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1. # Python数据类型有哪些
**考点：**
你是否懂**可变 / 不可变**，会不会踩坑
你是否清楚各类型**适用场景**
你基础扎不扎实，有没有写过实际代码
---
Python 数据类型主要分为**基本数据类型**和**复合 / 容器数据类型**两大类，另外还有一些高级常用类型。
-
**int**：整数，如 1、100、-5
-
**float**：浮点数，如 3.14、2.0
-
**bool**：布尔型，只有 `True` 和 `False`
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**str**：字符串，用单引号 / 双引号包裹，如 `"test"`
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**NoneType**：空类型，只有一个值 `None`
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**list（列表）**：有序、可变、可重复，用 `[]` 表示
-
**tuple（元组）**：有序、不可变、可重复，用 `()` 表示
-
**dict（字典）**：键值对结构，key 必须不可变，用 `{}` 表示
-
**set（集合）**：无序、无重复元素，用于去重和集合运算
-
bytes /bytearray：字节类型
-
complex：复数
-
内置模块中的类型：`datetime`、`array`、`enum` 等
---
这里有一个非常关键的考点：**可变类型和不可变类型**。
-
**不可变类型**：int、float、str、bool、tuple、None特点：修改后会生成新对象，不会改变原数据。
-
**可变类型**：list、dict、set特点：可以在原对象上直接增删改，不会生成新对象。
这道题本身不难，但**可变与不可变**是后面一系列问题的基础。回答时先分类、再举例、最后点出核心考点，面试官会直接觉得你基础很扎实。
2. # 可变类型和不可变类型有哪些使用场景？
1. ## int 整数（不可变）
-
用例编号：`case_id = 1001`
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接口用例的超时时间：`timeout = 5`
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断言状态码：`assert status_code == 200`
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循环次数：`for i in range(10)`
**特点**：数字一旦定义，不会在代码里偷偷被改掉，非常安全。
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2. ## str 字符串（不可变）
-
接口地址：`url = "``http://xxx.com/login``"`
-
请求头：`token = "Bearer xxxxx"`
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测试数据：`username = "test01"`
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断言信息：`assert "登录成功" in response.text`
**工作重点**：字符串不可变，所以**不会在函数传递中被意外修改**，非常适合做配置、固定参数。
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3. ## tuple 元组（不可变）【测试高频】
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接口用例的参数集合：
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多环境配置：
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数据库查询条件：
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**为什么用 tuple？**因为**不可变 = 安全**，防止代码里不小心把用例关键字段改掉，导致用例失败。
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4. ## bool 布尔（不可变）
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用例开关：`is_run = True`
-
断言结果：`assert is_success is True`
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1. ## list 列表（可变）【最常用】
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存储多条测试用例：
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动态添加用例：
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接口返回的列表数据：
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**特点**：可以随时增删改，适合**动态数据、批量数据**。
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2. ## dict 字典（可变）【测试核心】
-
接口请求参数：
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接口返回结果：
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测试报告数据：
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**工作重点**：字典是**键值对**，取数据极快，是接口测试最最常用的数据类型。
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3. ## set 集合（可变）
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自动去重：
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-
判断用户是否已存在：
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**用途**：去重、快速判断存在。
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用于：**固定配置、用例关键字段、环境信息、数据库参数**目的：**保证数据不被意外修改，安全稳定**
用于：**请求参数、返回数据、测试用例列表、动态数据**目的：**方便增删改查，灵活处理业务数据**
3. # Python中数据类型相互直接转换方法
Python 类型转换非常统一，基本就是**内置函数强转**，记住这 8 个就够：
-
`int()` → 转整数
-
`float()` → 转浮点数
-
`str()` → 转字符串
-
`bool()` → 转布尔值
-
`list()` → 转列表
-
`tuple()` → 转元组
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`set()` → 转集合
-
`dict()` → 转字典（需要键值对结构）
---
1. ## 字符串 ↔ 数字（接口测试最常用）
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**工作场景**：接口返回是字符串，要做数值断言；或把数字拼接到 URL 里。
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2. ## 列表、元组、集合互转
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**工作场景**：需要去重用 set，需要不可变数据用 tuple。
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3. ## 转布尔值 bool ()（面试坑点）
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**考点**：空内容、0、None 为假，其他都为真。
---
4. ## 转字典 dict ()
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**工作场景**：处理用例数据、数据库结果转字典。
---
1.
**不是所有字符串都能转数字**纯数字字符串才行，`int("abc")` 直接报错
2.
**集合、字典不能直接转数字**
3.
**tuple 转 list 后才能增删改**
4.
**list 转 set 会自动去重、且无序**
---
在 Python 里，类型转换就是用对应的内置函数：`int、float、str、bool、list、tuple、set、dict`。
实际工作中，最常用的就是**字符串和数字互转、列表集合互转**，做接口测试、自动化脚本时几乎天天用到。
4. # 除了内置函数，还有哪些方法可以实现数据类型转换?
除了 `int()/str()/list()` 这类内置强转函数，常用的类型转换方式还有 **4 类**，都是工作中高频使用的：
1.
**json 模块（str ↔ dict/list 互转）**
2.
**eval /literal\_eval（字符串转原有类型）**
3.
**encode /decode（str ↔ bytes 互转）**
4.
**split /join（字符串与列表互转）**
下面一个个讲用法和场景。
---
接口返回的数据是**字符串格式**，不能直接取值，必须用 `json.loads()` 转成字典。
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**场景**：接口请求、接口自动化、结果判断。
---
构造请求体是字典，需要转成**json 字符串**传给接口。
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**场景**：POST 请求、请求体封装、接口联调。
---
项目里的环境配置、用例配置，都存在 `config.json` 文件中。
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**场景**：多环境切换、读取配置、数据驱动。
---
把测试结果、token、用例数据保存到文件。
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**场景**：自动化测试结果记录、登录态保存、数据持久化。
---
-
**json.loads()**：字符串 → 字典
-
**json.dumps()**：字典 → 字符串
-
**json.load()**：读 json 文件 → 字典
-
**json.dump()**：字典 → 写入 json 文件
---
在软件测试工作中，**json 模块最核心的 4 个场景：**
1.
**接口返回字符串转字典，用于断言**
2.
**请求字典转字符串，用于接口请求**
3.
**读取 json 配置文件**
4.
**写入数据到 json 文件**
它是**接口测试、自动化测试**最核心、最基础、最常用的模块。
---
除了 `json` 模块，常用的还有 **3 种方式**，都能实现字符串和字典互转：
1.
**eval（简单粗暴，但不安全）**
2.
**ast.literal\_eval（官方推荐、最安全）**
3.
**正则表达式 re（极端场景手动解析）**
直接把字符串当成 Python 代码执行。
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优点：
-
支持**单引号、双引号**
-
不用导入模块
-
能解析 list/tuple/dict 全部类型
缺点：
-
**极度不安全**
-
用户传入恶意代码会直接执行
-
公司项目**严禁使用**
---
这是 **eval 的安全版**，只会解析数据类型，不执行代码。**面试必说这个！**
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优点：
-
✅ 支持单引号、双引号
-
✅ 安全、不会执行恶意代码
-
✅ 接口自动化、数据驱动**最常用**
-
✅ 能解析 dict、list、tuple、int、str 等
缺点：
-
不能解析复杂表达式
**工作场景：Excel 读取字典字符串、配置文件解析、用例数据处理**
表格 还在加载中，请等待加载完成后再尝试复制
---
极端场景：
-
字符串不是标准 JSON
-
不是 Python 格式
-
脏数据、日志、报文
手动提取 key、value 拼成字典。
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优点：
-
能处理**任何不规则字符串**
缺点：
-
麻烦
-
一般只用在日志解析、抓包报文处理
1.
**json.loads**
1.
只能解析**双引号**
2.
安全
3.
只能解析标准 JSON
2.
**ast.literal\_eval**
1.
**单引号、双引号都支持**
2.
安全
3.
解析能力更强
4.
**测试工作中更常用**
面试和工作中，**优先用 ast.literal\_eval，其次用 json.loads**。
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**场景**
-
接口二进制数据
-
文件读写
-
加密、签名、token 处理
---
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**场景**
-
处理用例参数
-
处理日志、URL 参数
-
拼接断言关键字
---
**作用**：读取 `.yaml` / `.yml` 配置文件 → 转字典 / 列表。
**测试场景**：环境配置、用例数据、接口地址配置。
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---
**作用**：把**任意 Python 对象**（列表、字典、类、函数）转二进制存储，再还原。
**特点**：只支持 Python，不能跨语言。
**场景**：保存登录状态、缓存数据、对象持久化。
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---
**作用**：读取 Excel、CSV 文件 → 转列表 / 字典。
**测试场景**：测试用例数据驱动、接口参数化。
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---
**作用**：字符串 ↔ base64 字符串 ↔ 字节串 互转。
**场景**：接口加密、签名、图片转码。
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除了基础的 int ()、str () 内置函数，真正工作和面试中高频的类型转换还有：
1.
**json 模块**：str 和 dict/list 互转（接口测试核心）
2.
**literal\_eval**：字符串还原成原数据类型
3.
**encode/decode**：字符串与字节串互转
4.
**split/join**：字符串与列表互转
5.
**yaml** → 读取配置
6.
**openpyxl** → 数据驱动
7.
**pickle/base64** → 缓存与加密
这些都是做自动化、接口测试几乎每天都用的。本质是看你**有没有做过自动化框架、数据驱动、配置管理**。
5. # 如何将字典转换为列表或元组
在 Python 中，把字典转列表 / 元组，主要有**3 种目标形式**：
**千万不要直接用 list (字典)！**
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**面试官必问**：直接转为什么只有键？**答**：因为字典遍历默认遍历的是**键 (Key)**。
---
1.
**提取接口返回字段名**
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1.
**数据驱动用例**
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---
字典转列表 / 元组，记住**三个核心方法**：
1.
**keys()** —— 拿所有**键**
2.
**values()** —— 拿所有**值**
3.
**items()** —— 拿**键值对**直接强转 `list(字典)` 默认只拿键，这是面试高频坑点。
6. # 数据类型转换可能会遇到哪些问题?如何解决
-
接口返回 `"123a"`、`"null"`、`""` 空字符串
-
用 `int("123a")` 直接抛异常 `ValueError`
1.
**先做非空、格式校验，再转换**
2.
**用 try-except 捕获异常，避免用例直接中断**
3.
对脏数据给默认值
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---
-
Excel / 配置文件里是 `{'name':'test'}` 单引号格式
-
`json.loads` 只认双引号，直接报错
1.
**优先使用 ast.literal\_eval**（支持单引号、最安全）
2.
或者替换单引号为双引号再用 json.loads
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---
-
`int(None)` 直接报错
-
`bool("False")` 结果是 True，因为非空字符串都为真
-
接口返回 `null` 转数字失败
1.
**先判断是否为 None / 空**，再处理
2.
布尔值不要强转，直接判断字符串内容
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---
-
`int([1])`、`int({ "a": 1 })` 直接报错
-
新手常误以为能自动提取里面的值
1.
先通过索引、key 把**真实值取出来**，再转换
2.
不要对容器类型直接强转数字
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---
-
`encode`/`decode` 用了 gbk、utf-8 不统一
-
接口二进制、图片、加密串转字符串出现乱码
1.
统一使用 **utf-8**
2.
捕获 `UnicodeDecodeError`，设置忽略错误
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---
为了避免类型转换出问题，我们在项目里一般会这么做：
1.
**所有转换都加 try-except**，不让脚本直接崩
2.
**数据先校验再转换**：非空、格式、长度、范围
3.
**优先用 ast.literal\_eval，少用 eval，标准 json 用 json 模块**
4.
对接口返回做**字段类型断言**，提前发现问题
5.
封装公共工具方法：str_to_int、str_to_dict 统一处理
---
在实际项目中，数据类型转换常见问题主要是：**格式不合法、单双引号不兼容、空值脏数据、编码乱码、容器直接强转**。解决思路就是：**先校验、再捕获异常、统一编码、使用安全的转换方法**，这样写出来的自动化脚本才稳定、不轻易报错。
7. # 如何对excel操作
Python 处理 Excel 主要用三个库：**xlrd/xlwt、openpyxl、pandas**，根据场景选择。
1.
**xlrd / xlwt**
1.
读写 **.xls** 格式（Excel 97-2003）
2.
xlrd 新版只支持读，不支持写
3.
适合老旧格式文件
2.
**openpyxl**
1.
读写 **.xlsx**（Excel 2007+）
2.
支持单元格样式、公式、图表、批注
3.
适合**精细化操作**（改格式、设置公式、逐单元格处理）
3.
**pandas**
1.
基于 openpyxl/xlrd 封装
2.
读写速度快，适合**数据分析、批量处理**
3.
简单几行就能读写、筛选、汇总
4.
企业最常用
---
1.
**读取多个 sheet**
1.
pandas：`sheet_name=None` 返回字典
2.
openpyxl：`wb.sheetnames` 遍历
2.
**筛选、过滤数据**pandas 直接条件筛选：
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1.
**合并、去重、空值处理**
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1.
**设置样式、字体、颜色**用 openpyxl 设置 Font、PatternFill 等。
2.
**大数据量处理**
1.
pandas 速度远快于逐行循环
2.
超大数据可用 `chunksize` 分块读取
---
简单数据分析、批量处理用 **pandas**；需要精细控制单元格、样式、公式用 **openpyxl**；老旧 .xls 文件用 **xlrd/xlwt**。
8. # 布尔值可以进行哪些运算？
布尔值（True 和 False）主要用于逻辑判断，支持以下运算：
1.
**逻辑运算**
**与（and）**：两边都为 True 时结果才为 True，否则为 False例：True and True → True；True and False → False
**或（or）**：至少一边为 True 时结果为 True，否则为 False例：True or False → True；False or False → False
**非（not）**：取反，not True → False，not False → True
2.
**比较运算**布尔值可与其他数据类型进行比较（True 等价于 1，False 等价于 0）：
例：True == 1 → True；False > 0 → False
3.
**数值运算（不推荐，但语法允许）**布尔值可参与加减等运算（本质是 1 和 0 的运算）：
例：True + True → 2；False * 5 → 0
9. # 列表（list）、元组（tuple）、集合（set）和字典（dict）的区别
这四个是 Python 最核心的数据结构，我用**最直白、最好记**的方式给你讲清楚区别，看完就能直接用。
-
**list（列表）**：有序、可改、可重复
-
**tuple（元组）**：有序、**不可改**、可重复
-
**set（集合）**：**无序**、可改、**不可重复**
-
**dict（字典）**：键值对、键唯一、无序（3.7 + 有序）
---
-
写法：`[1, 2, 3]`
-
**有序**：有索引，能按位置取
-
**可修改**：增删改查都行
-
**可重复**
-
用途：存一组有序数据，比如成绩、名单
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-
写法：`(1, 2, 3)`
-
**有序**
-
**不可修改**（不能增删改）
-
**可重复**
-
用途：固定不变的数据，如配置、坐标
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-
写法：`{1,2,3}`
-
**无序**（没有索引）
-
**自动去重**
-
可增删，但不能存重复值
-
用途：去重、判断是否存在、交集并集
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---
-
写法：`{"name":"张三", "age":20}`
-
**键值对结构**
-
**键必须唯一**，重复会覆盖
-
3.7 版本后有序，之前无序
-
用途：存结构化信息，类似对象
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---
-
要**有序可改** → list
-
要**固定不变** → tuple
-
要**去重 / 快速查找** → set
-
要**键值对存信息** → dict
10. # 列表、元组、集合和字典的应用场景分别是什么
**特点**：有序、可修改、可重复**一句话场景**：需要**按顺序存一堆东西，后面还要增删改**。
你在测试里最常用：
-
存用例列表：`test_cases = ["登录", "退出", "查询"]`
-
存接口参数组合：`params = [{"id":1}, {"id":2}]`
-
存循环读取的数据：`user_list = []` 后面不断 append
-
存日志、结果、截图路径
**什么时候用 list？**
数据要**顺序不乱**，还要**随时增删改**。
## tuple 元组：固定不变的 “安全包”
**特点**：有序、**不可修改**、可重复**一句话场景**：数据**一旦确定就不能改**，防止误操作。
测试 / 开发常用：
-
配置项：`HOST = ("192.168.1.1", 8080)`
-
固定枚举值：`STATUS = ("成功", "失败", "异常")`
-
函数多返回值：`return code, msg` 本质就是元组
-
作为字典的 key（list 不行，tuple 可以）
**什么时候用 tuple？**
不想别人 / 自己手贱改了关键数据，用它最安全。
## set 集合：去重 + 快速查找
**特点**：无序、**自动去重**、查找极快**一句话场景**：**去重、判断是否存在、交集差集**。
测试里非常实用：
-
去掉重复数据：`user_ids = list(set(old_ids))`
-
判断元素是否存在（比 list 快很多）：`if name in black_set:`
-
对比两个列表差异：
-
只在 A 不在 B：`set(A) - set(B)`
-
共同数据：`set(A) & set(B)`
-
存唯一标识：token、id、手机号去重
**什么时候用 set？**
只要涉及**去重、快速判断存在、对比差异**，首选 set。
## dict 字典：结构化数据，键值对
**特点**：key-value 结构、key 唯一、可修改**一句话场景**：**一个对象有多个属性，用名字取数据**。
测试里几乎天天用：
-
接口请求参数：
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-
接口返回结果解析
-
用例信息：`case = {"id":1, "title":"登录", "expect":200}`
-
配置字典、header、cookies
**什么时候用 dict？**
要描述**一个东西的多个属性**，不用下标，用名字取。
## 超级精简总结（适合记）
-
**list**：顺序存放、可修改 → 存列表、用例、结果
-
**tuple**：固定不变、防篡改 → 配置、固定参数
-
**set**：去重、快速查找 → 去重、判存在、对比差异
-
**dict**：键值对、结构化 → 接口参数、返回数据、对象信息
11. # 列表的增删改查方法
列表格式：`lst = [1, 2, 3, 4]`
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插到**指定位置**
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把另一个列表**合并进来**
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按索引删，并**返回被删元素**
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不写索引默认删最后一个：
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按**值**删（删第一个匹配的）
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直接通过**索引赋值**
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找元素**第一次出现的索引**
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-
排序：`lst.sort()`
-
反转：`lst.reverse()`
-
长度：`len(lst)`
---
-
增：append /insert/extend
-
删：del /pop/remove /clear
-
改：直接索引赋值
-
查：索引、切片、index、count、in
12. # 字典的增删改查
字典（dict）的增删改查非常简单，核心就是通过 **键（key）** 操作
示例字典：
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**通过 key 直接赋值**（存在就是修改）
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批量修改用 `update()`：
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⚠️ 缺点：key 不存在会**报错**。
-
**增**：`dict[key] = 值` / `update()`
-
**删**：`del` / `pop()` / `clear()`
-
**改**：`dict[key] = 新值`
-
**查**：`dict[key]` / `get()` / `keys/values/items`
**列表靠「位置下标」操作，字典靠「键名 key」操作**
13. # 集合的增删改查
集合（set）最核心特点：**无序、无下标、元素不可重复、可哈希**
示例：
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批量添加（列表、元组、字符串都行）
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删除指定元素，**不存在会报错**
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删除指定元素，**不存在不报错**（推荐使用）
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随机删除一个元素，并返回它
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⚠️ **集合没有 “修改” 操作**
因为：
-
无序，没有下标
-
元素不可变（不能改里面的值）
真要改，只能：**先删旧的，再加新的**。
---