Langchain系列文章目录

01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南
02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖
03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估）
06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

python系列文章目录

01-Python 基础语法入门：从变量到输入输出，零基础也能学会！
02-Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析
03-Python 列表与元组全攻略：从新手到高手的必备指南
04-Python 字典与集合：从入门到精通的全面解析

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前言

在 Python 编程中，字典（Dictionary） 和 集合（Set） 是两种强大且常用的数据结构。它们不仅能帮助我们高效地管理数据，还能在各种场景中简化代码逻辑。字典以键值对的形式存储数据，适合快速查找和更新；而集合则擅长处理无序、不重复的元素集合，常用于去重和数学运算。
本文将为 Python 初学者 和希望深入掌握这些数据结构的开发者提供一个清晰的学习路径。我们将从字典的定义与基本操作入手，逐步深入到常用方法，再到集合的去重特性和交并差运算。无论你是刚入门的新手，还是想提升技能的进阶开发者，这篇博客都将通过 通俗易懂的语言 和 实用的代码示例，带你全面掌握 Python 字典与集合的精髓。

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一、Python 字典详解

字典是 Python 中一种基于 键值对（key-value pair） 的数据结构，能够快速定位和操作数据。本节将从基础定义开始，带你掌握字典的核心操作和方法。

1.1 字典的定义与基本操作

1.1.1 什么是字典？

字典是一种 键值对集合，每个键（key）都映射到一个值（value）。键必须是唯一的，且通常是不可变类型（如字符串、数字或元组），而值可以是任意 Python 对象。
键的唯一性：如果字典中已经有一个键，再次添加相同的键会覆盖原有的值。
应用场景：适合存储结构化数据，比如用户信息、配置项等。
例如，一个人的信息可以用字典表示：

person = {"name": "Alice", "age": 30}

1.1.2 如何创建字典？

创建字典有多种方式，以下是几种常见方法：
使用花括号 {}：

# 创建空字典
empty_dict = {}

# 创建带初始值的字典
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

使用 dict() 函数：

person = dict(name="Alice", age=30, city="New York")

从列表转换：

data = [("name", "Alice"), ("age", 30)]
person = dict(data)
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30}

1.1.3 访问字典元素

访问字典中的值主要通过键来实现：
使用方括号 []：

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person["name"])  # 输出: Alice

注意：如果键不存在，会抛出 KeyError。
使用 get() 方法：

print(person.get("city", "Unknown"))  # 输出: Unknown

优势：可以指定默认值，避免异常。
应用案例：假设我们要从用户信息中获取年龄：

user = {"name": "Bob", "age": 25}
age = user.get("age", 0)  # 如果 age 不存在，返回 0
print(f"用户年龄: {age}")  # 输出: 用户年龄: 25

1.2 字典的常见方法

字典提供了许多内置方法，让操作更加便捷。以下是几个核心方法及其用法。

1.2.1 keys() 方法：获取所有键

keys() 方法返回字典中所有键的视图：

person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
keys = person.keys()
print(keys)  # 输出: dict_keys(['name', 'age', 'city'])

应用：常用于循环遍历键：

for key in person.keys():
    print(key)  # 输出: name, age, city（顺序可能不同）

1.2.2 values() 方法：获取所有值

values() 方法返回字典中所有值的视图：

values = person.values()
print(values)  # 输出: dict_values(['Alice', 30, 'New York'])

应用：统计值或查找特定值：

if "Alice" in person.values():
    print("Alice 在字典中！")

1.2.3 items() 方法：获取所有键值对

items() 方法返回键值对的视图，每个键值对是一个元组：

items = person.items()
print(items)  # 输出: dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 30), ('city', 'New York')])

应用：同时遍历键和值：

for key, value in person.items():
    print(f"{key}: {value}")
# 输出:
# name: Alice
# age: 30
# city: New York

1.2.4 更新与删除操作

更新元素：

person = {"name": "Alice", "age": 30}
person["age"] = 31  # 更新 age
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 31}

删除元素：
使用 del：

del person["age"]
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice'}

使用 pop()：

age = person.pop("age")  # 删除并返回 age 的值
print(age)     # 输出: 30
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice'}

常见问题：如果键不存在，del 会抛出 KeyError，而 pop() 可以指定默认值：

value = person.pop("age", "Not Found")  # 键不存在时返回 "Not Found"

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二、Python 集合详解

集合是 Python 中一种 无序且不重复 的数据结构，非常适合去重和数学运算。本节将带你了解集合的基础与进阶用法。

2.1 集合的定义与基本操作

2.1.1 什么是集合？

集合（Set）是一种 无序的元素集合，其中的元素不会重复。集合没有键值对的概念，所有元素都是独立的。
去重特性：自动移除重复元素。
应用场景：去重、成员检测、集合运算。
例如：

numbers = {1, 2, 2, 3}
print(numbers)  # 输出: {1, 2, 3}

2.1.2 如何创建集合？

使用花括号 {}：

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

注意：空集合必须用 set() 创建，因为 {} 表示空字典。
使用 set() 函数：

empty_set = set()  # 创建空集合
numbers = set([1, 2, 2, 3])  # 从列表创建，自动去重
print(numbers)  # 输出: {1, 2, 3}

2.1.3 访问集合元素

集合无序，无法通过索引访问，只能通过循环遍历：

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
for fruit in fruits:
    print(fruit)
# 输出（顺序不定）:
# apple
# banana
# cherry

应用案例：检查元素是否存在：

if "apple" in fruits:
    print("苹果在集合中！")

2.2 集合的常见操作

集合支持添加、删除元素，以及强大的数学运算。

2.2.1 添加与删除元素

添加元素：
使用 add()：

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

使用 update()：

fruits.update(["date", "apple"])  # apple 已存在，不重复添加
print(fruits)  # 输出: {'apple', 'banana', 'cherry', 'date'}

删除元素：
使用 remove()：

fruits.remove("banana")  # 如果元素不存在，抛出 KeyError
print(fruits)  # 输出: {'apple', 'cherry'}

使用 discard()：

fruits.discard("banana")  # 不存在时不报错
print(fruits)  # 输出: {'apple', 'cherry'}

常见问题：如何安全删除元素？推荐用 discard() 避免异常。

2.2.2 集合的数学运算

集合支持交集、并集、差集等运算，方法和运算符均可实现。

2.2.2.1 交集：共同元素

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}

# 方法 1: intersection()
intersection = set1.intersection(set2)
print(intersection)  # 输出: {2, 3}

# 方法 2: & 运算符
intersection = set1 & set2
print(intersection)  # 输出: {2, 3}

2.2.2.2 并集：所有元素

# 方法 1: union()
union = set1.union(set2)
print(union)  # 输出: {1, 2, 3, 4}

# 方法 2: | 运算符
union = set1 | set2
print(union)  # 输出: {1, 2, 3, 4}

2.2.2.3 差集：独有元素

# 方法 1: difference()
difference = set1.difference(set2)
print(difference)  # 输出: {1}

# 方法 2: - 运算符
difference = set1 - set2
print(difference)  # 输出: {1}

2.2.2.4 对称差集：非共同元素

# 方法 1: symmetric_difference()
sym_diff = set1.symmetric_difference(set2)
print(sym_diff)  # 输出: {1, 4}

# 方法 2: ^ 运算符
sym_diff = set1 ^ set2
print(sym_diff)  # 输出: {1, 4}

应用案例：找出两组数据的不同点：

old_users = {"Alice", "Bob", "Charlie"}
new_users = {"Bob", "David"}
diff = old_users.symmetric_difference(new_users)
print(diff)  # 输出: {'Alice', 'Charlie', 'David'}

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三、总结

通过本文，我们系统地学习了 Python 字典 和 集合 的核心知识：

• 字典：以键值对存储数据，支持快速访问 (get()) 和遍历 (keys(), values(), items())，适合管理结构化数据。
• 集合：无序、不重复的元素集合，擅长去重和数学运算（如交集、并集、差集），是处理唯一性数据的利器。

掌握这些数据结构，能显著提升你的编程效率。建议动手实践这些代码示例，在实际项目中灵活运用字典和集合，解锁 Python 的更多可能性！