Python的另外两种重要的数据类型Dict和Set，可以快速按照关键字检索信息
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list 和 tuple 可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字：
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
或者考试的成绩列表：
[95, 85, 59]
但是，要根据名字找到对应的成绩，用两个 list 表示就不方便。
如果把名字和分数关联起来，组成类似的查找表：
'Adam' ==> 95
'Lisa' ==> 85
'Bart' ==> 59
给定一个名字，就可以直接查到分数。
Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：
我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。
花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。
由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：
注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。
访问dict
创建了一个dict，用于表示名字和成绩的对应关系：
那么，如何根据名字来查找对应的成绩呢？
可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：
注意:通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError：
要避免 KeyError 发生，有两个办法：
一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：
如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d['Paul'] ，从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：
### dict的特点
dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。
由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。
dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：
打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。
dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。
不可变这个限制仅作用于key，value是否可变无所谓：
最常用的key还是字符串，因为用起来最方便。
更新dict：
dict是可变的，也就是说，我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict：
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去，用赋值语句：
>>> d['Paul'] = 72再看看dict的内容：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59}如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value：
>>> d['Bart'] = 60
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}遍历dict：
由于dict也是一个集合，所以，遍历dict和遍历list类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用for循环可以遍历 dict 的 key：
由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。
## set
dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。
有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。
set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。
创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
可以查看 set 的内容：
print s```
set(['A', 'C', 'B'])请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。
因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？
>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
>>> len(s)
3结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。
由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。
访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。
例如，存储了班里同学名字的set：
>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])
我们可以用 in 操作符判断：
Bart是该班的同学吗？
>>> 'Bart' in s
TrueBill是该班的同学吗？
>>> 'Bill' in s
Falsebart是该班的同学吗？
>>> 'bart' in s
False看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。
set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。
set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。
最后，set存储的元素也是没有顺序的。
set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？
事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'：
再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：
### 遍历set
由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：
注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。
用 for 循环遍历set，打印出 name: score 来:
注意：for循环之后变成tuple类型，tuple是有索引号的，所以加上数字分开。
## 更新set
由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：
一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。
添加元素时，用set的add()方法
如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
删除set中的元素时，用set的remove()方法：
如果删除的元素不存在set中，remove()会报错.
针对下面的set，给定一个list，对list中的每一个元素，如果在set中，就将其删除，如果不在set中，就添加进去:
做法：
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