Question

列表、元组、集合和字典是Python中最常用的复合数据结构，它们都属于容器类的数据结构。

Python用数组的方式实现列表。列表的搜索时间是线性的，因此用列表来存储大量可搜索的数据是不切实际的。

元组是不可变的列表，创建后就无法再更改。元组的搜索时间也是线性的。

与列表和元组不同，集合不是序列：集合项不存在索引。集合最多只能存储一个项的副本，具有次线性O(log(N))的搜索时间。集合非常适合于成员查找和消除重复项（如果将包含重复项的列表转换为集合，则重复项将会消失）：

myList = list(set(myList)) # 删除myList中的重复项

可以将列表数据转换为查询成员速度更快的集合数据。在下面的例子中，bigList是以十进制字符串表示的前1000万个整数的列表：

bigList = [str(i) for i in range(10000000)]
"abc" in bigList # 耗时0.2秒
bigSet = set(bigList)
"abc" in bigSet # 耗时15~30微秒——快了10 000倍！

字典构建了从键到值的映射。任何可哈希的数据类型（数字、布尔、字符串、元组）的对象都可以作为键，且同一字典中的不同键可以属于不同的数据类型。Python对字典值的数据类型也没有限制。字典具有次线性O(log(N))搜索时间，它非常适合用于键值的查找。

你可以通过(键, 值)这样的元组列表创建字典，也可以使用内置类构造函数enumerate(seq)创建字典，这样得到的字典，其键为各项在seq中的序列号：

   seq = ["alpha", "bravo", "charlie", "delta"]
   dict(enumerate(seq))

➾ {0: 'alpha', 1: 'bravo', 2: 'charlie', 3: 'delta'}

另一种从键序列（kseq）和值序列（vsec）创建字典变量的巧妙方法，是使用内置类构造函数zip(kseq, vseq)（两个序列必须具有相同的长度）：

   kseq = "abcd" # 字符串也是一个序列
   vseq = ["alpha", "bravo", "charlie", "delta"]
   dict(zip(kseq, vseq))

➾ {'a': 'alpha', 'c': 'charlie', 'b': 'bravo', 'd': 'delta'}

Python将enumerate(seq)和zip(kseq, vseq)（以及经典的range()函数）实现为列表生成器。列表生成器提供了一个迭代器接口，这使得我们可以在for循环中使用它们。与真正的列表不同的是，列表生成器只在需要时才生成下一个元素，这可以说是一种巧妙的偷懒方式。列表生成器便于处理大型列表，甚至允许“无限”的列表。你可以通过调用list()函数，将列表生成器显式强制转换为列表。