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！

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。

最常用的key还是字符串，因为用起来最方便。

.......0

......

列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

xrange 语法：

xrange(stop)
xrange(start, stop[, step])

参数说明：

• start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如 xrange(5) 等价于 xrange(0， 5)

• stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：xrange(0， 5) 是 [0, 1, 2, 3, 4] 没有 5

• step：步长，默认为1。例如：xrange(0， 5) 等价于 xrange(0, 5, 1)

• 
  

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name

这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句

Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。

对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？

方法是使用 enumerate() 函数：

for x in s:

    print x[0] ,':', x[1]

写x【0】而不是s[0]是因为set是无序的不能通过索引来访问，但是set中的元素是tuple，是可以用索引访问的

//定义俩个list,其中L中有4个值，M为空listL=['Adam','Lisa','Bart','Paul']M=[]//循环L，并将L里的值全部用lower将大写转换成小写，然后添加到M中for x in L:    y=x.lower()    M.append(y)//将M添加到元素集s = set(M)//判断 adam  和 bart 是否在s中存在print 'adam' in sprint 'bart' in s

在Python中，布尔类型还可以与其他数据类型做 and、or和not运算，请看下面的代码：

a = True
print a and 'a=T' or 'a=F'

计算结果不是布尔类型，而是字符串 'a=T'，这是为什么呢？

因为Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True，所以：

True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'
继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是 'a=T'

要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。

1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。

2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于 b，因此返回 b。

所以Python解释器在做布尔运算时，只要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

任务

请运行如下代码，并解释打印的结果：

a = 'python'
print 'hello,', a or 'world'
b = ''print 'hello,', b or 'world'

1、版本3中，print要加()；

2、print不能有空格，py缩进要求严格；

3、cd \ ， 同盘下；

更新set是如果元素已存在，不会添加进去，而不是删除前面已存在的元素。