1. 列表

1.1 復制

淺拷貝

list_1 = [1, [22, 33, 44], (5, 6, 7), {"name":"Alina"}]
list_3 = list_1  ## 錯誤?。≈皇菗Q了別名
list_2 = list_1.copy() ## 淺拷貝
##或者 也可這樣實現(xiàn) 
## list_1[:]
## list(list_1)

對拷貝前后兩個列表分別進行操作

list_2[1].append(55)
print("list_1: ", list_1)
print("list_2: ", list_2)

發(fā)現(xiàn)雖然淺拷貝了，但修改 list_2 的某些元素時，相應的 list_1 也有同樣的變化

1.2 列表的底層實現(xiàn) - 淺拷貝

通過 引用數(shù)組 實現(xiàn)列表元素的存儲

列表中存儲的并不是我們看到的元素的值，而是這些元素的地址

列表所謂的連續(xù)，是在內(nèi)存中連續(xù)存儲元素的地址，而元素的值是在內(nèi)存中分散存儲的

當訪問到列表的某個元素時，是按照列表中存儲的元素地址去找到元素的值

直接賦值，是完完全全的沒改變原列表的任何內(nèi)容，就是原來的列表多了一個別名。

淺拷貝，確實是把列表拷貝了一份，也就是把列表中存儲的地址全部拷貝了一份給新列表，新列表擁有一份獨立的地址信息。但這些地址指向的元素和原列表是同一份元素。總結(jié)，淺拷貝只是把地址重新拷貝了一份，他們指向的內(nèi)容還是同一份內(nèi)容。

1.3 淺拷貝 - 示例

1. 新增元素

新增元素時，list_1 列表中新存儲了一個指向元素100的地址，list_2 列表中新增了一個指向元素 ‘n' 的地址，因此互不影響。

2. 修改元素

當我們對 list_1[0]重新賦值的時候，實際是把這里原來存儲的指向元素1的地址，替換成了另一個地址——指向元素10的地址，下次我們?nèi)ist_1[0] 找元素的時候，會直接找到元素10，而不會再和原來的元素1有任何聯(lián)系。同樣的，list_2[0] 存放的地址換成了元素20的地址。

3. 列表型元素

list_1[1] 和 list_2[1] 存放了同一個地址列表，這個地址列表指向的也是同一批列表元素，所以修改 list_1[1]和list_2[1]的時候，都是對這批列表元素進行修改，是同時更新的。

4. 元組型元素

元組是不可變的?。?！ 一旦改變了，就不再是這個元組了，而是一個新的元組。

所以要對元組執(zhí)行操作，都是先產(chǎn)生一個新元組，再在新元組上執(zhí)行相應操作。在這里就是先產(chǎn)生了一個新的地址元組（元組內(nèi)存儲了元素地址），再對新元組進行修改。

5. 字典型元素

對 list_1里的字典元素，增加一個鍵值對，發(fā)現(xiàn) list_2 里的字典元素也增加了鍵值對。

和列表型元素類似，在對列表型元素操作時，地址列表本身是不變的，我們對于地址列表的內(nèi)容進行操作。

在對字典型元素操作時，字典散列表本身也是不變的，我們對于字典散列表的內(nèi)容進行操作，按照新增的鍵找到對應位置，把新增的值存進去，這個新增值的存放位置，是由字典的鍵決定的。

6. 小結(jié)

列表，字典類型的元素，都是可變的，可以在地址不變的情況下改變內(nèi)容。

而元組，數(shù)字，字符串類型的元素，一旦內(nèi)容發(fā)生變化，那么地址也必須變化。

淺拷貝之后，針對不可變元素（元組，數(shù)字，字符串）的操作都生效了

針對可變元素（列表，字典）的操作，則發(fā)生了一些混淆。

當列表中出現(xiàn)了可變類型的元素，我們想對列表進行一個安全的復制，使得能夠獨立操作而不影響原列表，那么就不能淺拷貝，而是需要深拷貝。

1.4 列表的底層實現(xiàn) - 深拷貝

copy.deepcopy()

深拷貝將所有層級的相關元素全部完全的復制，避免了上述的混淆問題。

2. 字典

2.1 快速查找

慢 - 列表的查找

import time
ls_1 = list(range(1000000))
ls_2 = list(range(500)) + [-10]*500
start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
	if n in ls_1:
		count += 1
end = time.time()
print("查找{}個元素，在ls_1中有{}個，共用時{}秒".format(len(ls_2), count, round(end-start)))) 
# 查找1000個元素，在ls_1中有500個，共用時6.19秒

快 - 字典的查找

import time
d = {i:i for i in range(1000000)}
ls_2 = list(range(500)) + [-10]*500
start = time.time()
count = 0
for n in ls_2:
	try:
		d[n]
 except:
 	pass
 else:
 	count += 1
end = time.time()
print("查找{}個元素，在ls_1中有{}個，共用時{}秒".format(len(ls_2), count, round(end-start)))
# 查找1000個元素，在ls_1中有500個，共用時0秒

2.2 字典的底層實現(xiàn)

通過稀疏數(shù)組 實現(xiàn)值的存儲與訪問

1. 字典的創(chuàng)建過程

1.創(chuàng)建一個散列表（稀疏數(shù)組，N >>n，可以動態(tài)擴充）

2.通過hash()計算鍵的散列值

3.根據(jù)計算的散列值確定其在散列表中的位置（個別時候有哈希沖突，解決辦法是開放尋址法 或 鏈接法 ）

4.在該位置上存入值

d = {}
# d = dict() 
print(hash("python"))
print(hash(1024))
print(hash(1.2))
# -477104656440599764...
# 1024
# 3713081631934410656...
d["age"] = 18  #增加鍵值對之前，首先計算鍵的散列值hash("age")
print(hash("age"))
# 

2. 字典的訪問過程

1.計算要訪問的鍵的散列值

2.根據(jù)計算的散列值，按照一定的規(guī)則，確定其在散列表中的位置

3.讀取該位置上存儲的值（存在則返回該值，不存在則報錯 KeyError）

d["age"]  #訪問鍵值對之前，首先計算鍵的散列值hash("age")

2.3 小結(jié)

字典數(shù)據(jù)類型，以空間換時間，內(nèi)存占用大，空間利用率低，但查找速度快（稀疏數(shù)組 N >> n，否則會產(chǎn)生很多沖突，另外動態(tài)擴充也是）因為鍵在字典中顯示的順序，與實際計算出來的它在散列表中的存放位置，是兩碼事，因此字典表現(xiàn)為無序的

之前專門寫過 —— Python字典及底層哈希

3. 字符串

通過緊湊數(shù)組 實現(xiàn)字符串的存儲

字符串數(shù)據(jù)在內(nèi)存中是連續(xù)存放的，空間利用率高

原因是：每個字符的大小是固定的，因此一個字符串的大小也是固定的，可以分配一個固定大小的空間給字符串。

同為序列類型，為什么列表采用引用數(shù)組，而字符串采用緊湊數(shù)據(jù)

雖然同為序列類型，但列表可以存儲的元素類型是多種多樣的，并且列表是可變的，無法預估內(nèi)存空間，所以列表不能通過緊湊數(shù)組。

4. 是否可變

不可變類型：數(shù)字，字符串，元組

（元組并不總是不可變的，元組內(nèi)存儲的元素也必須同時是不可變類型，否則該元組屬于可變）

在生命周期內(nèi)保持內(nèi)容不變，一旦內(nèi)容變了，就不再是它了（ id / 地址也變了）

不可變對象的 += 擴充操作，實際上是創(chuàng)建了一個新的對象。

x = 1
print("x id:", id(x))
# x id: 1407184...
x += 2
print("x id:", id(x))
# x id: 204099...

可變類型：列表，字典，集合

id (地址)不變的情況下，里面的內(nèi)容可以改變

可變對象的 += 操作，實際是在原對象的基礎上直接修改

ls = [1,2,3]
print("ls id:", id(ls))
# ls id: 2040991750856
ls += [4,5]
print("ls id:", id(ls))
# ls id: 2040991750856

總結(jié)

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