python元祖组成字典 Python列表，元组，集合，字典的区别和相互？

Python列表，元组，集合，字典的区别和相互？

列表到其他1。List to set（重复数据消除）LIST1=[6，7，7，8，8，9]设置（LIST1）#{6，7，8，9}2。字典列表的两个列表1=[“key1”、“key2”、“Key3”]List2=[“1”、“2”、“3”]dict（ZIP（LIST1，List2））{key1”：“1”、“key2”：“2”、“Key3”}3。字典的嵌套列表为[[“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。给别人的字典1。字典到字符串dic1={“a”：1，“B”：2}str（dic1）{“a”：1，“B”：2}“2，字典键和值转换dic2={“a”：1，“B”：2，“C”：3}{值：keyforkey，价值目录项第一个是另一个1的字符串，有关名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、名单、 dic2=Eval（“{”name“：”ljq“，”age“：2 4}”）5。分段字符串a=“ABC”a.split（”）[“a”，“B”，“C”

python元组和列表的区别？

1。不可变和可变元组是不可变的对象。对象一旦生成，其值就不能更改；列表是一个可变对象，对象生成后，可以对其元素进行更改、添加、删除、清除、排序等操作。可哈希和不可哈希对象是可以映射到内存地址的对象。在Python基本数据类型中，只有列表、字典和可变集是不可散列的。说元组是可散列的是不对的。如果元组中的元素是列表、字典或变量集，那么元组也是不可散列的。哈希对象和非哈希对象的区别在于哈希对象可以作为字典的键和集合的元素，而非哈希对象则不能。

Python列表，元组，集合，字典的区别和相互转换？

每个人都饱受酷暑之苦，我爱夏天漫长。

山重水清，无路可走。

秋风吹，冬酒飞。

我想分享一下我对那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转向Python作为机器学习的人的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

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