Python数据结构
在Python的探险之旅中，掌握数据结构就像是找到了一把开启宝箱的钥匙。列表、元组、字典和集合是Python中最基本、最强大的数据结构，它们各自拥有独特的特性和用途。让我们一起探索这些数据结构的奥秘，并通过示例代码来理解它们的应用。
列表（List）
列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序的元素集合。列表可以包含不同类型的元素，并且支持增加、删除和搜索等操作。
# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, "Python", True]
# 添加元素
my_list.append("New item")
print(my_list) # 输出: [1, 2, 3, 'Python', True, 'New item']
# 访问列表元素
print(my_list[3]) # 输出: Python
元组（Tuple）
元组与列表类似，都是有序的集合，但元组是不可变的，一旦创建就不能修改。这使得元组在某些情况下比列表更适用，特别是作为函数返回值或存储不应改变的数据时。
# 创建一个元组
my_tuple = (1, 2, 3, "Python")
# 访问元组元素
print(my_tuple[3]) # 输出: Python
# 尝试修改元组
# my_tuple[3] = "Java" # 这会抛出TypeError
字典（Dictionary）
字典是Python中的另一种非常有用的数据结构。它存储键值对，每个键对应一个值。字典的键必须是不可变类型，如字符串或元组，且必须是唯一的。
# 创建一个字典
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "language": "Python"}
# 访问字典元素
print(my_dict["name"]) # 输出: Alice
# 添加或修改元素
my_dict["age"] = 26
print(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'language': 'Python'}
集合（Set）
集合是一个无序的、不重复的元素集合。它非常适用于去重和集合操作，如并集、交集、差集等。
# 创建一个集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
# 添加元素
my_set.add(6)
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# 集合去重
another_set = {1, 2, 2, 3, 4}
print(another_set) # 输出: {1, 2, 3, 4}
结语
通过对列表、元组、字典和集合的探索，我们不仅解锁了Python数据结构的秘密，还发现了每种结构的独特魔力。这些数据结构提供了强大的方式来组织和处理数据，是每个Python程序员宝箱中不可或缺的宝贝。现在，带着这份知识，继续你的Python冒险吧，更多神奇等着你去发现！
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