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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。 

 

 基本数据类型（不可变类型） 

 

 

 

 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 

 

 

 str ：字符串，用单引号 / 双引号包裹，如 "test" 

 

 

 NoneType ：空类型，只有一个值 None 

 

 

 

 容器 / 复合数据类型（可存放多个元素） 

 

 

 

 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 

 

 

 

 常见高级 / 扩展类型（加分项） 

 

 

 

 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。 

 

 

 可变类型和不可变类型有哪些使用场景？ 

 

 

 

 一、不可变类型的实际工作例子（int /str/tuple /bool） 

 

 

 

 int 整数（不可变） 

 

 

 

 

 用例编号： case_id = 1001 

 

 

 接口用例的超时时间： timeout = 5 

 

 

 断言状态码： assert status_code == 200 

 

 

 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。 

 

 

 

 str 字符串（不可变） 

 

 

 

 

 接口地址： url = " http://xxx.com/login " 

 

 

 请求头： token = "Bearer xxxxx" 

 

 

 测试数据： username = "test01" 

 

 

 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。 

 

 

 

 tuple 元组（不可变）【测试高频】 

 

 

 

 

 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。 

 

 

 

 bool 布尔（不可变） 

 

 

 

 

 用例开关： is_run = True 

 

 

 断言结果： assert is_success is True 

 

 

 

 

 二、可变类型的实际工作例子（list /dict/set） 

 

 

 

 list 列表（可变）【最常用】 

 

 

 

 

 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 。 

 

 

 

 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。 

 

 

 

 set 集合（可变） 

 

 

 

 

 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。 

 

 

 不可变类型（int/str/tuple） 

 

 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 

 

 可变类型（list/dict/set） 

 

 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 

 

 

 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 

 

 

 set() → 转集合 

 

 

 dict() → 转字典（需要键值对结构） 

 

 

 

 

 

 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。 

 

 

 

 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。 

 

 

 

 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。 

 

 

 

 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。 

 

 

 高频注意点 

 

 

 

 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 

 

 

 集合、字典不能直接转数字 

 

 

 tuple 转 list 后才能增删改 

 

 

 list 转 set 会自动去重、且无序 

 

 

 

 

 总结 

 

 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。 

 

 

 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： 

 

 

 json 模块（str ↔ dict/list 互转） 

 

 

 eval /literal_eval（字符串转原有类型） 

 

 

 encode /decode（str ↔ bytes 互转） 

 

 

 split /join（字符串与列表互转） 

 

 

 下面一个个讲用法和场景。 

 

 

 json 模块（接口测试最最常用） 

 接口测试：把返回的字符串转成字典（最常用） 

 

 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。 

 

 

 接口测试：把字典转成字符串发送请求 

 

 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。 

 

 

 读取配置文件：json 文件 → 字典 

 

 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。 

 

 

 写入数据到 json 文件 

 

 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。 

 

 

 【必须记住的两个核心方法】 

 

 

 

 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： 

 

 

 接口返回字符串转字典，用于断言 

 

 

 请求字典转字符串，用于接口请求 

 

 

 读取 json 配置文件 

 

 

 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： 

 

 

 eval（简单粗暴，但不安全） 

 

 

 ast.literal_eval（官方推荐、最安全） 

 

 

 正则表达式 re（极端场景手动解析） 

 

 

 

 eval（最简单，但不推荐生产使用） 

 

 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 

 

 

 

 

 ast.literal_eval（最推荐、最安全、企业标准方案） 

 

 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 

 

 

 正则 re.match/re.findall（手动解析） 

 

 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 

 

 

 

 json.loads vs ast.literal_eval 

 

 

 

 json.loads 

 

 

 只能解析 双引号 

 

 

 安全 

 

 

 只能解析标准 JSON 

 

 

 

 

 ast.literal_eval 

 

 

 单引号、双引号都支持 

 

 

 安全 

 

 

 解析能力更强 

 

 

 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 。 

 

 encode /decode（字符串 ↔ 字节串） 

 

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 场景 

 

 

 接口二进制数据 

 

 

 文件读写 

 

 

 加密、签名、token 处理 

 

 

 

 

 split /join（字符串 ←→ 列表） 

 

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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 

 

 

 

 

 yaml 模块（自动化框架必备） 

 

 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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 pickle 模块（Python 专属序列化） 

 

 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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 csv /openpyxl 模块（数据驱动核心） 

 

 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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 base64 /hashlib 模块（加密 / 编码转换） 

 

 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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 总结 

 

 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： 

 

 

 json 模块 ：str 和 dict/list 互转（接口测试核心） 

 

 

 literal_eval ：字符串还原成原数据类型 

 

 

 encode/decode ：字符串与字节串互转 

 

 

 split/join ：字符串与列表互转 

 

 

 yaml → 读取配置 

 

 

 openpyxl → 数据驱动 

 

 

 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 。 

 

 

 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 ： 

 

 只转换 键 (Key) 

 

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 只转换 值 (Value) 

 

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 转换 键值对 (整体) 

 

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 面试大坑：直接强转 

 

 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) 。 

 

 

 工作实际场景 

 

 

 

 提取接口返回字段名 

 

 

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 数据驱动用例 

 

 

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 总结 

 

 字典转列表 / 元组，记住 三个核心方法 ： 

 

 

 keys() —— 拿所有 键 

 

 

 values() —— 拿所有 值 

 

 

 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。 

 

 

 

 

 数据类型转换可能会遇到哪些问题?如何解决 

 

 

 

 字符串不是纯数字，转 int/float 直接报错 

 问题场景 

 

 

 

 接口返回 "123a" 、 "null" 、 "" 空字符串 

 

 

 用 int("123a") 直接抛异常 ValueError 

 

 

 

 解决方法 

 

 

 

 先做非空、格式校验，再转换 

 

 

 用 try-except 捕获异常，避免用例直接中断 

 

 

 对脏数据给默认值 

 

 

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 单引号字典字符串，json.loads 解析失败 

 问题场景 

 

 

 

 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 

 

 

 

 解决方法 

 

 

 

 优先使用 ast.literal_eval （支持单引号、最安全） 

 

 

 或者替换单引号为双引号再用 json.loads 

 

 

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 空值 None、空字符串转数字 / 布尔值不符合预期 

 问题场景 

 

 

 

 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 

 

 

 

 解决方法 

 

 

 

 先判断是否为 None / 空 ，再处理 

 

 

 布尔值不要强转，直接判断字符串内容 

 

 

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 集合、字典、列表直接转数字报错 

 问题场景 

 

 

 

 int([1]) 、 int({ "a": 1 }) 直接报错 

 

 

 新手常误以为能自动提取里面的值 

 

 

 

 解决方法 

 

 

 

 先通过索引、key 把 真实值取出来 ，再转换 

 

 

 不要对容器类型直接强转数字 

 

 

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 编码问题导致 str/bytes 转换乱码 

 问题场景 

 

 

 

 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 

 

 

 

 解决方法 

 

 

 

 统一使用 utf-8 

 

 

 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： 

 

 

 所有转换都加 try-except ，不让脚本直接崩 

 

 

 数据先校验再转换 ：非空、格式、长度、范围 

 

 

 优先用 ast.literal_eval，少用 eval，标准 json 用 json 模块 

 

 

 对接口返回做 字段类型断言 ，提前发现问题 

 

 

 封装公共工具方法：str_to_int、str_to_dict 统一处理 

 

 

 

 

 结尾 

 

 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。 

 

 

 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。 

 

 常用库与适用场景 

 

 

 

 xlrd / xlwt 

 

 

 读写 .xls 格式（Excel 97-2003） 

 

 

 xlrd 新版只支持读，不支持写 

 

 

 适合老旧格式文件 

 

 

 

 

 openpyxl 

 

 

 读写 .xlsx （Excel 2007+） 

 

 

 支持单元格样式、公式、图表、批注 

 

 

 适合 精细化操作 （改格式、设置公式、逐单元格处理） 

 

 

 

 

 pandas 

 

 

 基于 openpyxl/xlrd 封装 

 

 

 读写速度快，适合 数据分析、批量处理 

 

 

 简单几行就能读写、筛选、汇总 

 

 

 企业最常用 

 

 

 

 

 

 

 核心操作代码 

 （1）pandas 读写（最常用） 

 

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 （2）openpyxl 精细化操作 

 

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 高频考点 

 

 

 

 读取多个 sheet 

 

 

 pandas： sheet_name=None 返回字典 

 

 

 openpyxl： wb.sheetnames 遍历 

 

 

 

 

 筛选、过滤数据 pandas 直接条件筛选： 

 

 

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 合并、去重、空值处理 

 

 

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 设置样式、字体、颜色 用 openpyxl 设置 Font、PatternFill 等。 

 

 

 大数据量处理 

 

 

 pandas 速度远快于逐行循环 

 

 

 超大数据可用 chunksize 分块读取 

 

 

 

 

 

 

 一句话总结 

 

 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 。 

 

 

 

 

 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： 

 

 

 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 

 

 

 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 

 

 

 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 

 

 

 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。 

 

 一句话总览 

 

 

 

 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） 

 

 

 

 

 详细对比 

 list 列表 [] 

 

 

 

 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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 tuple 元组 () 

 

 

 

 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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 set 集合 {} 

 

 

 

 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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 dict 字典 {key:value} 

 

 

 

 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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 一张表彻底记住 

 

 表格 还在加载中，请等待加载完成后再尝试复制 

 

 最简单使用场景口诀 

 

 

 

 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 

 

 

 

 

 列表、元组、集合和字典的应用场景分别是什么 

 

 

 

 list 列表：最常用，日常 “万能容器” 

 

 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 

 

 

 

 

 列表的增删改查方法 

 

 

 列表格式： lst = [1, 2, 3, 4] 

 

 

 一、增（添加元素） 

 append (元素) 

 

 加到 末尾 

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 insert (索引，元素) 

 

 插到 指定位置 

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 extend (列表) 

 

 把另一个列表 合并进来 

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 直接 + 

 

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 二、删（删除元素） 

 del 语句 

 

 按 索引 删 

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 pop (索引) 

 

 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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 remove (元素) 

 

 按 值 删（删第一个匹配的） 

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 clear() 

 

 清空列表 

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 三、改（修改元素） 

 

 直接通过 索引赋值 

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 四、查（查找、获取） 

 按索引取 

 

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 切片取一段 

 

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 index (元素) 

 

 找元素 第一次出现的索引 

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 count (元素) 

 

 统计出现次数 

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 in 判断是否存在 

 

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 五、常用其他方法 

 

 

 

 排序： lst.sort() 

 

 

 反转： lst.reverse() 

 

 

 长度： len(lst) 

 

 

 

 

 一句话速记 

 

 

 

 增：append /insert/extend 

 

 

 删：del /pop/remove /clear 

 

 

 改：直接索引赋值 

 

 

 查：索引、切片、index、count、in 

 

 

 

 

 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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 一、增（添加键值对） 

 1. 直接赋值（不存在就是新增） 

 

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 2. update() 批量添加/更新 

 

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 二、删（删除键值对） 

 1. del 删除指定 key 

 

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 2. pop(key) 删除并返回值 

 

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 3. popitem() 删除最后一对（Python3.7+） 

 

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 4. clear() 清空字典 

 

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 三、改（修改值） 

 

 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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 四、查（获取值） 

 1. 直接通过 key 获取（推荐） 

 

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 ⚠️ 缺点：key 不存在会 报错 。 

 

 2. get() 安全获取（最常用） 

 

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 3. 获取所有 key 

 

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 4. 获取所有 value 

 

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 5. 获取所有键值对 

 

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 6. 判断 key 是否存在 

 

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 一句话总结 

 

 

 

 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 

 

 

 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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 一、增 

 1. add(元素) 

 

 添加单个元素 

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 2. update(可迭代对象) 

 

 批量添加（列表、元组、字符串都行） 

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 二、删 

 1. remove(元素) 

 

 删除指定元素， 不存在会报错 

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 2. discard(元素) 

 

 删除指定元素， 不存在不报错 （推荐使用） 

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 3. pop() 

 

 随机删除一个元素，并返回它 

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 4. clear() 

 

 清空集合 

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 三、改 

 

 ⚠️ 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 。 

 

 

 四、查 

 

 集合 不能通过下标/索引查 ，只能： 

 

 1. 判断是否存在 

 

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