dict
Python内置了字典：dict的支援，dict全稱dictionary，在其他語言中也稱為map，使用鍵-值（key-value）存儲，具有極快的查找速度。
舉個例子，假設要根據同學的名字查找對應的成績，如果用list實作，需要兩個list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
給定一個名字，要查找對應的成績，就先要在names中找到對應的位置，再從scores取出對應的成績，list越長，耗時越長。
如果用dict實作，隻需要一個“名字”-“成績”的對照表，直接根據名字查找成績，無論這個表有多大，查找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
為什麼dict查找速度這麼快？因為dict的實作原理和查字典是一樣的。假設字典包含了1萬個漢字，我們要查某一個字，一個辦法是把字典從第一頁往後翻，直到找到我們想要的字為止，這種方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二種方法是先在字典的索引表裡（比如部首表）查這個字對應的頁碼，然後直接翻到該頁，找到這個字，無論找哪個字，這種查找速度都非常快，不會随着字典大小的增加而變慢。
dict就是第二種實作方式，給定一個名字，比如'Michael'，dict在内部就可以直接計算出Michael對應的存放成績的“頁碼”，也就是95這個數字存放的記憶體位址，直接取出來，是以速度非常快。
你可以猜到，這種key-value存儲方式，在放進去的時候，必須根據key算出value的存放位置，這樣，取的時候才能根據key直接拿到value。
把資料放入dict的方法，除了初始化時指定外，還可以通過key放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67
由于一個key隻能對應一個value，是以，多次對一個key放入value，後面的值會把前面的值沖掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
如果key不存在，dict就會報錯：
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的錯誤，有兩種辦法，一是通過in判斷key是否存在：
>>> 'Thomas' in d
False
二是通過dict提供的get方法，如果key不存在，可以傳回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
注意：傳回None的時候Python的互動式指令行不顯示結果。
要删除一個key，用pop(key)方法，對應的value也會從dict中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
請務必注意，dict内部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的。
和list比較，dict有以下幾個特點：
查找和插入的速度極快，不會随着key的增加而增加；
需要占用大量的記憶體，記憶體浪費多。
而list相反：
查找和插入的時間随着元素的增加而增加；
占用空間小，浪費記憶體很少。
是以，dict是用空間來換取時間的一種方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代碼中幾乎無處不在，正确使用dict非常重要，需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對象。
這是因為dict根據key來計算value的存儲位置，如果每次計算相同的key得出的結果不同，那dict内部就完全混亂了。這個通過key計算位置的算法稱為雜湊演算法（Hash）。
要保證hash的正确性，作為key的對象就不能變。在Python中，字元串、整數等都是不可變的，是以，可以放心地作為key。而list是可變的，就不能作為key：
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: unhashable type: 'list'
set
set和dict類似，也是一組key的集合，但不存儲value。由于key不能重複，是以，在set中，沒有重複的key。
要建立一個set，需要提供一個list作為輸入集合：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
set([1, 2, 3])
注意，傳入的參數[1, 2, 3]是一個list，而顯示的set([1, 2, 3])隻是告訴你這個set内部有1，2，3這3個元素，顯示的[]不表示這是一個list。
重複元素在set中自動被過濾：
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
set([1, 2, 3])
通過add(key)方法可以添加元素到set中，可以重複添加，但不會有效果：
>>> s.add(4)
>>> s
set([1, 2, 3, 4])
>>> s.add(4)
>>> s
set([1, 2, 3, 4])
通過remove(key)方法可以删除元素：
>>> s.remove(4)
>>> s
set([1, 2, 3])
set可以看成數學意義上的無序和無重複元素的集合，是以，兩個set可以做數學意義上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
set([2, 3])
>>> s1 | s2
set([1, 2, 3, 4])
set和dict的唯一差別僅在于沒有存儲對應的value，但是，set的原理和dict一樣，是以，同樣不可以放入可變對象，因為無法判斷兩個可變對象是否相等，也就無法保證set内部“不會有重複元素”。試試把list放入set，看看是否會報錯。
再議不可變對象
上面我們講了，str是不變對象，而list是可變對象。
對于可變對象，比如list，對list進行操作，list内部的内容是會變化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']
而對于不可變對象，比如str，對str進行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'
雖然字元串有個replace()方法，也确實變出了'Abc'，但變量a最後仍是'abc'，應該怎麼了解呢？
我們先把代碼改成下面這樣：
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
要始終牢記的是，a是變量，而'abc'才是字元串對象！有些時候，我們經常說，對象a的内容是'abc'，但其實是指，a本身是一個變量，它指向的對象的内容才是'abc'：
當我們調用a.replace('a', 'A')時，實際上調用方法replace是作用在字元串對象'abc'上的，而這個方法雖然名字叫replace，但卻沒有改變字元串'abc'的内容。相反，replace方法建立了一個新字元串'Abc'并傳回，如果我們用變量b指向該新字元串，就容易了解了，變量a仍指向原有的字元串'abc'，但變量b卻指向新字元串'Abc'了：
是以，對于不變對象來說，調用對象自身的任意方法，也不會改變該對象自身的内容。相反，這些方法會建立新的對象并傳回，這樣，就保證了不可變對象本身永遠是不可變的。
小結
使用key-value存儲結構的dict在Python中非常有用，選擇不可變對象作為key很重要，最常用的key是字元串。
tuple雖然是不變對象，但試試把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解釋結果。