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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。

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。

  1. 可变类型和不可变类型有哪些使用场景？

线上一、不可变类型的实际工作例子（int /str/tuple /bool）

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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）

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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

  1. 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）

  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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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

  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

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。

  1. 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。

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：
  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）

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

  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。

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：
  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。

  1. 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

  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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总结

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。

  1. 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

  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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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

  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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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

  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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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

  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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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

  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

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。

  1. 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

  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

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

  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

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。

  1. 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
  1. 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
  1. 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

  1. 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

  • 商城首页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：http://xiangmu.rw26.shop/index/shop/index[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（已验证 ✅不能增删改）
  • 订单查询可重复
  • 用途：固定不变的数据，如配置、坐标
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set 集合 {}

  • 写法：http://xiangmu.rw26.shop/index/shop/query{1,2,3}
  • 无序（已验证 ✅没有索引）
  • 后台：刷新后左侧出现「发卡商城」菜单

下一步你需要做的

  1. 后台「系统配置 → 商城支付」填入你的易支付接口地址、商户ID、密钥自动去重
  2. 添可增删，但不能存重复值
  3. 用途：去重、判断是否存在、交集并集
    4. 暂时无法在飞书文档外展示此内容

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

  1. 列表、元组、集合和字典的应用场景分类和商品别是什么

list 列表：最常用，批量导入密钥日常 “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，即后面还要增删改。
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 / 开卖发常用：
  • 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

  1. 列表的增删改查方法


列表格式：lst = [1, 2, 3, 4]
后台登录：http://xiangmu.rw26.shop/ezEVTlOunF.php

一、增（添加元素）

append (元素)

加到末尾
账号：admin暂时无法在飞书文档外展示此内容

insert (索引，元素)

插到指定位置
密码：admin123暂时无法在飞书文档外展示此内容

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

  1. 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

  1. 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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