Python: 字典与集合

Q: discard() 和 remove() 有什么区别？

remove() 删除不存在的元素会报 KeyError 。 discard() 不会报错——元素存在就删除，不存在就安静地什么都不做。如果你不确定元素是否存在，用 discard() 更安全。

前两课我们学了列表和元组，它们都是"按位置"存取数据的。但现实中我们更多是按"名字"找东西——查字典按词条名找释义，查通讯录按人名找号码。字典（dict）就是干这个用的。集合（set）则是用来做数学上的集合运算。这两个东西在数据处理中非常实用。

1. 字典是什么

字典用花括号 {} 定义，里面是一组键值对（key-value pair），键和值之间用冒号隔开。

PYTHON

# 定义字典
student = {
    "name": "Alice",
    "age": 20,
    "city": "北京"
}

print(student)               # {'name': 'Alice', 'age': 20, 'city': '北京'}
print(type(student))         # <class 'dict'>

💡 把字典想象成真实字典： "键"就是词条名，"值"就是词条的解释。你查一个键，立刻拿到对应的值。在字典中查找一个元素的速度非常快——不管字典里有 10 条还是 10 万条数据，速度几乎一样。

(1) 基本操作——增删改查

PYTHON

# 创建字典
user = {}

# 添加/修改键值对
user["name"] = "Alice"
user["age"] = 25
print(user)                 # {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 修改已有键的值
user["age"] = 26
print(user)                 # {'name': 'Alice', 'age': 26}

# 读取值
print(user["name"])         # Alice
# print(user["email"])      # KeyError！键不存在会报错

# 用 get() 安全读取——不存在时返回默认值
print(user.get("email"))             # None——没找到，返回 None
print(user.get("email", "未设置"))   # 未设置——指定默认值

# 删除键值对
del user["age"]
print(user)                 # {'name': 'Alice'}

⚠️ 注意： 直接用 字典["不存在的键"] 会报错 KeyError。用 get() 方法可以避免这个错误——找不到就返回 None 或你指定的默认值。

▶ 示例：学生信息管理（难度⭐）

PYTHON

# 用字典存储一个学生的完整信息
student = {
    "name": "Bob",
    "id": "2024001",
    "scores": {"语文": 85, "数学": 92, "英语": 78},
    "is_active": True
}

# 读取基本信息
print(f"姓名：{student['name']}")
print(f"学号：{student['id']}")

# 读取嵌套字典
math_score = student["scores"]["数学"]
print(f"数学成绩：{math_score}")

# 用 get 安全读取联系方式
phone = student.get("phone", "未填写")
print(f"电话：{phone}")

▶ 试一试

运行结果：

TEXT 📖 仅展示

姓名：Bob
学号：2024001
数学成绩：92
电话：未填写

2. 字典的常用方法

(1) 获取所有键、值、键值对

PYTHON

user = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "北京"}

print(user.keys())      # dict_keys(['name', 'age', 'city'])
print(user.values())    # dict_values(['Alice', 25, '北京'])
print(user.items())     # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 25), ('city', '北京')])

# 遍历字典——最常用的方式
for key, value in user.items():
    print(f"{key} = {value}")

运行结果：

TEXT 📖 仅展示

name = Alice
age = 25
city = 北京

(2) pop() 和 setdefault()

PYTHON

# pop() —— 删除并返回指定键的值
user = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "北京"}
city = user.pop("city")
print(f"删除的城市：{city}")      # 删除的城市：北京
print(user)                        # {'name': 'Alice', 'age': 25}

# pop() 可以指定默认值，避免 KeyError
email = user.pop("email", "无邮箱")
print(email)                       # 无邮箱——键不存在，返回默认值

# setdefault() —— 如果键存在返回原值，不存在则插入默认值
user = {"name": "Alice"}
result = user.setdefault("age", 18)
print(user)                        # {'name': 'Alice', 'age': 18}

# 如果键已经存在，setdefault 不会修改
result = user.setdefault("name", "Bob")
print(user)                        # {'name': 'Alice', 'age': 18}——没变

(3) update() 合并字典

PYTHON

# 合并两个字典
defaults = {"theme": "light", "lang": "zh", "font_size": 14}
custom = {"theme": "dark", "font_size": 16}

defaults.update(custom)    # custom 覆盖 defaults 中的同名键
print(defaults)            # {'theme': 'dark', 'lang': 'zh', 'font_size': 16}

▶ 示例：单词计数（难度⭐⭐）

PYTHON

# 统计一段文字中每个单词出现的次数
text = "apple banana apple orange banana apple"

word_count = {}
for word in text.split():
    # 如果单词已在字典中，计数加1；否则设置为1
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

print(word_count)          # {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}

# 用 items() 遍历输出
for word, count in word_count.items():
    print(f"{word}: {count}次")

▶ 试一试

运行结果：

TEXT 📖 仅展示

apple: 3次
banana: 2次
orange: 1次

3. 字典的遍历与嵌套

(1) 遍历字典的三种方式

PYTHON

user = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "北京"}

# 方式1：遍历键
for key in user:                # 等价于 for key in user.keys():
    print(f"{key}: {user[key]}")

# 方式2：遍历值
for value in user.values():
    print(value)

# 方式3：遍历键值对（最推荐）
for key, value in user.items():
    print(f"{key} → {value}")

(2) 嵌套字典——字典的值也可以是字典

PYTHON

# 嵌套字典——存储多个学生信息
students = {
    "1001": {"name": "Alice", "scores": [85, 90, 78]},
    "1002": {"name": "Bob", "scores": [92, 88, 95]},
    "1003": {"name": "Charlie", "scores": [76, 85, 82]},
}

# 遍历嵌套字典
for sid, info in students.items():
    name = info["name"]
    avg = sum(info["scores"]) / len(info["scores"])
    print(f"{sid} {name}：平均分 {avg:.1f}")

运行结果：

TEXT 📖 仅展示

1001 Alice：平均分 84.3
1002 Bob：平均分 91.7
1003 Charlie：平均分 81.0

4. 集合是什么

集合（set）用花括号 {} 或 set() 定义，和字典很像但没有值、只有键。集合的特点是：元素唯一、无序。

PYTHON

# 定义集合
fruits = {"苹果", "香蕉", "橘子", "苹果"}    # 重复的"苹果"会被自动去重
print(fruits)            # {'橘子', '苹果', '香蕉'}——顺序可能不固定

# 用 set() 从列表创建
numbers = set([1, 2, 2, 3, 3, 3])
print(numbers)           # {1, 2, 3}——重复元素被去重

# 空集合必须用 set()，不能用 {}（{} 是空字典）
empty_set = set()
print(type(empty_set))   # <class 'set'>

💡 集合的最常用场景就是去重： list(set(列表)) 可以快速去掉列表中重复的元素。但注意集合是无序的，去重后顺序不保留。

(1) 集合的基本操作

PYTHON

# 添加和删除
s = set()
s.add("苹果")
s.add("香蕉")
s.add("苹果")           # 重复添加无效
print(s)                 # {'苹果', '香蕉'}

s.discard("苹果")        # 删除，不存在也不会报错
print(s)                 # {'香蕉'}

try:
    s.remove("不存在")   # 会报错！
except KeyError:
    print("KeyError: 元素不存在")

5. 集合运算

这是集合最强大的功能——数学上的交集、并集、差集：

PYTHON

a = {1, 2, 3, 4, 5}
b = {4, 5, 6, 7, 8}

# 交集 —— 同时存在于两个集合中的元素
print(a & b)             # {4, 5}
print(a.intersection(b)) # 同上

# 并集 —— 两个集合中的所有元素（去重）
print(a | b)             # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(a.union(b))        # 同上

# 差集 —— 在 a 中但不在 b 中的元素
print(a - b)             # {1, 2, 3}
print(a.difference(b))   # 同上

# 对称差集 —— 在 a 或 b 中但不同时在两者中
print(a ^ b)             # {1, 2, 3, 6, 7, 8}

▶ 示例：用户权限分析（难度⭐⭐⭐）

PYTHON

# 模拟社交平台的用户关系
all_users = {"Alice", "Bob", "Charlie", "赵六", "孙七"}
vip_users = {"Bob", "赵六", "孙七"}
blocked_users = {"赵六"}

# 找出"不是 VIP 的正常用户"
normal_users = all_users - vip_users - blocked_users
print(f"普通用户：{normal_users}")

# 找出"可用的 VIP（未被封禁）"
active_vip = vip_users - blocked_users
print(f"可用VIP：{active_vip}")

# 找出"被封禁的用户是否在 VIP 中"
blocked_vip = vip_users & blocked_users
print(f"被封VIP：{blocked_vip}")

# 找出"所有需要通知的用户（VIP + 被封禁）"
notify_users = vip_users | blocked_users
print(f"需通知用户：{notify_users}")

▶ 试一试

运行结果：

TEXT 📖 仅展示

普通用户：{'Alice', 'Charlie'}
可用VIP：{'Bob', '孙七'}
被封VIP：{'赵六'}
需通知用户：{'Bob', '赵六', '孙七'}

6. 常见应用场景

配置管理：字典存储配置参数（键=设置名，值=设置值），用 get() 读取时提供默认值。
频率统计：用字典做计数器——每次遇到元素时 dict[key] = dict.get(key, 0) + 1。
数据分组：嵌套字典 {"部门": [员工列表]}，按部门归集数据。
去重处理：集合自动去重，list(set(data)) 快速去重不保留顺序，dict.fromkeys(data) 去重保留顺序。
权限检查：集合运算判断用户权限——交集查交集权限，差集查缺失权限。

❓ 常见问题

Q 字典和列表什么时候该用哪个？

A 如果你要通过"名字"（键）来查找数据，用字典——比如按学号查学生信息。如果你只需要"按顺序"存取数据，用列表——比如购物车商品列表。字典的查找速度远快于列表——数据量大时（上千条）差距明显。

Q discard() 和 remove() 有什么区别？

A remove() 删除不存在的元素会报 KeyError。discard() 不会报错——元素存在就删除，不存在就安静地什么都不做。如果你不确定元素是否存在，用 discard() 更安全。

📖 小节

字典用 {} 定义，存储键值对，通过键快速查找值
基本操作：dict[key] 读取/写入、get() 安全读取、del 删除
常用方法：keys()、values()、items() 遍历、pop() 删除并返回、update() 合并
setdefault() 键存在返回值，不存在则插入默认值
字典的值可以是任何类型，包括列表和字典——实现嵌套结构
集合用 {} 或 set() 定义，元素唯一、无序，主要用于去重和数学运算
集合运算：& 交集、| 并集、- 差集、^ 对称差集

📝 作业

基础题（难度⭐）：创建一个字典存储你的个人信息（姓名、年龄、城市、爱好）。用 get() 读取"职业"字段（不存在时返回"未填写"）。用 items() 遍历输出所有键值对。
进阶题（难度⭐⭐）：给定一个句子 "hello world hello python world hello"，统计每个单词出现的次数，输出出现次数最多的单词。提示：用字典计数，用 max(dict.items(), key=lambda x: x[1]) 找出最大值。
挑战题（难度⭐⭐⭐）：写一个"简易通讯录"程序。用字典存储联系人（姓名 → 电话），支持以下操作：add Alice 13800138000 添加、del Alice 删除、find Alice 查找、all 列出所有联系人。用 while True 循环，exit 退出。提示：用 split() 解析命令。

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Python: 字典与集合

1. 字典是什么

(1) 基本操作——增删改查

▶ 示例：学生信息管理（难度⭐）

2. 字典的常用方法

(1) 获取所有键、值、键值对

(2) pop() 和 setdefault()

(3) update() 合并字典

▶ 示例：单词计数（难度⭐⭐）

3. 字典的遍历与嵌套

(1) 遍历字典的三种方式

(2) 嵌套字典——字典的值也可以是字典

4. 集合是什么

(1) 集合的基本操作

5. 集合运算

▶ 示例：用户权限分析（难度⭐⭐⭐）

6. 常见应用场景

❓ 常见问题

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