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dict
Python 内置了字典：dict 的支持，dict 全称 dictionary，在其他语言中也称为 map，使用键 - 值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用 list 实现，需要两个 list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在 names 中找到对应的位置，再从 scores 取出对应的成绩，list 越长，耗时越长。
如果用 dict 实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用 Python 写一个 dict 如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
为什么 dict 查找速度这么快？因为 dict 的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了 1 万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在 list 中查找元素的方法，list 越大，查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
dict 就是第二种实现方式，给定一个名字，比如 'Michael'，dict 在内部就可以直接计算出Michael 对应的存放成绩的“页码”，也就是 95 这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
你可以猜到，这种 key-value 存储方式，在放进去的时候，必须根据 key 算出 value 的存放位置，这样，取的时候才能根据 key 直接拿到 value。
把数据放入 dict 的方法，除了初始化时指定外，还可以通过 key 放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67
由于一个 key 只能对应一个 value，所以，多次对一个 key 放入 value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
如果 key 不存在，dict 就会报错：
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'
要避免 key 不存在的错误，有两种办法，一是通过 in 判断 key 是否存在：
>>> 'Thomas' in d
False
二是通过 dict 提供的 get() 方法，如果 key 不存在，可以返回None，或者自己指定的 value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
注意：返回 None 的时候 Python 的交互环境不显示结果。
要删除一个 key，用 pop(key) 方法，对应的 value 也会从 dict 中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意，dict 内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的。
和 list 比较，dict 有以下几个特点：
- 查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而变慢；
- 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而 list 相反：
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
- 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict 是用空间来换取时间的一种方法。
dict 可以用在需要高速查找的很多地方，在 Python 代码中几乎无处不在，正确使用 dict 非常重要，需要牢记的第一条就是 dict 的 key 必须是 不可变对象。
这是因为 dict 根据 key 来计算 value 的存储位置，如果每次计算相同的 key 得出的结果不同，那 dict 内部就完全混乱了。这个通过 key 计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证 hash 的正确性，作为 key 的对象就不能变。在 Python 中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为 key。而 list 是可变的，就不能作为 key：
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
set
set 和 dict 类似，也是一组 key 的集合，但不存储 value。由于 key 不能重复，所以，在 set 中，没有重复的 key。
要创建一个 set，用 {x,y,z,...} 列出每个元素：
>>> s = {1, 2, 3}
>>> s
{1, 2, 3}
或者提供一个 list 作为输入集合：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意，传入的参数 [1, 2, 3] 是一个 list，而显示的 {1, 2, 3} 只是告诉你这个 set 内部有 1，2，3 这 3 个元素，显示的顺序也不表示 set 是有序的。。
重复元素在 set 中自动被过滤：
>>> s = {1, 1, 2, 2, 3, 3}
>>> s
{1, 2, 3}
通过 add(key) 方法可以添加元素到 set 中，可以重复添加，但不会有效果：
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
通过 remove(key) 方法可以删除元素：
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}
set 可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个 set 可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set 和 dict 的唯一区别仅在于没有存储对应的 value，但是，set 的原理和 dict 一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证 set 内部“不会有重复元素”。试试把 list 放入 set，看看是否会报错。
再议不可变对象
上面我们讲了，str 是不变对象，而 list 是可变对象。
对于可变对象，比如 list，对 list 进行操作，list 内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如 str，对 str 进行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'
虽然字符串有个 replace() 方法，也确实变出了 'Abc'，但变量a 最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
要始终牢记的是，a是变量，而 'abc' 才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象 a 的内容是 'abc'，但其实是指，a 本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │────▶│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
当我们调用 a.replace('a', 'A') 时，实际上调用方法 replace 是作用在字符串对象 'abc' 上的，而这个方法虽然名字叫 replace，但却没有改变字符串'abc' 的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串 'Abc' 并返回，如果我们用变量 b 指向该新字符串，就容易理解了，变量 a 仍指向原有的字符串 'abc'，但变量b 却指向新字符串 'Abc' 了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │────▶│ 'abc' │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │────▶│ 'Abc' │
└───┘ └───────┘
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
参考源码
the_dict.py
the_set.py
小结
使用 key-value 存储结构的 dict 在 Python 中非常有用，选择不可变对象作为 key 很重要，最常用的 key 是字符串。
tuple 虽然是不变对象，但试试把 (1, 2, 3) 和(1, [2, 3])放入 dict 或 set 中，并解释结果。
