Python的宝箱：解锁四大数据结构的秘密

Python数据结构

在Python的探险之旅中，掌握数据结构就像是找到了一把开启宝箱的钥匙。列表、元组、字典和集合是Python中最基本、最强大的数据结构，它们各自拥有独特的特性和用途。让我们一起探索这些数据结构的奥秘，并通过示例代码来理解它们的应用。

列表（List）

列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序的元素集合。列表可以包含不同类型的元素，并且支持增加、删除和搜索等操作。

# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, "Python", True]# 添加元素
my_list.append("New item")
print(my_list)  # 输出: [1, 2, 3, 'Python', True, 'New item']# 访问列表元素
print(my_list[3])  # 输出: Python

元组（Tuple）

元组与列表类似，都是有序的集合，但元组是不可变的，一旦创建就不能修改。这使得元组在某些情况下比列表更适用，特别是作为函数返回值或存储不应改变的数据时。

# 创建一个元组
my_tuple = (1, 2, 3, "Python")# 访问元组元素
print(my_tuple[3])  # 输出: Python# 尝试修改元组
# my_tuple[3] = "Java"  # 这会抛出TypeError

字典（Dictionary）

字典是Python中的另一种非常有用的数据结构。它存储键值对，每个键对应一个值。字典的键必须是不可变类型，如字符串或元组，且必须是唯一的。

# 创建一个字典
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "language": "Python"}# 访问字典元素
print(my_dict["name"])  # 输出: Alice# 添加或修改元素
my_dict["age"] = 26
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'language': 'Python'}

集合（Set）

集合是一个无序的、不重复的元素集合。它非常适用于去重和集合操作，如并集、交集、差集等。

# 创建一个集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}# 添加元素
my_set.add(6)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}# 集合去重
another_set = {1, 2, 2, 3, 4}
print(another_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4}