果：

{'liangdianshui': '111111', 'twowater': '222222', '两点水': '333333'}
{'liangdianshui': '111111', 'twowater': '222222', '两点水': '333333', 'jack': '444444'}
{'liangdianshui': '555555', 'twowater': '222222', '两点水': '333333', 'jack': '444444'}

5、删除 dict（字典）

通过 del 可以删除某个 key 对应的元素，clear() 可以清空整个字典：

dict1 = {'liangdianshui': '111111', 'twowater': '222222', '两点水': '333333'}

# 通过 key 值，删除对应的元素
del dict1['twowater']
print(dict1)

# 删除字典中的所有元素
dict1.clear()
print(dict1)

输出的结果：

{'liangdianshui': '111111', '两点水': '333333'}
{}

6、常用函数和方法

7、Python 3.9+ 的 dict 合并运算符 |

各位童鞋，前面咱们讲了 dict 的增、删、改、查。这里再补一个 Python 3.9 之后才出现的好东西—— dict 合并运算符 | 和 |=。

我们先来看一个需求：水哥手上有两份联系人字典，需要把它们合并成一份。

old_contacts = {'一点水': '131456780001', '两点水': '131456780002'}
new_contacts = {'三点水': '131456780003', '两点水': '131456780099'}

注意 两点水 这个 key 在两份里都有，我们希望以「新的」为准。

在 Python 3.9 之前，常见的写法是这样：

merged = {**old_contacts, **new_contacts}

这种 ** 解包写法没毛病，但是不够直观。Python 3.9 之后，可以直接用 |：

merged = old_contacts | new_contacts
print(merged)

输出的结果：

{'一点水': '131456780001', '两点水': '131456780099', '三点水': '131456780003'}

是不是发现，跟 set 的并集 | 长得一模一样？没错，作者就是这个意思——「把两个 dict 合并起来」。

如果你不想生成新字典，而是直接「在原字典上」合并新内容，那就用 |=：

old_contacts |= new_contacts
print(old_contacts)

注意：| 是「右边覆盖左边」，跟 {**a, **b} 的逻辑一致。各位用的时候要留意这一点，别把哪边是新的、哪边是旧的搞反了。

顺便：从 Python 3.7 开始，dict 是有序的

从 Python 3.7 开始，dict 保留插入顺序——这是语言级保证：

d = {}
d['c'] = 3
d['a'] = 1
d['b'] = 2

for key in d:
    print(key)

输出：

c
a
b

遍历的顺序就是当初插入的顺序。所以现在大多数情况下，你不再需要 import collections.OrderedDict，普通的 dict 就够用。

二、set（集合）

Python 的 set 和其他语言类似，是一个无序、不重复元素的集合。基本功能包括关系测试和消除重复元素。

set 和 dict 类似，但是 set 不存 value，只存 key。

1、set 的创建

创建一个 set，传一个 list 进去：

set1 = set([123, 456, 789])
print(set1)

输出（顺序可能不一样，因为 set 是无序的）：

{456, 123, 789}

注意：set 用大括号 {}，跟 dict 一样。但是 dict 是 {key: value}，set 是 {value, value, value}，结构不一样。

⚠️ 空 set 不能写成 {} —— 那会创建一个空 dict。空 set 必须用 set()：

python到闯关页运行这段 →

empty_set = set()      # ✓ 空 set
empty_dict = {}        # ✗ 这是空 dict

重复元素自动去重

set 最好用的特性之一：自动去重。

set1 = set([123, 456, 789, 123, 123])
print(set1)

输出：

{456, 123, 789}

输入有 5 个元素，输出只有 3 个——重复的 123 被自动丢掉了。

不过你也发现了：set 是无序的，打印顺序和放进去的顺序对不上，而且每次可能都不一样。想要一个顺序稳定的结果，可以用内置函数 sorted()——它接收任何可遍历的东西（set、list 都行），返回一个从小到大排好序的新 list：

set1 = set([123, 456, 789, 123, 123])
print(sorted(set1))

输出：

[123, 456, 789]

「先用 set 去重，再用 sorted 排序」是很常用的组合，马上的练习就会用到。

2、set 添加元素

通过 add(key) 方法可以添加元素到 set 中。重复添加同一个值不会有效果（因为 set 自动去重）。

set1 = set([123, 456, 789])
print(set1)

set1.add(100)
print(set1)

set1.add(100)   # 再添加一次 100
print(set1)

输出：

{456, 123, 789}
{456, 123, 100, 789}
{456, 123, 100, 789}

3、set 删除元素

通过 remove(key) 方法可以删除 set 中的元素：

set1 = set([123, 456, 789])
print(set1)

set1.remove(456)
print(set1)

输出：

{456, 123, 789}
{123, 789}

⚠️ 如果 remove 一个不存在的元素会报错。如果不确定元素是否存在，用 discard —— 找不到也不会报错。

4、set 的集合运算

因为 set 是一个无序不重复元素集，所以两个 set 可以做数学意义上的 并集（union）、交集（intersection）、差集（difference） 等操作。

例子：

a = {1, 2, 3, 4}
b = {3, 4, 5, 6}

print(a & b)   # 交集
print(a | b)   # 并集
print(a - b)   # 差集
print(a ^ b)   # 对称差

输出（顺序可能不同）：

{3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
{1, 2}
{1, 2, 5, 6}

5、什么时候该用 set 而不是 list？

最后这一点很重要。我们做「成员判断」（x in collection）的时候：

• 如果 collection 是 list，复杂度是 O(n)——元素越多越慢
• 如果 collection 是 set（或 dict），复杂度接近 O(1)——跟元素数量基本无关

所以，如果代码里有大量「这个东西在不在那一堆里」的判断，把 list 转成 set 性能会大幅提升：

names_list = [f'user_{i}' for i in range(100000)]
names_set = set(names_list)

# 这两种结果一样，但是后者快得多
print('user_99999' in names_list)
print('user_99999' in names_set)

set 的价值不光是去重，更重要的是快查。