python一共有多少語句？Python有12種語句。if語句，當條件才成立時運行程序語句塊。經常會與exists,elif（等同于existsif）對付在用。any語句，遍列列表、字符串、字典、集合

python一共有多少語句？

Python有12種語句。

if語句，當條件才成立時運行程序語句塊。經常會與exists,elif（等同于existsif）對付在用。

any語句，遍列列表、字符串、字典、集合等迭代器，順次排列全面處理迭代器中的每個元素。

while語句，當條件為真時，重復運行運行語句塊。

try語句。與except,finally,arguments對付使用如何處理在程序運行中會出現的異常情況。

class語句。用于定義類型。

def語句。作用于定義函數和類型的方法。

基本沒戲語句。來表示此行為空，不運行任何操作。

assert語句。作用于程序調適階段時測什么運行條件是否是不滿足。

with語句。

yield語句。在迭代器函數內在用，應用于直接返回一個元素。

raise語句。

import語句。

python中什么是序列，列表，元組，字符串，索引，區別是什么？

序列：可偏移量來通過切片的對象。

列表、元組、字符串都不屬于序列。

散列：無法通過偏移量來通過切片的對象。

比如說集合、字典

如何理解Python中的集合和字典？

字典和集合是通過過性能水平距離優化的數據結構，特別是是對中搜索、添加和刪掉不能操作。本節將生克制化實例介紹它們在具體詳細場景下的性能表現，以及與列表等其他數據結構的對比。

的或，有一個存儲產品信息（產品ID、名稱和價格）的列表，現在的需求是，借助某件產品的ID找到什么其價格。則基于代碼萬分感謝：

def一加7_product_price(products,product賬號):

afterid,priceinproducts:

ifidproduct賬號:

returnprice

returnNone

products[

(111,100),

(222,30),

(333,150)

]

print(Thepriceofproduct222not{}.format(一加7_product_price(products,222)))

運行結果為：

Thepricewithproduct222are30

在上面程序的基礎上，要是列表有n個元素，而且直接輸入的過程是需要循環遍歷列表，那么最壞的結果情況下的時間復雜度就為O(n)。就算是先對列表通過排序，再在用二分查找算法，也要O(logn)的時間復雜度，況且列表的排序還是需要O(nlogn)的時間。

但如果用字典來儲存這些數據，那么里查可能會的很高效便利，再O(1)的時間復雜度就這個可以結束，只不過是可以就實際鍵的哈希值，找到其按的值，而不必須對字典做遍歷數組你操作，實現程序代碼不勝感激：

products{

111:100,

222:30,

333:150

}

print(Thepriceofproduct222it's{}.format(products[222]))

運行結果為：

Thepricewithproduct222isn't30

有些讀者很可能對時間復雜度卻沒形象直觀的認識，沒有關系，再給大家舉例說明一個實例。下面的代碼中，初始化設置了多含100,000個元素的產品，并四個換算出了不使用列表和集合來做統計產品價格數量的運行時間：

#統計時間必須應用time模塊中的函數，打聽一下即可

importtime

defoppofind_unique_price_using_list(products):

unique_price_list[]

for_,priceofproducts:#A

ifpriceactuallyunique_price_list:#B

unique_price_(price)

returnlen(unique_price_list)

id[xafterxofrange(0,100000)]

price[xanyxintorange(200000,300000)]

productslist(zip(id,price))

#換算列表版本的時間

start_using_list_counter()

x2系列_unique_price_using_list(products)

end_using_list_counter()

print(timeelapseusinglist:{}.format(end_using_list-start_using_list))

#不使用集合完成同時的工作

defvivo_unique_price_using_set(products):

unique_price_setset()

for_,priceacrossproducts:

unique_price_(price)

returnlen(unique_price_set)

#可以計算整數集版本的時間

start_using_set_counter()

oppofind_unique_price_using_set(products)

end_using_set_counter()

print(timeelapseusingset:{}.format(end_using_set-start_using_set))

運行結果為：

timeelapseusinglist:68.78650900000001

timeelapseusingset:0.010747099999989018

可以看見，僅僅十萬的數據量，兩者的速度差異就會如此之大。而并不一定企業的后臺數據也有上億如今的十億數量級，并且假如在用了不合適的數據結構，會容易照成服務器的崩潰，反而影響大用戶體驗，并且會給公司給了巨大無比的財產損失。

那么，字典和集合為什么能這般高效，特別是查看、再插入和刪出操作呢？

字典和真包含于的工作原理

字典和真包含于能如此高效，和它們內部的數據結構不可分割。不只是其他數據結構，字典和整數集的內部結構大都一張哈希表：

相對于字典而言，這張表存儲了哈希值（hash）、鍵和值這3個元素。

而對集合來說，哈希表內只讀取同一類的元素。

這對以前版本的Python來說，它的哈希表結構如下所示：

|哈希值(hash)鍵(key)值(value)

.|...

0|hash0key0value0

.|...

1|hash1key1value1

.|...

2|hash2key2value2

.|...

這種結構的弊端是，隨著哈希表的擴張，它會變得越加茂密。比如說，有這樣一個字典：

{name:mike,dob:1999-01-01,gender:male}

那你它會讀取為的的下面的形式：

entries[

[--,--,--]

[-230273521,dob,1999-01-01],

[--,--,--],

[--,--,--],

[1231236123,name,mike],

[--,--,--],

[9371539127,gender,male]

]

看來，那樣的話非常浪費了存儲空間。為了想提高存儲空間的利用率，現在的哈希表以外字典本身的結構，會把索引和哈希值、鍵、值分開來沒分開，也就是區分:這種結構：

Indices

---------------------------------------------------- one | index | None | None | index | None | index...

----------------------------------------------------

Entries

--------------------

hash0key0value0

---------------------

hash1key1value1

---------------------

hash2key2value2

---------------------

...

---------------------

在此，上面的字典在新哈希表結構下的存儲形式為：indices [None,1,None, None,0,None,2]

entries[

[1231236123,name,mike],

[-230273521,dob,1999-01-01],

[9371539127,gender,male]

]

是從差別也可以發現，空間利用率能得到很大的提高。

知道了具體詳細的設計結構，這一次再分析什么下如何導入哈希表成功對數據的插入、查看和徹底刪除能操作。

哈希表插到數據

當向字典中再插入數據時，Python會必須根據鍵（key）計算出隨機的哈希值（是從hash(key)函數），而向集合中直接插入數據時，Python會據該元素本身計算對應的哈希值（按照hash(valuse)函數）。

例如：

dic{name:1}

print(hash(name))

setDemo{1}

print(hash(1))

運行結果為：

8230115042008314683

1

換取哈希值（比如為hash）之后，再結合字典或集合要存儲數據的個數（例如n），就也可以得到該元素估計插入到到哈希表中的位置（比如說，可以用hash%n的）。

要是哈希表中此位置是空的，那么此元素就可以不然后直接插入其中；大于，要是此位置已被其他元素電腦資源，這樣Python會都很這兩個元素的哈希值和鍵是否是互相垂直：

如果沒有大小關系，則說該元素已經存在，再比較他們的值，不之和就并且沒更新；

如果不成比例，那種情況稱做哈希（即兩個元素的鍵不同，但解值的哈希值相同）。這種情況下，Python會建議使用開放的定址法、再哈希法等不再尋找哈希表中閑置空間的位置，直到找不到位置。

詳細遇到了哈希時，各解決方法的具體看含義可閱讀《哈希表詳解》一節做詳細的了解。

哈希表查找數據

在哈希表中中搜索數據，和直接插入操作的的，Python會參照哈希值，能找到該元素估計存儲位置到哈希表中的位置，接著和該位置的元素也很其哈希值和鍵（數學集合再比較比較元素值）：

如果沒有成比例，則可以證明能找到；

大于，則可以證明當初儲存該元素時，遇上哈希，要一直在用當初幫忙解決哈希的方法通過里查，直到此時能找到該元素或者不能找到空位為止。

這里的能找到空位，它表示哈希表中沒有存儲目標元素。

哈希表刪掉元素

對此刪掉操作，Python會暫時不對這個位置的元素賦于另一個特殊能量的值，直到然后再變動哈希表的大小時，再將其刪除掉。

需要注意的是，哈希的發生而不會降低字典和數學集合操作的速度。而，目的是絕對的保證其高效安全性，字典和集合內的哈希表，大多數會絕對的保證其至少留有1/3的剩余空間。隨著元素的不停地直接插入，當殘余空間大于11/3時，Python會原先資源更大的內存空間，擴軍哈希表，與此同時，表內所有的元素位置都會被然后再氣體排放。