Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]
可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []
Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
> print L[0] 12
千万不要越界，否则会报错
> print L[3] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
> L = [12, 'China', 19.998] > print L[-1] 19.998
-4的话显然就越界了
> print L[-4] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2>", line 1, in <module> print L[-4] IndexError: list index out of range >
List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：
> L = [12, 'China', 19.998]
> L.append('Jack')
> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
> L.insert(1, 3.14)
> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>
通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
> L.pop() 'Jack' > print L [12, 3.14, 'China', 19.998] > L.pop(0) 12 > print L [3.14, 'China', 19.998]
也可以通过下标进行复制替换
> L[1] = 'America' > print L [3.14, 'America', 19.998]
Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
> t = (3.14, 'China', 'Jason') > print t (3.14, 'China', 'Jason')
但是不能重新赋值替换：
> t[1] = 'America' Traceback (most recent call last): File "<pyshell#21>", line 1, in <module> t[1] = 'America' TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:
> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B']) > print t (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B']) > L = t[3] > L[0] = 122 > L[1] = 233 > print t (3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])
这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
> d['Jone'] = 99
> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
> print d['Adam'] 95
如果Key不存在，会报错：
> print d['Jack'] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#40>", line 1, in <module> print d['Jack'] KeyError: 'Jack'
所以访问之前最好先查询下key是否存在：
> if 'Adam' in d : print 'exist key' exist key
或者直接用保险的get方法：
> print d.get('Adam')
95
> print d.get('Jason')
None
至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
> for key in d : print key, ':', d.get(key) Lisa : 85 Paul : 75 Adam : 95 Bart : 59
Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:
> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）
> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
> d['Jone'] = 0
> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
或者
> dMerge2 = dict(d1, **d2)
> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
> dMerge3 = dict(d1)
> dMerge3.update(d2)
> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
> print 'A' in s True > print 'D' in s False
大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]
>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
> s = set([1, 2, 3]) > s.add(4) > print s set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
> s = set([1, 2, 3]) > s.add(3) > print s set([1, 2, 3])
删除set中的元素时，用set的remove()方法：
> s = set([1, 2, 3, 4]) > s.remove(4) > print s set([1, 2, 3])
如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
> s = set([1, 2, 3]) > s.remove(4) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 4
所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',]) x1 = 'Feb' x2 = 'Sun' if x1 in months: print 'x1: ok' else: print 'x1: error' if x2 in months: print 'x2: ok' else: print 'x2: error' > x1: ok x2: error
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。