上一篇的连接：菜鸟初学python入门进阶第四节：面向对象，自定义序列类
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dict属于map类型 先看看源码
from collections.abc import Mapping点击abc，ctrl+b
from _collections_abc import * from _collections_abc import __all__ctrl+B进入all
__all__ = ["Awaitable", "Coroutine", "AsyncIterable", "AsyncIterator", "AsyncGenerator", "Hashable", "Iterable", "Iterator", "Generator", "Reversible", "Sized", "Container", "Callable", "Collection", "Set", "MutableSet", "Mapping", "MutableMapping", "MappingView", "KeysView", "ItemsView", "ValuesView", "Sequence", "MutableSequence", "ByteString", ]看到"Mapping", "MutableMapping",dict属于"MutableMapping"（可修改mapping） 再来ctrl+B
class MutableMapping(Mapping):其继承了mapping
class Mapping(Collection):mapping也是继承collection，所以某种程度上和序列类型有很多操作方法一样
isinstance(实例, 某种类型) isinstance方法还可以判断继承链 我们不妨看看isinstance的描述
def isinstance(x, A_tuple): # real signature unknown; restored from __doc__ """ Return whether an object is an instance of a class or of a subclass thereof. A tuple, as in ``isinstance(x, (A, B, ...))``, may be given as the target to check against. This is equivalent to ``isinstance(x, A) or isinstance(x, B) or ...`` etc. """ pass返回实例是否是该类或该类其中某个子类的实例 但是
from _collections_abc import * from _collections_abc import __all__ a = {} print(isinstance(a, MutableMapping))输出
Truea是一个字典，但是当我们去看dict的继承关系
class dict(object):dict却基本没有继承任何东西 a并不是真正继承了mutablemapping，只是实现了其中一些魔法函数 isinstance实际上是调用了register。 如果我们去mutablemapping类的末尾，可以看到
MutableMapping.register(dict)dict被先注册在了mutablemapping里，仿佛预先知道 mutablemapping一定会有一个子类是dict。 这种方法不同于继承，这是注册，先注册将要有的子类，再在别处写该具体子类，子类不需要再继承基类，只需要实现注册该子类的基类中的魔法函数（协议）即可。 这和继承是反过来的。 不管是继承还是注册，这几个类都被连在了一条链上。 isinstance就是找这条链上的类。
我们可以通过上述方法去查看dict的操作。 鉴于dict其实是用c语言写的，我们如果用pycharm，还是可以看到其用python的方式为我们展现了dict的描述和操作。这并不是真的逻辑，只是用代码的方式为我们展现文档。
常用操作如
a = {"a": {"b": "c"}} a.clear()就不赘述了。
浅拷贝和深拷贝：
a = {"a": {"b": "c"}} b = a.copy() import copy c = copy.deepcopy(a)b是浅拷贝的结果，实际上只是用一个新的指针指向原地址 c是深拷贝，是真正弄了一个备份，可以随意修改，不影响原来的数据
fromkeys方法： 这是个静态方法，可以为可迭代的对象增加值，并返回一个字典
l = ['a', 'b'] d = dict.fromkeys(l, 2) print(d)输出
{'a': 2, 'b': 2}get方法： xxx = xx.get(“key”,默认值)
items方法：
a = {"a": {"b": "c"}, "d": "e"} for key, value in a.items(): print(key, value)输出
a {'b': 'c'} d esetdefault方法： 不仅将值取出来，还加进原字典里
a = {"a": {"b": "c"}, "d": "e"} j = a.setdefault("f", 'g') print(j) print(a)输出
g {'a': {'b': 'c'}, 'd': 'e', 'f': 'g'}update方法： 有点像extend，放可迭代的字典就行
a = {"a": {"b": "c"}, "d": "e"} a.update(aa="aa",bb="bb",cc="cc",dd="dd") print(a)输出
{'a': {'b': 'c'}, 'd': 'e', 'aa': 'aa', 'bb': 'bb', 'cc': 'cc', 'dd': 'dd'}UserDict 鉴于dict其实是用c语言写的，不建议继承dict或list 一般使用继承UserDict
from collections import UserDict class nDict(UserDict): def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, value)defauldict
from collections import defaultdict class defaultdict(dict): """ defaultdict(default_factory[, ...]) --> dict with default factory The default factory is called without arguments to produce a new value when a key is not present, in __getitem__ only. A defaultdict compares equal to a dict with the same items. All remaining arguments are treated the same as if they were passed to the dict constructor, including keyword arguments. """defaudict主要是重写了missing方法，dict属于mutablemapping，mutablemapping里面的getitem方法会调用missing方法。 defaudict如果找不到键，会默认返回空列表
def __missing__(self, key): # real signature unknown; restored from __doc__ """ __missing__(key) # Called by __getitem__ for missing key; pseudo-code: if self.default_factory is None: raise KeyError((key,)) self[key] = value = self.default_factory() return value """ pass使用：
from collections import defaultdict a = {"a": {"b": "c"}, "d": "e"} b = defaultdict(dict, a) c = b['sb'] print(c)输出
{'a': {'b': 'c'}, 'd': 'e', 'aa': 'aa', 'bb': 'bb', 'cc': 'cc', 'dd': 'dd'} {}集合与不可变集合。 集合无序，不重复。 frosenset没有add方法。 set有很多的方法，也实现了很多魔法函数，性能很高。 简单方法看文档即可
dict查找的性能远远大于list。在list中随着数据增大，查找时间增加，而在dict中查找时间不会增加。 dict实际上是个哈希表 set也是哈希表 dict的key和set的值，都必须是可以哈希的。 而不可变对象都是可哈希的，如str、frosenset、tuple。 我们可以通过实现魔法函数hash来让自定义类返回特定的值，把自定义类变成可哈希的，再放到dict的key和set的值中。 dict的内存花销大，但找的快。 dict的储存顺序和元素添加顺序有关，且加入数据可能改变已有数据的顺序。
就到这里😙😙 下一篇的连接：菜鸟初学python入门进阶第六节：面向对象，引用、可变性与垃圾回收
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