6.6替换元素
7.tuple类型
7.1创建tuple
7.2创建单元素tuple
7.3“可变”的tuple
8.条件判断和循环
8.1，if语句
8.2，if...else
8.3，if-elif-else
要避免嵌套结构的if...else...,可以用if...多个elif...else...的结构,一次写完所有的规则：
score = 85
if score>=90:
print 'excellent'
elif score>=80:
print 'good'
elif score>=60:
print 'passed'
else:
print 'failed'
elif 意思就是else if。这样一来，我们就写出了结构非常清晰的一系列条件判断。
特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断，如果某个判断为 True，执行完对应的代码块，后面的条件判断就直接忽略，不再执行了。
8.4，for循环
Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来：
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
for name in L:
print name
注意: name 这个变量是在 for 循环中定义的，意思是，依次取出list中的每一个元素，并把元素赋值给 name，然后执行for循环体（就是缩进的代码块）。
这样一来，遍历一个list或tuple就非常容易了。
8.5，while循环
和 for 循环不同的另一种循环是 while 循环，while 循环不会迭代 list 或 tuple 的元素，而是根据表达式判断循环是否结束。
比如要从 0 开始打印不大于 N 的整数：
N = 10
x = 0
while x < N:
print x
x = x + 1
while循环每次先判断 x < N，如果为True，则执行循环体的代码块，否则，退出循环。
在循环体内，x = x + 1 会让 x 不断增加，最终因为 x < N 不成立而退出循环。
如果没有这一个语句，while循环在判断 x < N 时总是为True，就会无限循环下去，变成死循环，所以要特别留意while循环的退出条件。
8.6，break退出循环
用 for 循环或者 while 循环时，如果要在循环体内直接退出循环，可以使用 break 语句。
比如计算1至100的整数和，我们用while来实现：
sum = 0
x = 1
while True:
sum = sum + x
x = x + 1
if x > 100:
break
print sum
咋一看， while True 就是一个死循环，但是在循环体内，我们还判断了 x > 100 条件成立时，用break语句退出循环，这样也可以实现循环的结束。
8.7，continue继续循环
在循环过程中，可以用break退出当前循环，还可以用continue跳过后续循环代码，继续下一次循环。
假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码：
L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
sum = 0.0
n = 0
for x in L:
sum = sum + x
n = n + 1
print sum / n
现在老师只想统计及格分数的平均分，就要把 x < 60 的分数剔除掉，这时，利用 continue，可以做到当 x < 60的时候，不继续执行循环体的后续代码，直接进入下一次循环：
for x in L:
if x < 60:
continue
sum = sum + x
n = n + 1
计算1-100所有奇数的和：
sum = 1
x = 1
while True:
x = x + 1
if x%2==0:
continue
if x > 100:
break
sum+=x
print sum
8.8，多重循环
在循环内部，还可以嵌套循环，我们来看一个例子：
for x in ['A', 'B', 'C']:
for y in ['1', '2', '3']:
print x + y
x 每循环一次，y 就会循环 3 次，这样，我们可以打印出一个全排列：
A1
A2
A3
B1
B2
B3
C1
C2
C3
9.Dict和Set类型
9.1，什么是dict
用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。
花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略
由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：
>>> len(d)
3
注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。
9.2，访问dict
可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：
>>> print d['Adam']
95
>>> print d['Paul']
Traceback (most recent call last):
File "index.py", line 11, in <module>
print d['Paul']
KeyError: 'Paul'
注意: 通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError。
要避免 KeyError 发生，有两个办法：
一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：
if 'Paul' in d:
print d['Paul']
如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d['Paul'] ，从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：
>>> print d.get('Bart')
59
>>> print d.get('Paul')
None
9.3，dict的特点
dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。
由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。
dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
当我们试图打印这个dict时：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。
dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。
不可变这个限制仅作用于key，value是否可变无所谓：
{
'123': [1, 2, 3], # key 是 str，value是list
123: '123', # key 是 int，value 是 str
('a', 'b'): True # key 是 tuple，并且tuple的每个元素都是不可变对象，value是 boolean
}
最常用的key还是字符串，因为用起来最方便。
9.4，更新dict
dict是可变的，也就是说，我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict：
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去，用赋值语句：
>>> d['Paul'] = 72
再看看dict的内容：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value：
>>> d['Bart'] = 60
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 60}
9.4，遍历dict
直接使用for循环可以遍历 dict 的 key：
>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> for key in d:
... print key
...
Lisa
Adam
Bart
由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。
有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。
set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。
创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
可以查看 set 的内容：
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。
因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？
>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
>>> len(s)
3
结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。
9.6，访问set
例如，存储了班里同学名字的set：
>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])
我们可以用 in 操作符判断：
Bart是该班的同学吗？
>>> 'Bart' in s
True
Bill是该班的同学吗？
>>> 'Bill' in s
False
bart是该班的同学吗？
>>> 'bart' in s
False
看来大小写很重要，'Bart' 和 'bart'被认为是两个不同的元素。
9.6，set的特点
set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。
set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。
最后，set存储的元素也是没有顺序的。set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？
星期一到星期日可以用字符串'MON', 'TUE', ... 'SUN'表示。假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？
可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐：
x = '???' # 用户输入的字符串
if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= 'SUN':
print 'input error'
else:
print 'input ok'
如果事先创建好一个set，包含'MON' ~ 'SUN'：
weekdays = set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN'])
再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：
x = '???' # 用户输入的字符串
if x in weekdays:
print 'input ok'
else:
print 'input error'
这样一来，代码就简单多了。
9.7，遍历set
由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：
>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
>>> for name in s:
... print name
...
Lisa
Adam
Bart
注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。
9.8，更新set
由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：
一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。
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
所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。
