python字典强制用双引号

主要内容包括：

• 字典
• 集合
• 序列

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文章目录

• 1、字典

• 1.1. 可变类型与不可变类型
• 1.2. 字典的定义
• 1.3. 创建和访问字典
• 1.4. 字典的内置方法

• 2、集合

• 2.1. 集合的创建
• 2.2. 访问集合中的值
• 2.3. 集合的内置方法
• 2.4. 集合的转换
• 2.5. 不可变集合

• 3、序列

• 3.1. 针对序列的内置函数

1、字典

1.1. 可变类型与不可变类型

• 序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以"关键字"为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。
• 字典是 Python 唯一的一个 映射类型，字符串、元组、列表属于序列类型。

那么如何快速判断一个数据类型 X 是不是可变类型的呢？两种方法：

• 麻烦方法：用 id(X) 函数，对 X 进行某种操作，比较操作前后的 id，如果不一样，则 X 不可变，如果一样，则 X 可变。
• 便捷方法：用 hash(X)，只要不报错，证明 X 可被哈希，即不可变，反过来不可被哈希，即可变。

【例子】

i = 1
print(id(i))  # 140732167000896
i = i + 2
print(id(i))  # 140732167000960

l = [1, 2]
print(id(l))  # 4300825160
l.append('Python')
print(id(l))  # 4300825160

• 整数 i 在加 1 之后的 id 和之前不一样，因此加完之后的这个 i (虽然名字没变)，但不是加之前的那个 i 了，因此整数是不可变类型。
• 列表 l 在附加 'Python' 之后的 id 和之前一样，因此列表是可变类型。

【例子】

print(hash('Name'))  # -9215951442099718823

print(hash((1, 2, 'Python')))  # 823362308207799471

print(hash([1, 2, 'Python']))
# TypeError: unhashable type: 'list'

print(hash({1, 2, 3}))
# TypeError: unhashable type: 'set'

• 数值、字符和元组 都能被哈希，因此它们是不可变类型。
• 列表、集合、字典不能被哈希，因此它是可变类型。

1.2. 字典的定义

字典 是无序的 键:值（key:value）对集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。

• dict 内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的。
• dict 查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而增加，但是需要占用大量的内存。

字典 定义语法为 {元素1, 元素2, ..., 元素n}

• 其中每一个元素是一个「键值对」-- 键:值 (key:value)
• 关键点是「大括号 {}」,「逗号 ,」和「冒号 :」
• 大括号 – 把所有元素绑在一起
• 逗号 – 将每个键值对分开
• 冒号 – 将键和值分开

1.3. 创建和访问字典

【例子】

brand = ['李宁', '耐克', '阿迪达斯']
slogan = ['一切皆有可能', 'Just do it', 'Impossible is nothing']
print('耐克的口号是:', slogan[brand.index('耐克')])  
# 耐克的口号是: Just do it

dic = {'李宁': '一切皆有可能', '耐克': 'Just do it', '阿迪达斯': 'Impossible is nothing'}
print('耐克的口号是:', dic['耐克'])  
# 耐克的口号是: Just do it

【例子】通过字符串或数值作为key来创建字典。

dic1 = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1)  # {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1[1])  # one
print(dic1[4])  # KeyError: 4

dic2 = {'rice': 35, 'wheat': 101, 'corn': 67}
print(dic2)  # {'wheat': 101, 'corn': 67, 'rice': 35}
print(dic2['rice'])  # 35

注意：如果我们取的键在字典中不存在，会直接报错KeyError。

【例子】通过元组作为key来创建字典，但一般不这样使用。

dic = {(1, 2, 3): "Tom", "Age": 12, 3: [3, 5, 7]}
print(dic)  # {(1, 2, 3): 'Tom', 'Age': 12, 3: [3, 5, 7]}
print(type(dic))  # <class 'dict'>

通过构造函数dict来创建字典。

• dict() 创建一个空的字典。

【例子】通过key直接把数据放入字典中，但一个key只能对应一个value，多次对一个key放入 value，后面的值会把前面的值冲掉。

dic = dict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2
dic['c'] = 3

print(dic)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

dic['a'] = 11
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3}

dic['d'] = 4
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

• dict(mapping) new dictionary initialized from a mapping object’s (key, value) pairs

【例子】

dic1 = dict([('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)])
print(dic1)  # {'cherry': 4098, 'apple': 4139, 'peach': 4127}

dic2 = dict((('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)))
print(dic2)  # {'peach': 4127, 'cherry': 4098, 'apple': 4139}

• dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)

【例子】这种情况下，键只能为字符串类型，并且创建的时候字符串不能加引号，加上就会直接报语法错误。

dic = dict(name='Tom', age=10)
print(dic)  # {'name': 'Tom', 'age': 10}
print(type(dic))  # <class 'dict'>

1.4. 字典的内置方法

• dict.fromkeys(seq[, value]) 用于创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值。

【例子】

seq = ('name', 'age', 'sex')
dic1 = dict.fromkeys(seq)
print(dic1)
# {'name': None, 'age': None, 'sex': None}

dic2 = dict.fromkeys(seq, 10)
print(dic2)
# {'name': 10, 'age': 10, 'sex': 10}

dic3 = dict.fromkeys(seq, ('小马', '8', '男'))
print(dic3)
# {'name': ('小马', '8', '男'), 'age': ('小马', '8', '男'), 'sex': ('小马', '8', '男')}

• dict.keys()返回一个可迭代对象，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有键。

【例子】

dic = {'Name': 'lsgogroup', 'Age': 7}
print(dic.keys())  # dict_keys(['Name', 'Age'])
lst = list(dic.keys())  # 转换为列表
print(lst)  # ['Name', 'Age']

• dict.values()返回一个迭代器，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有值。

【例子】

dic = {'Sex': 'female', 'Age': 7, 'Name': 'Zara'}
print(dic.values())
# dict_values(['female', 7, 'Zara'])

print(list(dic.values()))
# [7, 'female', 'Zara']

• dict.items()以列表返回可遍历的 (键, 值) 元组数组。

【例子】

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
print(dic.items())
# dict_items([('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7)])

print(tuple(dic.items()))
# (('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7))

print(list(dic.items()))
# [('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7)]

• dict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。

【例子】

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 27}
print("Age 值为 : %s" % dic.get('Age'))  # Age 值为 : 27
print("Sex 值为 : %s" % dic.get('Sex', "NA"))  # Sex 值为 : NA
print(dic)  # {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 27}

• dict.setdefault(key, default=None)和get()方法 类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。

【例子】

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
print("Age 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Age', None))  # Age 键的值为 : 7
print("Sex 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Sex', None))  # Sex 键的值为 : None
print(dic)  
# {'Age': 7, 'Name': 'Lsgogroup', 'Sex': None}

• key in dict in 操作符用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典 dict 里返回true，否则返回false。而not in操作符刚好相反，如果键在字典 dict 里返回false，否则返回true。

【例子】

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}

# in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' in dic:
    print("键 Age 存在")
else:
    print("键 Age 不存在")

# 检测键 Sex 是否存在
if 'Sex' in dic:
    print("键 Sex 存在")
else:
    print("键 Sex 不存在")

# not in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' not in dic:
    print("键 Age 不存在")
else:
    print("键 Age 存在")

# 键 Age 存在
# 键 Sex 不存在
# 键 Age 存在

• dict.pop(key[,default])删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key 值必须给出。若key不存在，则返回 default 值。
• del dict[key] 删除字典给定键 key 所对应的值。

【例子】

dic1 = {1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.pop(1), dic1)  # a {2: [1, 2]}

# 设置默认值，必须添加，否则报错
print(dic1.pop(3, "nokey"), dic1)  # nokey {2: [1, 2]}

del dic1[2]
print(dic1)  # {}

• dict.popitem()随机返回并删除字典中的一对键和值，如果字典已经为空，却调用了此方法，就报出KeyError异常。

【例子】

dic1 = {1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.popitem())  # (1, 'a')
print(dic1)  # {2: [1, 2]}

• dict.clear()用于删除字典内所有元素。

【例子】

dic = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print("字典长度 : %d" % len(dic))  # 字典长度 : 2
dict.clear()
print("字典删除后长度 : %d" % len(dic))  
# 字典删除后长度 : 0

• dict.copy()返回一个字典的浅复制。

【例子】

dic1 = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
dic2 = dic1.copy()
print("dic2)  
# {'Age': 7, 'Name': 'Lsgogroup', 'Class': 'First'}

【例子】直接赋值和 copy 的区别

dic1 = {'user': 'lsgogroup', 'num': [1, 2, 3]}

# 引用对象
dic2 = dic1  
# 浅拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用
dic3 = dic1.copy()  

print(id(dic1))  # 148635574728
print(id(dic2))  # 148635574728
print(id(dic3))  # 148635574344

# 修改 data 数据
dic1['user'] = 'root'
dic1['num'].remove(1)

# 输出结果
print(dic1)  # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic2)  # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic3)  # {'user': 'runoob', 'num': [2, 3]}

• dict.update(dict2)把字典参数 dict2 的 key:value对 更新到字典 dict 里。

【例子】

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
dic2 = {'Sex': 'female', 'Age': 8}
dic.update(dic2)
print(dic)  
# {'Sex': 'female', 'Age': 8, 'Name': 'Lsgogroup'}

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练习题：

1、字典基本操作

字典内容如下:

dic = {
    'python': 95,
    'java': 99,
    'c': 100
    }

用程序解答下面的题目

• 字典的长度是多少
• 请修改’java’ 这个key对应的value值为98
• 删除 c 这个key
• 增加一个key-value对，key值为 php, value是90
• 获取所有的key值，存储在列表里
• 获取所有的value值，存储在列表里
• 判断 javascript 是否在字典中
• 获得字典里所有value 的和
• 获取字典里最大的value
• 获取字典里最小的value
• 字典 dic1 = {‘php’: 97}， 将dic1的数据更新到dic中

2、字典中的value

有一个字典，保存的是学生各个编程语言的成绩，内容如下

data = {
        'python': {'上学期': '90', '下学期': '95'},
        'c++': ['95', '96', '97'],
        'java': [{'月考':'90', '期中考试': '94', '期末考试': '98'}]
        }

各门课程的考试成绩存储方式并不相同，有的用字典，有的用列表，但是分数都是字符串类型，请实现函数transfer_score(score_dict)，将分数修改成int类型

def transfer_score(data):
    # your code here

2、集合

Python 中set与dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

注意，key为不可变类型，即可哈希的值。

【例子】

num = {}
print(type(num))  # <class 'dict'>
num = {1, 2, 3, 4}
print(type(num))  # <class 'set'>

2.1. 集合的创建

• 先创建对象再加入元素。
• 在创建空集合的时候只能使用s = set()，因为s = {}创建的是空字典。

【例子】

basket = set()
basket.add('apple')
basket.add('banana')
print(basket)  # {'banana', 'apple'}

• 直接把一堆元素用花括号括起来{元素1, 元素2, ..., 元素n}。
• 重复元素在set中会被自动被过滤。

【例子】

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket)  # {'banana', 'apple', 'pear', 'orange'}

• 使用set(value)工厂函数，把列表或元组转换成集合。

【例子】

a = set('abracadabra')
print(a)  
# {'r', 'b', 'd', 'c', 'a'}

b = set(("Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Taobao"))
print(b)  
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}

c = set(["Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Google"])
print(c)  
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}

【例子】去掉列表中重复的元素

lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 3, 1]

temp = []
for item in lst:
    if item not in temp:
        temp.append(item)

print(temp)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5]

a = set(lst)
print(list(a))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5]

从结果发现集合的两个特点：无序 (unordered) 和唯一 (unique)。

由于 set 存储的是无序集合，所以我们不可以为集合创建索引或执行切片(slice)操作，也没有键(keys)可用来获取集合中元素的值，但是可以判断一个元素是否在集合中。

2.2. 访问集合中的值

• 可以使用len()內建函数得到集合的大小。

【例子】

s = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print(len(s))  # 3

• 可以使用for把集合中的数据一个个读取出来。

【例子】

s = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
for item in s:
    print(item)

# Baidu
# Google
# Taobao

• 可以通过in或not in判断一个元素是否在集合中已经存在

【例子】

s = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print('Taobao' in s)  # True
print('Facebook' not in s)  # True

2.3. 集合的内置方法

• set.add(elmnt)用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作。

【例子】

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.add("orange")
print(fruits)  
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}

fruits.add("apple")
print(fruits)  
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}

• set.update(set)用于修改当前集合，可以添加新的元素或集合到当前集合中，如果添加的元素在集合中已存在，则该元素只会出现一次，重复的会忽略。

【例子】

x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "baidu", "apple"}
x.update(y)
print(x)
# {'cherry', 'banana', 'apple', 'google', 'baidu'}

y.update(["lsgo", "dreamtech"])
print(y)
# {'lsgo', 'baidu', 'dreamtech', 'apple', 'google'}

• set.remove(item) 用于移除集合中的指定元素。如果元素不存在，则会发生错误。

【例子】

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.remove("banana")
print(fruits)  # {'apple', 'cherry'}

• set.discard(value) 用于移除指定的集合元素。remove() 方法在移除一个不存在的元素时会发生错误，而 discard() 方法不会。

【例子】

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.discard("banana")
print(fruits)  # {'apple', 'cherry'}

• set.pop() 用于随机移除一个元素。

【例子】

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
x = fruits.pop()
print(fruits)  # {'cherry', 'apple'}
print(x)  # banana

由于 set 是无序和无重复元素的集合，所以两个或多个 set 可以做数学意义上的集合操作。

• set.intersection(set1, set2) 返回两个集合的交集。
• set1 & set2 返回两个集合的交集。
• set.intersection_update(set1, set2) 交集，在原始的集合上移除不重叠的元素。

【例子】

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)  # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b)  # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}

c = a.intersection(b)
print(c)  # {'a', 'c'}
print(a & b)  # {'c', 'a'}
print(a)  # {'a', 'r', 'c', 'b', 'd'}

a.intersection_update(b)
print(a)  # {'a', 'c'}

• set.union(set1, set2) 返回两个集合的并集。
• set1 | set2 返回两个集合的并集。

【例子】

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)  # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b)  # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}

print(a | b)  
# {'l', 'd', 'm', 'b', 'a', 'r', 'z', 'c'}

c = a.union(b)
print(c)  
# {'c', 'a', 'd', 'm', 'r', 'b', 'z', 'l'}

• set.difference(set) 返回集合的差集。
• set1 - set2 返回集合的差集。
• set.difference_update(set) 集合的差集，直接在原来的集合中移除元素，没有返回值。

【例子】

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)  # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b)  # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}

c = a.difference(b)
print(c)  # {'b', 'd', 'r'}
print(a - b)  # {'d', 'b', 'r'}

print(a)  # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.difference_update(b)
print(a)  # {'d', 'r', 'b'}

• set.symmetric_difference(set)返回集合的异或。
• set1 ^ set2 返回集合的异或。
• set.symmetric_difference_update(set)移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。

【例子】

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)  # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b)  # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}

c = a.symmetric_difference(b)
print(c)  # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}
print(a ^ b)  # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}

print(a)  # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.symmetric_difference_update(b)
print(a)  # {'r', 'b', 'm', 'l', 'z', 'd'}

• set.issubset(set)判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set1 <= set2 判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。

【例子】

x = {"a", "b", "c"}
y = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
z = x.issubset(y)
print(z)  # True
print(x <= y)  # True

x = {"a", "b", "c"}
y = {"f", "e", "d", "c", "b"}
z = x.issubset(y)
print(z)  # False
print(x <= y)  # False

• set.issuperset(set)用于判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。
• set1 >= set2 判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。

【例子】

x = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z)  # True
print(x >= y)  # True

x = {"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z)  # False
print(x >= y)  # False

• set.isdisjoint(set) 用于判断两个集合是不是不相交，如果是返回 True，否则返回 False。

【例子】

x = {"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z)  # False

x = {"f", "e", "d", "m", "g"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z)  # True

2.4. 集合的转换

【例子】

se = set(range(4))
li = list(se)
tu = tuple(se)

print(se, type(se))  # {0, 1, 2, 3} <class 'set'>
print(li, type(li))  # [0, 1, 2, 3] <class 'list'>
print(tu, type(tu))  # (0, 1, 2, 3) <class 'tuple'>

2.5. 不可变集合

Python 提供了不能改变元素的集合的实现版本，即不能增加或删除元素，类型名叫frozenset。需要注意的是frozenset仍然可以进行集合操作，只是不能用带有update的方法。

• frozenset([iterable]) 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。

【例子】

a = frozenset(range(10))  # 生成一个新的不可变集合
print(a)  
# frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})

b = frozenset('lsgogroup')
print(b)  
# frozenset({'g', 's', 'p', 'r', 'u', 'o', 'l'})

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练习题：

1. 怎么表示只包含⼀个数字1的元组。
2. 创建一个空集合，增加 {‘x’,‘y’,‘z’} 三个元素。
3. 列表[‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘B’]去重。
4. 求两个集合{6, 7, 8}，{7, 8, 9}中不重复的元素（差集指的是两个集合交集外的部分）。
5. 求{‘A’, ‘B’, ‘C’}中元素在 {‘B’, ‘C’, ‘D’}中出现的次数。

3、序列

在 Python 中，序列类型包括字符串、列表、元组、集合和字典，这些序列支持一些通用的操作，但比较特殊的是，集合和字典不支持索引、切片、相加和相乘操作。

3.1. 针对序列的内置函数

• list(sub) 把一个可迭代对象转换为列表。

【例子】

a = list()
print(a)  # []

b = 'I Love LsgoGroup'
b = list(b)
print(b)  
# ['I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p']

c = (1, 1, 2, 3, 5, 8)
c = list(c)
print(c)  # [1, 1, 2, 3, 5, 8]

• tuple(sub) 把一个可迭代对象转换为元组。

【例子】

a = tuple()
print(a)  # ()

b = 'I Love LsgoGroup'
b = tuple(b)
print(b)  
# ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')

c = [1, 1, 2, 3, 5, 8]
c = tuple(c)
print(c)  # (1, 1, 2, 3, 5, 8)

• str(obj) 把obj对象转换为字符串

【例子】

a = 123
a = str(a)
print(a)  # 123

• len(s) 返回对象（字符、列表、元组等）长度或元素个数。

• s – 对象。

【例子】

a = list()
print(len(a))  # 0

b = ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')
print(len(b))  # 16

c = 'I Love LsgoGroup'
print(len(c))  # 16

• max(sub)返回序列或者参数集合中的最大值

【例子】

print(max(1, 2, 3, 4, 5))  # 5
print(max([-8, 99, 3, 7, 83]))  # 99
print(max('IloveLsgoGroup'))  # v

• min(sub)返回序列或参数集合中的最小值

【例子】

print(min(1, 2, 3, 4, 5))  # 1
print(min([-8, 99, 3, 7, 83]))  # -8
print(min('IloveLsgoGroup'))  # G

• sum(iterable[, start=0]) 返回序列iterable与可选参数start的总和。

【例子】

print(sum([1, 3, 5, 7, 9]))  # 25
print(sum([1, 3, 5, 7, 9], 10))  # 35
print(sum((1, 3, 5, 7, 9)))  # 25
print(sum((1, 3, 5, 7, 9), 20))  # 45

• sorted(iterable, key=None, reverse=False) 对所有可迭代的对象进行排序操作。

• iterable – 可迭代对象。
• key – 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
• reverse – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
• 返回重新排序的列表。

【例子】

x = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(sorted(x))  # [-8, 3, 7, 83, 99]
print(sorted(x, reverse=True))  # [99, 83, 7, 3, -8]

t = ({"age": 20, "name": "a"}, {"age": 25, "name": "b"}, {"age": 10, "name": "c"})
x = sorted(t, key=lambda a: a["age"])
print(x)
# [{'age': 10, 'name': 'c'}, {'age': 20, 'name': 'a'}, {'age': 25, 'name': 'b'}]

• reversed(seq) 函数返回一个反转的迭代器。

• seq – 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range。

【例子】

s = 'lsgogroup'
x = reversed(s)
print(type(x))  # <class 'reversed'>
print(x)  # <reversed object at 0x000002507E8EC2C8>
print(list(x))
# ['p', 'u', 'o', 'r', 'g', 'o', 'g', 's', 'l']

t = ('l', 's', 'g', 'o', 'g', 'r', 'o', 'u', 'p')
print(list(reversed(t)))
# ['p', 'u', 'o', 'r', 'g', 'o', 'g', 's', 'l']

r = range(5, 9)
print(list(reversed(r)))
# [8, 7, 6, 5]

x = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(list(reversed(x)))
# [83, 7, 3, 99, -8]

• enumerate(sequence, [start=0])

【例子】用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
a = list(enumerate(seasons))
print(a)  
# [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

b = list(enumerate(seasons, 1))
print(b)  
# [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

for i, element in a:
    print('{0},{1}'.format(i, element))
# 0,Spring
# 1,Summer
# 2,Fall
# 3,Winter

• zip(iter1 [,iter2 [...]])

• 用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
• 我们可以使用 list() 转换来输出列表。
• 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。

【例子】

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]

zipped = zip(a, b)
print(zipped)  # <zip object at 0x000000C5D89EDD88>
print(list(zipped))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
zipped = zip(a, c)
print(list(zipped))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

a1, a2 = zip(*zip(a, b))
print(list(a1))  # [1, 2, 3]
print(list(a2))  # [4, 5, 6]

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练习题：

1. 怎么找出序列中的最⼤、⼩值？
2. sort() 和 sorted() 区别
3. 怎么快速求 1 到 100 所有整数相加之和？
4. 求列表 [2,3,4,5] 中每个元素的立方根。
5. 将[‘x’,‘y’,‘z’] 和 [1,2,3] 转成 [(‘x’,1),(‘y’,2),(‘z’,3)] 的形式。