集合是 Python 编程的重要组成部分。它们允许您将多个值分组到一个变量中，从而更轻松地操作和组织数据。Python 提供了四种主要的集合类型，每种类型都针对特定用例而设计：列表、元组、集和字典。

列表 — 多功能 Python 集合

从 Lists 开始。列表是 Python 最通用、使用最广泛的数据结构之一。它们是可变的有序集合，允许重复项，并且可以存储任何数据类型，包括其他列表。

创建和访问列表列表是使用方括号 （[]） 创建的。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0])  # Output: apple

列表的主要特点

• 动态调整大小：列表可以动态增大或缩小。

fruits.append("orange")
print(fruits)  # Output: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']

• 索引和切片：访问特定元素或子列表。

print(fruits[1:3])  # Output: ['banana', 'cherry']

常用方法：

• append（）：将项目添加到列表末尾。
• remove（）：删除特定项目。
• sort（）：按升序对列表进行排序。
• reverse（）：反转列表顺序。

示例用例存储一个待办事项列表，其中任务的顺序很重要，并且可能需要更新任务：

tasks = ["Write article", "Review code", "Submit PR"]
tasks.append("Update documentation")
print(tasks)

Tuples — 不可变和有序

元组类似于列表，但不可更改，这意味着它们的元素在创建后无法更改。它们通常用于固定的项目集合。

创建和访问 Tuples元组是使用括号 （（）） 创建的。

coordinates = (10, 20, 30)
print(coordinates[1])  # Output: 20

元组的主要功能

• 不可变性：一旦创建，其元素就无法修改。

dimensions = (1920, 1080)
# dimensions[0] = 1280  # This would raise a TypeError

• Compact Memory Usage：元组比列表更节省内存。
• 元组打包和解包：

point = (4, 5)
x, y = point  # Unpacking
print(x, y)  # Output: 4 5

示例用例元组非常适合表示固定数据，例如地理坐标或 RGB 颜色值：

rgb_color = (255, 0, 128)  # Immutable representation of a color

Sets — 无序和唯一集合

集是无序、可变且不允许重复值的集合。它们非常适合涉及唯一性或成员资格测试的任务。

创建和访问 Sets集是使用大括号 （{}） 或 set（） 构造函数创建的。

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 4}  # Duplicate 4 will be ignored
print(unique_numbers)  # Output: {1, 2, 3, 4}

Sets 的主要特点

• 无重复项：自动删除重复项。

items = ["apple", "banana", "apple"]
unique_items = set(items)
print(unique_items)  # Output: {'apple', 'banana'}

• Unordered：元素没有特定的顺序，并且不支持索引。

Set 操作：

• Union：合并两个集合中的元素。

set_a = {1, 2, 3}
set_b = {3, 4, 5}
print(set_a | set_b)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}

• 交集：集合之间的公共元素。

print(set_a & set_b)  # Output: {3}

• 差异：元素在一个集合中，但不在另一个集合中。

print(set_a - set_b)  # Output: {1, 2}

示例用例集非常适合从列表中删除重复项或检查成员资格。

emails = ["user1@example.com", "user2@example.com", "user1@example.com"]
unique_emails = set(emails)
print(unique_emails)  # Output: {'user1@example.com', 'user2@example.com'}

Dictionaries — 结构化数据的键值对

字典是强大的数据结构，可将数据存储为键值对。它们是可变的、无序的，并且针对快速查找进行了优化。

创建和访问词典词典是使用大括号 （{}） 创建的，键值对用冒号分隔。

user_profile = {"name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com"}
print(user_profile["name"])  # Output: Alice

词典的主要特点

键值对：

• 键必须是唯一且不可变的（例如，字符串、数字、元组）。
• 值可以是任何数据类型。

user = {"id": 1, "username": "jdoe", "active": True}

添加和更新值：

user_profile["location"] = "New York"  # Add a new key-value pair
user_profile["age"] = 26  # Update an existing key
print(user_profile)

• 常用方法：
• keys（）：检索所有 key。
• values（）：检索所有值。
• items（）：以元组形式检索所有键值对。

示例用例字典非常适合表示结构化数据，例如类似 JSON 的对象或配置。

config = {
    "host": "localhost",
    "port": 5432,
    "database": "example_db"
}
print(config["host"])  # Output: localhost

Python 集合类型比较

每种 Python 集合类型都有不同的用途，了解它们的差异可以帮助您为您的使用案例选择合适的集合类型。

Python 中集合类型的功能

示例场景：

1. 列表：将商品存储在购物车中。
2. Tuple：表示一对固定的纬度和经度。
3. Set（设置）：检查活动中的唯一参与者。
4. 字典：存储以标识符作为键的用户配置文件。

集合类型的常见陷阱

虽然 Python 集合用途广泛，但如果处理不当，一些常见的陷阱可能会导致错误或效率低下。

列表：

• 可变性问题：如果多个变量引用同一列表，则就地修改列表可能会导致意外行为。

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # Output: [1, 2, 3, 4]

元组：

• 不可变性假设：虽然元组是不可变的，但它们可以包含可以修改的可变对象。

t = ([1, 2], 3)
t[0].append(4)
print(t)  # Output: ([1, 2, 4], 3)

套装：

• Unhashable Elements：将可变或不可哈希的元素（如列表或字典）添加到集合中将引发 TypeError。

s = {1, 2, [3, 4]}  # Raises TypeError: unhashable type: 'list'

词典：

• 密钥错误：尝试访问不存在的密钥将引发 KeyError。

user = {"name": "Alice"}
print(user["age"])  # KeyError: 'age'

使用带有默认值的 .get（） 来避免这种情况：

print(user.get("age", "N/A"))  # Output: N/A

选择正确的产品系列类型

在决定使用哪个集合时，请考虑任务的特定要求：

1. 将列表用于有序集合、动态集合和通用集合。
2. 当不可变性和固定顺序很重要时，请使用 Tuples。
3. 使用集进行成员资格测试和确保唯一性。
4. 使用字典进行键值存储和快速查找。

决策示例：

• 您需要确保没有重复项吗？使用集合。
• 您需要将键映射到值吗？使用字典。
• 您需要维护秩序并允许更改吗？使用列表。
• 您需要一个固定的、不变的集合吗？使用元组。