《元组（Tuple）和集合（Set）》

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一、元组（Tuple）

1. 元组基础

• 定义：元组是不可变的有序集合，用圆括号()或直接逗号分隔定义。

empty_tuple = () # 空元组 simple_tuple = (1, "apple", 3.14) # 混合类型元组 nested_tuple = ((1, 2), ["a", "b"]) # 嵌套元组 single_element = (5,) # 单元素需加逗号，否则视为普通括号 

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• 特性：
• 不可变：元素无法增删改（尝试修改会触发TypeError）。
• 有序：元素按定义顺序排列，支持索引和切片。
• 高效：内存占用少，适合频繁访问的场景。

2. 元组操作

• 索引与切片

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!fruits = ("apple", "banana", "cherry") print(fruits # 输出：apple（第1个元素） print(fruits[-1]) # 输出：cherry（最后一个元素） print(fruits[1:3]) # 输出：('banana', 'cherry')（切片） 

• 常见操作

# 拼接元组 new_tuple = fruits + ("orange",) print(new_tuple) # 输出：('apple', 'banana', 'cherry', 'orange') # 统计元素出现次数 print(fruits.count("apple")) # 输出：1 # 查找元素索引 print(fruits.index("banana")) # 输出：1 

3. 元组的应用场景

• 需要不可变数据的场景：函数返回多个值（如return a, b）。作为字典的键（字典键必须不可变）。保护数据不被意外修改（如配置信息）。

二、集合（Set）

1. 集合基础

• 定义：集合是无序且元素唯一的集合，用花括号{}或set()函数定义。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!empty_set = set() # 空集合（不能用{}，否则是字典） simple_set = {1, 2, 3, 2, 1} # 自动去重，结果为{1, 2, 3} 

• 特性：
• 无序：元素无固定顺序，不支持下标访问。
• 唯一性：元素不可重复。
• 可变：支持增删改操作（但元素本身需可哈希）。

2. 集合操作

• 添加元素

fruits = {"apple", "banana"} fruits.add("cherry") # 添加单个元素 fruits.update(["orange", "kiwi"]) # 添加多个元素 

• 删除元素

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!fruits.remove("banana") # 删除指定元素（不存在会报错） fruits.discard("pear") # 删除指定元素（不存在不报错） fruits.pop() # 随机删除一个元素 

• 集合运算

set1 = {1, 2, 3} set2 = {2, 3, 4} # 并集（所有元素） print(set1 | set2) # 输出：{1, 2, 3, 4} # 交集（共同元素） print(set1 & set2) # 输出：{2, 3} # 差集（set1独有的元素） print(set1 - set2) # 输出：{1} # 对称差集（仅存在于一个集合中的元素） print(set1 ^ set2) # 输出：{1, 4} 

3. 集合的应用场景

• 去重：快速去除列表中的重复元素。

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3] unique_numbers = set(numbers) print(unique_numbers) # 输出：{1, 2, 3} 

• 成员关系检查：高效判断元素是否存在。

if "apple" in fruits: print("存在苹果！") 

三、元组 vs 集合 对比表

四、实战案例

案例1：统计文本高频词

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!text = "Python is great and Java is also great" words = text.split() # 转为集合去重，再转为列表统计频率 unique_words = list(set(words)) frequency = {word: words.count(word) for word in unique_words} print(frequency) # 输出：{'Python': 1, 'is': 2, 'great': 2, 'and': 1, 'Java': 1, 'also': 1} 

案例2：安全的数据存储

# 用元组存储不可变的配置信息 config = ( ("host", "localhost"), ("port", 8080), ("debug", True) ) # 尝试修改会报错 # config[0] = ("host", "127.0.0.1") # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment 

案例3：快速去重与关系运算

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!# 去重 numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_numbers = set(numbers) print(unique_numbers) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5} # 集合运算 set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} print(set_a & set_b) # 输出：{3}（交集） 

五、常见问题与解决方案

1. 元组不可变，如何“修改”？

元组本身不可变，但可通过以下方式间接修改：

• 转换成列表：

t = (1, 2, 3) l = list(t) l[0] = 99 new_t = tuple(l) print(new_t) # 输出：(99, 2, 3) 

2. 集合元素必须可哈希

集合中的元素必须是不可变类型（如数字、字符串、元组），列表、字典等不可哈希类型会报错：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!# 错误示例：列表不可哈希 invalid_set = { [1, 2], 3 } # TypeError: unhashable type: 'list' # 正确示例：用元组替代 valid_set = { (1, 2), 3 } 

3. 如何选择元组和列表？

• 用元组：数据不需要修改（如坐标、配置参数）。需要提高数据访问速度（元组比列表更轻量）。
• 用列表：需要频繁增删改元素（如动态数据集合）。

六、总结与下一步

• 核心收获：
• 元组适用于不可变数据场景，集合适用于去重和集合运算。
• 两者均通过()或set()定义，但元组有序且不可变，集合无序且唯一。