大家好！今天给大家分享Python中各大数据结构的特点及对比，帮助大家更好地理解和使用这些数据结构。以下是主要内容：
1.字符串（str）
可变性：不可变
有序性：有序
元素特性：由字符组成，字符可重复
定义符号：使用单引号'或双引号"定义
使用场景：文本处理、格式化输出等
2.列表（list）
可变性：可变
有序性：有序
元素特性：元素可重复，类型灵活
定义符号：使用方括号[]定义
使用场景：动态数据集合，频繁修改或有序存储
3.元组（tuple）
可变性：不可变
有序性：有序
元素特性：元素可重复，类型灵活
定义符号：使用圆括号()定义
性能：比列表更轻量，创建和访问速度更快
使用场景：存储固定数据，如坐标、配置参数等
4.字典（dict）
可变性：可变
有序性：Python 3.7及以后版本按插入顺序有序
元素特性：键唯一且不可变，值可重复
定义符号：使用花括号{}或dict()定义
性能：查找、插入、删除操作的时间复杂度均为O(1)
使用场景：快速查找键值对，如用户信息存储
5.有序字典（OrderedDict）
可变性：可变
有序性：严格按插入顺序维护顺序
元素特性：与字典相同，键唯一且不可变
定义符号：使用OrderedDict()定义
使用场景：需要严格顺序的键值对场景，如日志记录、配置顺序
6.集合（set）
可变性：可变
有序性：无序
元素特性：元素唯一且不可重复，必须是不可变类型
定义符号：使用花括号{}或set()定义
性能：查找、插入、删除操作的时间复杂度均为O(1)
使用场景：去重、成员检测、集合运算
7.不可变集合（frozenset）
可变性：不可变
有序性：无序
元素特性：与集合相同，元素唯一且不可变
定义符号：使用frozenset()定义
使用场景：可作为字典的键或集合的元素
总结： 这些数据结构各有特点，适用于不同的场景。理解它们的特性和使用场景，可以帮助我们更高效地编写Python代码。
希望这篇笔记对大家有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。记得点赞、收藏和关注哦！