我是DJun（小丁），码龄18年，从事IT工作5年，踩过无数“语言”坑最后入坑Python，想通过公众号，把自己的成长经历与经验分享给朋友们。
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我们了解到Python不仅有整数、浮点数、布尔值、字符串等基本数据类型，还有列表、字典、元组、集合这些基本数据结构。初入门Python的朋友，或许会把“列表”理解为“数组”，或许只记住“字典”有“键”和“值”的对应关系，或许只知道“元组”相当于一个不可变的“列表”，或许只知道“集合”里面的元素都是不重复的，但是真正碰到题目（或者工作中的需求）的时候，却懵圈这“四大件”应该怎么应用起来。
本篇分上、下两篇，将在我们已经了解列表、字典、元组、集合的基本操作的基础上，着重深入对它们特点上的理解，之后在实际应用中可以信手拈来，耍得6666的（手动滑稽）。
文末会附上新的作业题，欢迎在留言区踊跃参与。
>>> Python从哪里开始学好呢？
>>> 一道简单的程序题？
在上篇（ 查看链接 ），我们讲到对Python变量的深入理解，讲到列表与“切片”、字典与“映射关系”，这些在使用Python开发的过程中都会经常应用到的。
在开始下篇之前，需要补充说明一下Python变量中的字符串驻留机制。
① 测试短字符串：我们对a、b分别赋值'1234'，赋值操作后，检查id，发现实际上a跟b都指向同个内存区域，这个区域储存了“1234”这个数据。
② 测试长字符串：我们对a、b分别赋值'1234'*50，赋值操作后，检查id，发现实际上a跟b却指向不同的内存区域，id不一致，但两个区域分别都储存了“1234”这个数据。
测试结果表明，Python支持短字符串的驻留机制。对于短字符串，将其赋值给多个不同的变量时，内存中只有一个副本，多个变量共享这个副本，与其他基本数据类型具有相同的特点。然而这一特点并不适用于长字符串，长字符串不遵守这种驻留机制。
另外值得一提的是，Python 3中自带OrderedDict（有序字典）类，可以通过“from collections import OrderedDict”来导入使用。它的用法跟普通的dict并没有什么区别，但它的特性是，能记住放入字典的键值对的顺序，在输出字典内容的时候可以把顺序输出出来。
接下来将深入元组与“不可变性”、集合与“唯一性”。
03
元组与“不可变性”
对Python tuple（元组）的理解可以很简单，它与list（列表）类似，但不同与list，它有“不可修改”的特性，而且支持Python特有的“拆包”操作。“拆包”操作在基础教程中一般会提到，这里着重讲“不可变性”。
根据我们对Python变量的理解，这里tuple（元组）的“不可变”，是指一旦tuple生成，对tuple内部的每个索引的变量引用将不可变。注意，这一点意味着，如果tuple（元组）内部引用了list（列表）或者dict（字典），被引用的list或dict也是可以被修改的！
我们来看一个具体实例吧。
我们对a、b分别赋值[1, 2]、{1:1, 2:3}，再对c、d分别赋值(a, b)，赋值操作后，检查c与d的id，发现实际上c跟d指向不同的内存区域，分别储存了(a, b)这个数据。检查c==d，由于内容相同，尽管两者id不同，也会返回True。对c[0]（即a的变量引用）作增加元素操作，增加了“3”，c[0]变成了[1, 2, 3]，输出c、d发现结果都随之变化了！
只要朋友们理解了Python变量是储存“引用”这一点，也不难理解元组的“不可变性”究竟是哪里“不可变”又是哪里“可变”了。
04
集合与“唯一性”
Python的set，也就是集合，从底层来看，也是我们前面讲dict（字典）时提到的“哈希表”的实现，不同的地方在于，dict的key（键）是唯一的没有重复，而set没有“键值对”这种关系，可以理解为把dict去掉value（值）剩下key（键），就变成了set。
所以在Python中，初始化set的形式，可以是set()，也可以是跟dict类似地使用“{}”花括弧符号。需要千万留意！由于“{}”可以用于初始化set也可以用于初始化dict，唯一区别它究竟是初始化哪一种的方式，就在于上一段所说的，有没有体现“键值对”的关系。
我们来看一个具体实例吧。
我们对a、b分别赋值{1, 2, 3}、{1:1, 2:3, 3:5}，使用type()函数检查c与d的类型，发现a是set类的实例，b是dict类的实例。产生这种差别的原因，在于b在初始化时，用“:”冒号指定了1→1、2→3、3→5的映射关系，也就是我们常说的“键值对”。
数学上的集合，我们知道集合内的元素是互不重复的。Python上的set（集合）是模仿了数学上的原理，我们在《一道简单的程序题？》（ 查看链接 ）的题解里面也是使用到了set这个数据结构，就是利用了元素“唯一性”这一点，如果把一个n位数的每一位分别放入集合中，如果集合中的元素个数跟n一致，就说明这个n位数每个位都是互不相同的，反之则说明这个n位数中存在重复数字位。
set中的元素支持引用对象，因此若能灵活地利用set的“唯一性”，可以解决实际编程中各种非数学性质但存在“唯一”特点的问题。
05
扩展阅读：JSON
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web中传输和储存小型规模的数据。基于文档型的NoSQL数据库MongoDB在网页爬虫应用中相当常见，它在底层应用了JSON的变体，称之为BSON，结合JSON的用法我们可以很轻松地存取MongoDB数据库中的数据。
Python自带的json模块使用起来很简单，通过“import json”导入该模块就可以直接使用了。下面是一个简单的实例，通过dumps()、loads()实现Python基本数据结构（list、dict、int、str等）与JSON结构的字符串之间的互转。
06
扩展阅读：灵活传参
Python 3在函数或方法传参时，可以利用序列类型（list列表，或tuple元组）、字典类型（dict）来实现“灵活传参”。对于序列类型，传参的时候在名字前面加上*（一个星号）；对于字典类型，传参的时候在名字面前加上**（两个星号）。
我们用具体实例来说明吧。
① 对于序列类型（*），通过这种操作，Python将自动把序列类型实例中的每个元素按顺序传入参数，在这个具体例子中，效果为a=args[0]，b=args[1]，args的长度必须与这里定义的函数f的参数个数一致，都是2个，否则报错。
② 对于字典类型（**），通过这种操作，Python将自动把字典类型实例中的每个键值对，按照与参数名的对应关系进行传入参数，在这个具体例子中，效果为a=kwargs.get('a')，b=kwargs.get('b')，kwargs中的key（键）必须与对应的参数名称一致，不能出现函数参数中未出现的名称，否则报错。
最后，向初入门的朋友推荐Python官方指南的“数据结构”这一章节，通过对该章节的学习，即可掌握Python中基础数据结构的基本操作方法，以及各种灵活的用法（将list活用为queue队列、将list活用为stack堆栈，等）。
官方英文原版： https://docs.python.org/3.5/tutorial/datastructures.html
第三方翻译中文版： http://www.pythondoc.com/pythontutorial3/datastructures.html
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希望本篇可以给感兴趣或者想要学习的朋友们带来帮助哈。
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