一、介绍
1、泛映射类型
collections.abc模块中有Mapping和MutableMapping这两个抽象基类，它们的作用是为dict和其他类似的类型定义形式接口（在Python 2.6到Python 3.2的版本中，这些类还不属于collections.abc模块，而是隶属于collections模块）。

然而，非抽象映射类型一般不会直接继承这些抽象基类，它们会直接对dict或是collections.UserDict进行扩展。
这些抽象基类的主要作用是作为形式化的文档，它们定义了构建一个映射类型所需要的最基本的接口。然后它们还可以跟isinstance一起被用来判定某个数据是不是广义上的映射类型。

isinstance(my_dict, abc.Mapping)
Out[138]: True

标准库里的所有映射类型都是利用dict来实现的，因此它们有个共同的限制，即只有可散列的数据类型才能用作这些映射里的键。

1.1如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__（　）方法。另外可散列对象还要有__eq__（　）方法，这样才能跟其他键做比较。如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列值一定是一样的……
原子不可变数据类型（str、bytes和数值类型）都是可散列类型，frozenset也是可散列的，因为根据其定义，frozenset里只能容纳可散列类型。元组的话，只有当一个元组包含的所有元素都是可散列类型的情况下，它才是可散列的。

tt=(1,2,[30,40])
t1=(1,2,(30,40))
hash(tt)
TypeError: unhashable type: 'list'
hash(t1)
Out[142]: -3907003130834322577

1.2 创建字典的不同方式

a = dict(one=1, two=2, three=3)
b = {'one':1,'two':2, 'three':3}
c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1,2,3]))
d = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three',3)])
e = dict({'three':3, 'one':1, 'two':2})
a==b==c==d==e
Out[148]: True

2、字典推导
字典推导（dictcomp）可以从任何以键值对作为元素的可迭代对象中构建出字典。下面就展示了利用字典推导可以把一个装满元组的列表变成了字典。

country = ['China', 'Brazil', 'Russia', 'Japan']
country_code={co:len(co) for co in country}
country_code
Out[154]: {'China': 5, 'Brazil': 6, 'Russia': 6, 'Japan': 5}

3、映射类型的常见方法

# 返回国家对应的值，没有的话返回-1
country_code.get('China',-1)
Out[155]: 5
country_code.get('USA',-1)
Out[156]: -1
# 返回country_code中的所有键值对
country_code.items()
Out[157]: dict_items([('China', 5), ('Brazil', 6), ('Russia', 6), ('Japan', 5)])
# 随机返回一个键值对，并从字典中移除它
country_code.popitem()
Out[158]: ('Japan', 5)
country_code
Out[159]: {'China': 5, 'Brazil': 6, 'Russia': 6}
# 返回brazil所对应的值，并删除这个键值对。 如果没有，则返回默认值
country_code.pop('Brazil')
Out[160]: 6
country_code.pop('Brazil',-1)
Out[161]: -1
country_code
Out[162]: {'China': 5, 'Russia': 6}

OrderedDict.popitem()会移除字典里最先插入的元素（先进先出）；同时这个方法还有一个可选的last参数，若为真，则会移除最后插入的元素（后进先出)

4、映射的弹性键查询
有时候为了方便起见，就算某个键在映射里不存在，我们也希望在通过这个键读取值的时候能得到一个默认值。有两个途径能帮我们达到这个目的。

• 一个是通过defaultdict这个类型而不是普通的dict
• 另一个是给自己定义一个dict的子类，然后在子类中实现__missing__方法。
  4.1 defaultdict：处理找不到的键的一个选择
  在实例化一个defaultdict的时候，需要给构造方法提供一个可调用对象，这个可调用对象会在__getitem__碰到找不到的键的时候被调用，让__getitem__返回某种默认值。
  比如，我们新建了这样一个字典：dd=defaultdict(list)，如果键’new-key’在dd中还不存在的话，表达式dd[‘new-key’]会按照以下的步骤来行事。
  (1)调用list（　）来建立一个新列表。
  (2)把这个新列表作为值，'new-key’作为它的键，放到dd中。
  (3)返回这个列表的引用。
  而这个用来生成默认值的可调用对象存放在名为default_factory的实例属性里。

import collections
names = collections.defaultdict(list)
names['1班'].append('李明')
names
Out[166]: defaultdict(list, {'1班': ['李明']})

names.get('2班').append('李明')
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'append'

defaultdict里的default_factory只会在__getitem__里被调用，在其他的方法里完全不会发挥作用。比如，dd是个defaultdict，k是个找不到的键， dd[k]这个表达式会调用default_factory创造某个默认值，而dd.get(k)则会返回None。

所有这一切背后的功臣其实是特殊方法__missing__。它会在defaultdict遇到找不到的键的时候调用default_factory，而实际上这个特性是所有映射类型都可以选择去支持的
4.2 特殊方法__missing__
所有的映射类型在处理找不到的键的时候，都会牵扯到__missing__方法。这也是这个方法称作“missing”的原因。虽然基类dict并没有定义这个方法，但是dict是知道有这么个东西存在的。也就是说，如果有一个类继承了dict，然后这个继承类提供了__missing__方法，那么在__getitem__碰到找不到的键的时候，Python就会自动调用它，而不是抛出一个KeyError异常。
missing__方法只会被__getitem__调用（比如在表达式d[k]中）。提供__missing__方法对get或者__contains_（in运算符会用到这个方法）这些方法的使用没有影响。这也是我在上一节最后的警告中提到，defaultdict中的default_factory只对__getitem__有作用的原因。

示例 StrKeyDict0在查询的时候把非字符串的键转换为字符串

class StrKeyDict0(dict):
    def __missing__(self, key):
        if isinstance(key, str):
            raise KeyError(key)
        return self[str(key)]
    def get(self, key, default=None):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            return default
d = StrKeyDict0([('2', 'two'),('4', 'four')])
d['2']
Out[170]: 'two'
d[4]
Out[171]: 'four'
d[1]
Traceback (most recent call last):
KeyError: '1'
d.get('2')
Out[173]: 'two'
d.get(4)
Out[174]: 'four'
d.get(1, 'N/A')
Out[175]: 'N/A'

5、字典的变种
这一节总结了标准库里collections模块中，除了defaultdict之外的不同映射类型。
5.1 collections.OrderedDict：这个类型在添加键的时候会保持顺序，因此键的迭代次序总是一致的。OrderedDict的popitem方法默认删除并返回的是字典里的最后一个元素，但是如果像my_odict.popitem(last=False)这样调用它，那么它删除并返回第一个被添加进去的元素。
5.2 collections.ChainMap：该类型可以容纳数个不同的映射对象，然后在进行键查找操作的时候，这些对象会被当作一个整体被逐个查找，直到键被找到为止。这个功能在给有嵌套作用域的语言做解释器的时候很有用，可以用一个映射对象来代表一个作用域的上下文。在collections文档介绍ChainMap对象的那一部分里有一些具体的使用示例，其中包含了下面这个Python变量查询规则的代码片段：

import collections
chain_map = collections.ChainMap({'a':1, 'b':2},{'c':3},{'d':4})
all_dict = dict(chain_map)
all_dict
Out[5]: {'d': 4, 'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}

5.3 Counter:这个映射类型会给键准备一个整数计数器。每次更新一个键的时候都会增加这个计数器。所以这个类型可以用来给可散列表对象计数，或者是当成多重集来用——多重集合就是集合里的元素可以出现不止一次。Counter实现了+和-运算符用来合并记录，还有像most_common([n])这类很有用的方法。

ct = collections.Counter('ababdadfawwwwweijisafl')
ct
Out[7]: Counter({'a': 5, 'b': 2,'d': 2,'f': 2,'w': 5,'e': 1, 'i': 2,'j': 1,'s': 1, 'l': 1})
ct.update('ddddddeeeeeee')
ct
Out[9]: Counter({'a': 5, 'b': 2, 'd': 8, 'f': 2, 'w': 5,'e': 8,'i': 2,'j': 1,'s': 1,'l': 1})
ct.most_common(3)
Out[10]: [('d', 8), ('e', 8), ('a', 5)]

5.4 collections.UserDict:就创造自定义映射类型来说，以UserDict为基类，总比以普通的dict为基类要来得方便。

import collections
class StrKeyDict(collections.UserDict):
    def __missing__(self, key):
        if isinstance(key,str):
            raise KeyError(key)
        return self[str(key)]
    def __contains__(self, key):
        return str(key) in self.data
    def __setitem__(self, key, item):
        self.data[str(key)] = item

因为UserDict继承的是MutableMapping，所以StrKeyDict里剩下的那些映射类型的方法都是从UserDict、MutableMapping和Mapping这些超类继承而来的。特别是最后的Mapping类，它虽然是一个抽象基类（ABC），但它却提供了好几个实用的方法。以下两个方法值得关注。

• MutableMapping.update:这个方法不但可以为我们所直接利用，它还用在__init__里，让构造方法可以利用传入的各种参数（其他映射类型、元素是(key, value)对的可迭代对象和键值参数）来新建实例。因为这个方法在背后是用self[key]=value来添加新值的，所以它其实是在使用我们的__setitem__方法。
• Mapping.get:在StrKeyDict0中，我们不得不改写get方法，好让它的表现跟__getitem__一致。而在示例3-8中就没这个必要了，因为它继承了Mapping.get方法，

6、不可变映射类型
标准库里所有的映射类型都是可变的，但有时候你会有这样的需求，比如不能让用户错误地修改某个映射。从Python 3.3开始，types模块中引入了一个封装类名叫MappingProxyType。如果给这个类一个映射，它会返回一个只读的映射视图。虽然是个只读视图，但是它是动态的。这意味着如果对原映射做出了改动，我们通过这个视图可以观察到，但是无法通过这个视图对原映射做出修改。

from types import MappingProxyType
d = {1:'A'}
d_proxy = MappingProxyType(d)
d_proxy
Out[12]: mappingproxy({1: 'A'})
d_proxy[1]
Out[13]: 'A'
d_proxy[2] = 'b'
Traceback (most recent call last):
TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
d[2] = 'c'
d_proxy
Out[16]: mappingproxy({1: 'A', 2: 'c'})

7、集合论
集合的本质是许多唯一对象的聚集。因此，集合可以用于去重

l = ['spam', 'spam', 'eggs', 'spam']
set(l)
Out[18]: {'eggs', 'spam'}
list(set(l))
Out[19]: ['spam', 'eggs']

除了保证唯一性，集合还实现了很多基础的中缀运算符。给定两个集合a和b，a | b返回的是它们的合集，a & b得到的是交集，而a-b得到的是差集。

7.1 集合字面量
除空集之外，集合的字面量——{1}、{1, 2}，等等——看起来跟它的数学形式一模一样。如果是空集，那么必须写成set（　）的形式。
7.2 集合操作
集合的数学运算：这些方法或者会生成新集合，或者会在条件允许的情况下就地修改集合。

# 定义集合
a = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
b = {4,5,6,7,8,9,20}
# 求交集操作
a.__and__(b)
Out[25]: {4, 5, 6}
a&b
Out[26]: {4, 5, 6}
# 把a更新为a与b的交集
a.__iand__(b)
Out[28]: {4, 5, 6}
a
Out[29]: {4, 5, 6}
a &= b
Out[30]: {4, 5, 6}
# a和b的并集
a|b
Out[30]: {4, 5, 6, 7, 8, 9, 20}
a.__or__(b)
Out[32]: {4, 5, 6, 7, 8, 9, 20}
# 把a更新为a和b的并集
a.__ior__(b)
Out[33]: {4, 5, 6, 7, 8, 9, 20}
a
Out[34]: {4, 5, 6, 7, 8, 9, 20}
# 求a和b的差集
a -b
Out[37]: set()
a.__sub__(b)
Out[38]: set()
# 把a更新为a和b的差集
a -= b
a
Out[40]: set()

8、set和dict的背后
8.1 字典中的散列表
散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。
因为Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，所以在快要达到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间里面。如果要把一个对象放入散列表，那么首先要计算这个元素键的散列值。Python中可以用hash（　）方法来做这件事情，接下来会介绍这一点。

• 内置的hash（　）方法可以用于所有的内置类型对象。如果是自定义对象调用hash（　）的话，实际上运行的是自定义的__hash__。如果两个对象在比较的时候是相等的，那它们的散列值必须相等，否则散列表就不能正常运行了。例如，如果1==1.0为真，那么hash(1)==hash(1.0)也必须为真，但其实这两个数字（整型和浮点）的内部结构是完全不一样的。
• 如果search_key和found_key不匹配的话，这种情况称为散列冲突。发生这种情况是因为，散列表所做的其实是把随机的元素映射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。[插图]若这次找到的表元是空的，则同样抛出KeyError；若非空，或者键匹配，则返回这个值；或者又发现了散列冲突，则重复以上的步骤。
  8.2 dict的实现及其导致的结果
  8.2.1 下面的内容会讨论使用散列表给dict带来的优势和限制都有哪些。
• 键必须是可散列的： 一个可散列的对象必须满足以下要求。(1)支持hash（　）函数，并且通过__hash__（　）方法所得到的散列值是不变的。(2)支持通过__eq__（　）方法来检测相等性。(3)若a==b为真，则hash(a)hash(b)也为真。所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由id（　）来获取，而且它们都是不相等的。
  **如果你实现了一个类的__eq__方法，并且希望它是可散列的，那么它一定要有个恰当的__hash__方法，保证在ab为真的情况下hash(a)==hash(b)也必定为真。否则就会破坏恒定的散列表算法，导致由这些对象所组成的字典和集合完全失去可靠性，这个后果是非常可怕的。另一方面，如果一个含有自定义的__eq__依赖的类处于可变的状态，那就不要在这个类中实现__hash__方法，因为它的实例是不可散列的**
• 字典在内存上的开销巨大：由于字典使用了散列表，而散列表又必须是稀疏的，这导致它在空间上的效率低下。
• 键查询很快：dict的实现是典型的空间换时间：字典类型有着巨大的内存开销，但它们提供了无视数据量大小的快速访问——只要字典能被装在内存里。
• 键的次序取决于添加顺序：当往dict里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。于是下面这种情况就会发生：由dict([(key1, value1), (key2,value2)])和dict([(key2,value2), (key1, value1)])得到的两个字典，在进行比较的时候，它们是相等的；但是如果在key1和key2被添加到字典里的过程中有冲突发生的话，这两个键出现在字典里的顺序是不一样的。
  8.3 set的实现以及导致的结果
  set和frozenset的实现也依赖散列表，但在它们的散列表里存放的只有元素的引用（就像在字典里只存放键而没有相应的值）。在set加入到Python之前，我们都是把字典加上无意义的值当作集合来用的。
• 集合里的元素必须是可散列的
• 集合很消耗内存。
• 可以很高效地判断元素是否存在于某个集合。
• 元素的次序取决于被添加到集合里的次序。
• 往集合里添加元素，可能会改变集合里已有元素的次序。