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第7章 编程术语
7.1 编程术语定义
7.1.1 作为语言的Python和作为解释器的Python
7.1.2 垃圾回收
7.1.3 字面量
7.1.4 关键字
7.1.5 对象、值、实例和身份
7.1.6 项
7.1.7 可变和不可变
7.1.8 索引、键和哈希值
7.1.9 容器、序列、映射和集合类型
7.1.10 特殊方法
7.1.11 模块和包
7.1.12 可调用对象和头等对象
7.2 经常被混淆的术语
7.2.1 语句和表达式
7.2.2 块、子句和主体
7.2.3 变量和特性
7.2.4 函数和方法
7.2.5 可迭代对象和迭代器
7.2.6 语法错误、运行时错误和语义错误
7.2.7 形参和实参
7.2.8 显式类型转换和隐式类型转换
7.2.9 属性和特性
7.2.10 字节码和机器码
7.2.11 脚本和程序,以及脚本语言和编程语言
7.2.12 库、框架、SDK、引擎、API
第8章 常见的Python陷阱
8.1 循环列表的同时不要增删其中的元素
8.2 复制可变值时务必使用copy.copy()和copy.deepcopy()
8.3 不要用可变值作为默认参数
8.4 不要通过字符串连接创建字符串
8.5 不要指望sort()按照字母顺序排序
8.6 不要假设浮点数是完全准确的
8.7 不要使用链式!=运算符
8.8 不要忘记在仅有一项的元组中添加逗号
第9章 Python的奇特难懂之处
9.1 为什么256 是256,而257 不是257
9.2 字符串驻留
9.3 假的Python 增量运算符和减量运算符
9.4 传递空列表给all()
9.5 布尔值是整数值
9.6 链式使用多种运算符
9.7 Python 的反重力特性
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Python编程轻松进阶(三)
小册名称:Python编程轻松进阶(三)
### 7.1.8 索引、键和哈希值 在Python编程的进阶之路上,深入理解数据结构中的索引(Indexes)、键(Keys)以及哈希值(Hash Values)是不可或缺的一环。这些概念不仅关乎于数据的高效存取,还直接影响到程序的性能与可维护性。本章节将深入探讨这三者的概念、应用场景、以及它们如何在Python的各种数据结构(如列表、字典、集合等)中发挥作用。 #### 7.1.8.1 索引(Indexes) **概念解析** 索引是数据结构中用于快速定位特定元素的机制。在Python中,列表(List)和元组(Tuple)等序列类型的数据结构支持通过索引来访问元素。索引通常是一个整数,表示元素在序列中的位置,索引值从0开始计数。 **应用场景** - **元素访问**:通过索引,我们可以直接访问序列中的任意元素,无需遍历整个序列,从而提高数据访问的效率。 - **切片操作**:利用索引还可以进行切片操作,即获取序列中的一个子序列。切片操作通过指定起始索引(包含)和结束索引(不包含)来实现。 - **遍历与迭代**:虽然遍历列表时不一定需要显式地使用索引,但了解索引的概念有助于理解Python中的迭代机制,如使用`for`循环或`enumerate()`函数遍历列表时,可以同时获取元素及其索引。 **示例代码** ```python # 列表索引示例 my_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(my_list[1]) # 输出: banana # 切片操作示例 print(my_list[0:2]) # 输出: ['apple', 'banana'] # 遍历列表同时获取索引和元素 for index, item in enumerate(my_list): print(f"Index: {index}, Item: {item}") ``` #### 7.1.8.2 键(Keys) **概念解析** 在Python中,键(Keys)是字典(Dictionary)数据结构中的一个核心概念。字典是一种可变的容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个元素都是一个键值对(key-value pair),键用于唯一标识每个元素,而值则是与键相关联的数据。键必须是唯一的,且不可变(如字符串、数字或元组)。 **应用场景** - **快速访问**:通过键可以快速访问字典中对应的值,这种访问方式比遍历列表更加高效。 - **数据组织**:字典允许我们以更自然、更直观的方式组织数据,比如用姓名作为键来存储学生的成绩信息。 - **默认值**:Python字典提供了`get()`方法,可以在尝试访问不存在的键时返回一个默认值,从而避免`KeyError`异常。 **示例代码** ```python # 字典键示例 student_scores = {'Alice': 90, 'Bob': 85, 'Charlie': 95} print(student_scores['Alice']) # 输出: 90 # 使用get方法访问键,避免KeyError print(student_scores.get('David', 'Not found')) # 输出: Not found # 遍历字典 for key, value in student_scores.items(): print(f"{key}: {value}") ``` #### 7.1.8.3 哈希值(Hash Values) **概念解析** 哈希值是通过哈希函数计算得到的一个固定长度的数值,它用于标识数据的一种快速查找方法。在Python中,字典、集合(Set)等数据结构背后都依赖于哈希表(Hash Table)实现,而哈希表正是通过哈希值来存储和查找元素的。哈希值的主要特点是其唯一性(理想情况下)和计算的高效性。 **哈希冲突与解决** 尽管哈希函数的设计目标是尽量减少哈希冲突(即不同的输入产生相同的哈希值),但在实际应用中,哈希冲突仍难以完全避免。Python中的哈希表通过链表或红黑树(Python 3.7+中对于大量碰撞的情况)等数据结构来解决哈希冲突,确保每个键都能唯一映射到一个存储位置。 **应用场景** - **高效存取**:哈希表提供了平均情况下接近常数时间的查找、插入和删除操作,极大地提高了数据处理的效率。 - **唯一性校验**:在需要快速判断数据是否已存在或是否重复的场景下,哈希值可以提供一种高效的解决方案。 - **数据去重**:集合(Set)利用哈希表实现了元素的唯一性,从而方便地用于数据去重。 **注意事项** - **不可变性**:作为字典键的对象必须是不可变的,因为可变对象在哈希表中的位置可能会随其内容的变化而变化,这将破坏哈希表的性质。 - **自定义哈希**:对于自定义对象,如果需要将其作为字典的键或存储在集合中,需要实现`__hash__()`和`__eq__()`方法,以确保对象可以被正确地哈希和比较。 **总结** 索引、键和哈希值是Python编程中重要的基础概念,它们分别在不同的数据结构中发挥着关键作用。通过深入理解这些概念,我们可以更加高效地编写Python代码,提升程序的性能和可维护性。无论是通过索引快速访问列表元素,还是利用键在字典中存储和检索数据,亦或是通过哈希值优化数据的存取效率,这些概念都是Python进阶之路上的重要基石。
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