集合中的交集、并集与差集特性

s1 = {1, 2, 3}
s2 = {1, 4, 5}
print(s1 & s2)
print(s1 | s2)
print(s1 - s2)
print(s2 - s1)

数据序列中的公共方法

所谓的公共方法就是支持大部分数据序列。

第一部分

演示：

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 3]
print(l1 + l2)

s1 = "123"
s2 = "456"
print(s1 + s2)

t1 = (1, 2, 3)
t2 = (4, 5, 6)
print(t1 + t2)

print('-' * 10)
print([1] * 10)
print((10, ) * 10)

第二部分

演示：

d1 = {"1": 1, "2": 2, "3": 3}
del d1["1"]
print(d1)

l1 = [1, 2, 3]
del l1[1]
print(l1)

序列类型之间的相互转换

list()：把某个序列类型的数据转化为列表

t = (1, 2, 3)
print(list(t))

s = {1, 2, 3}
print(list(s))

d = {"3": 1, "2": 2, "1": 3}
print(list(d))

tuple()：把某个序列类型的数据转化为元组

l = [1, 2, 3]
print(tuple(l))

s = {1, 2, 3}
print(tuple(s))

set()：将某个序列转换成集合（集合可以快速完成列表去重并且不支持下标）

l = [1, 2, 3, 3]
print(set(l))

t = (1, 2, 3, 3)
print(set(t))

列表集合字典推导式

推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列（一个有规律的列表或控制一个有规律列表）的结构体。 共有三种推导：列表推导式、集合推导式、字典推导式。

列表推导式

变量名 = [表达式 for 变量 in 列表 for 变量 in 列表]
变量名 = [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]

l1 = [f"{i}--{j}" for i in range(1, 3) for j in range(4, 6)]
print(l1)
l1_ = []
for i in range(1, 3):
    for j in range(4, 6):
        l1_.append(f"{i}--{j}")
print(l1_)

l2 = [i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0]
print(l2)
l2_ = []
for i in range(1, 10):
    if i % 2 == 0:
        l2_.append(i)
print(l2_)

字典推导式

案例1：创建一个字典：字典key是1-5数字，value是这个数字的2次方。

dict1 = {i:i**2 for i in range(1,6)}
print(dict1)

案例2：把两个列表合并为一个字典

list1 = ['name', 'age', 'gender']
list2 = ['Tom', 20, 'male']

person = {list1[i]:list2[i] for i in range(len(list1))}
print(person)

案例3：提取字典中目标数据

counts = {'MBP': 268, 'HP': 125, 'DELL': 201, 'Lenovo': 199, 'ACER': 99}

# 需求：提取上述电脑数量大于等于200的字典数据
counts = {key:value for key, value in counts.items() if value >= 200}
print(counts)

集合推导式

因为列表推导式的原因，可能大家觉得集合推导式很没有必要。

其实不然。集合推导式的最大的优点就是去重。

l1 = [1, 1, 2]
l = [i ** 2 for i in l1]
print(l)
s = {i ** 2 for i in l1}
print(s)