Python列表，元組，集合，字典的區(qū)別和相互？列表到其他1。List to set（重復(fù)數(shù)據(jù)消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]設(shè)置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的兩個列表1

Python列表，元組，集合，字典的區(qū)別和相互？

列表到其他1。List to set（重復(fù)數(shù)據(jù)消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]設(shè)置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的兩個列表1=[“key1”、“key2”、“Key3”]List2=[“1”、“2”、“3”]dict（ZIP（LIST1，List2））{key1”：“1”、“key2”：“2”、“Key3”}3。字典的嵌套列表為[[“key1”、“value1”、[[[“key1”、“value1”]、[[“key2”、“Value2”]、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“Key3”、“value3”、[[[“Key3”、[[“Key3”、“value3”]、[[[[“key2”、[“Value2”、[“Value2”、[“Key3”、[“Key3”、“value3”

]ListDict（dict）（dict（dict）（dict）（3）[[“，[[”、[[”、[“，[”、[”value3”、[“keyword3“，，，，，[[value3”，，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，[value3”，“，[value3”，[value3”，）”。加入（Tup1）#“AAB”2。給別人的字典1。字典到字符串dic1={“a”：1，“B”：2}str（dic1）{“a”：1，“B”：2}“2，字典鍵和值轉(zhuǎn)換dic2={“a”：1，“B”：2，“C”：3}{值：keyforkey，價值目錄項第一個是另一個1的字符串，有關(guān)名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、名單、 dic2=Eval（“{”name“：”ljq“，”age“：2 4}”）5。分段字符串a(chǎn)=“ABC”a.split（”）[“a”，“B”，“C”

python元組和列表的區(qū)別？

1。不可變和可變元組是不可變的對象。對象一旦生成，其值就不能更改；列表是一個可變對象，對象生成后，可以對其元素進行更改、添加、刪除、清除、排序等操作?？晒：筒豢晒ο笫强梢杂成涞絻?nèi)存地址的對象。在Python基本數(shù)據(jù)類型中，只有列表、字典和可變集是不可散列的。說元組是可散列的是不對的。如果元組中的元素是列表、字典或變量集，那么元組也是不可散列的。哈希對象和非哈希對象的區(qū)別在于哈希對象可以作為字典的鍵和集合的元素，而非哈希對象則不能。

Python列表，元組，集合，字典的區(qū)別和相互轉(zhuǎn)換？

每個人都飽受酷暑之苦，我愛夏天漫長。

山重水清，無路可走。

秋風吹，冬酒飛。

我想分享一下我對那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)向Python作為機器學習的人的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？