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 的交互式命令行不显示结果。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：
1 . 查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而增加；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而 list 相反：
1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 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'
