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在 Python 中，可以使用内置的 in 运算符来判断小列表中的值是否都存在于大列表中。例如：
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# 定义大列表
big_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 定义小列表
small_list = [2, 4]
# 判断小列表中的值是否都存在于大列表中
if all(x in big_list for x in small_list):
print("小列表中的值都存在于大列表中")
else:
print("小列表中的值不都存在于大列表中")
上面的代码中，首先定义了一个大列表 big_list 和一个小列表 small_list。然后，使用 all() 函数和内置的 in 运算符来判断小列表中的值是否都存在于大列表中。如果小列表中的值都存在于大列表中，则输出“小列表中的值都存在于大列表中”；否则，输出“小列表中的值不都存在于大列表中”。
如果想找到大列表中存在于小列表中的值，则可以使用内置的 filter() 函数来过滤出符合条件的值，例如：
# 定义大列表
big_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 定义小列表
small_list = [2, 4]
# 过滤出大列表中存在于小列表中的值
filtered_list = filter(lambda x: x in small_list, big_list)
# 输出过滤后的列表
print(list(filtered_list))
上面的代码中，首先定义了一个大列表 big_list 和一个小列表 small_list。然后，使用内置的 filter() 函数和匿名函数（lambda）来过滤出大列表中存在于小列表中的值。最后，输出过滤后的列表。这种方法可以快速找到大列表中存在于小列表中的值。
此外，在 Python 中，还可以使用列表推导式来简化上述操作。例如，上面的代码可以改写为：
# 定义大列表
big_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 定义小列表
small_list = [2, 4]
# 使用列表推导式过滤出大列表中存在于小列表中的值
filtered_list = [x for x in big_list if x in small_list]
# 输出过滤
print(filtered_list)
上面的代码中，使用了列表推导式来过滤出大列表中存在于小列表中的值。最后，输出过滤后的列表，即只包含大列表中存在于小列表中的值的列表。这种方法可以让代码更加简洁，更容易理解。
总之，在 Python 中，可以使用内置的 in 运算符、filter() 函数和列表推导式来从大列表中找到小列表中的值。根据具体需求，可以选择适当的方法来实现。
car是外部作用域的变量，可以直接在函数中引用。
def movir():
print(car)
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一内建的映射类型，基本的操作包括如下：
(1)len()：返回字典中键—值对的数量；
(2)d[k]:返回关键字对于的值；
(3)d[k]=v:将值关联到键值k上；
(4)del d[k]:删除键值为k的项；
(5)key in d:键值key是否在d中，是返回True，否则返回False。
(6)clear函数：清除字典中的所有项
(7)copy函数：返回一个具有相同键值的新字典；deepcopy()函数使用深复制，复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题
(8)fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典，键默认对应的值为None
(9)get函数：访问字典成员
(10)has_key函数：检查字典中是否含有给出的键
(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回，列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
(12)keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回，iterkeys返回键的迭代器
(13)pop函数：删除字典中对应的键
(14)popitem函数：移出字典中的项
(15)setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
(16)update函数：用一个字典更新另外一个字典
(17) values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器，由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素
一、字典的创建
1.1 直接创建字典
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd['two']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1.2 通过dict创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
items=[('one',1),('two',2),('three',3),('four',4)]
printu'items中的内容:'
printitems
printu'利用dict创建字典，输出字典内容:'
d=dict(items)
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
items中的内容:
[('one',1), ('two',2), ('three',3), ('four',4)]
利用dict创建字典，输出字典内容:
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
或者通过关键字创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict(one=1,two=2,three=3)
printu'输出字典内容:'
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出字典内容:
{'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
二、字典的格式化字符串
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
print"three is %(three)s."%d
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
threeis3.
三、字典方法
3.1 clear函数：清除字典中的所有项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
d.clear()
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
{}
请看下面两个例子
3.1.1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d={}
printd
printdd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{'two':2,'one':1}
3.1.2
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d.clear()
printd
printdd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{}
3.1.2与3.1.1唯一不同的是在对字典d的清空处理上，3.1.1将d关联到一个新的空字典上，这种方式对字典dd是没有影响的，所以在字典d被置空后，字典dd里面的值仍旧没有变化。但是在3.1.2中clear方法清空字典d中的内容，clear是一个原地操作的方法，使得d中的内容全部被置空，这样dd所指向的空间也被置空。
3.2 copy函数：返回一个具有相同键值的新字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
x={'one':1,'two':2,'three':3,'test':['a','b','c']}
printu'初始X字典：'
printx
printu'X复制到Y：'
y=x.copy()
printu'Y字典：'
printy
y['three']=33
printu'修改Y中的值，观察输出：'
printy
printx
printu'删除Y中的值，观察输出'
y['test'].remove('c')
printy
printx
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
初始X字典：
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
X复制到Y：
Y字典：
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':3,'two':2}
修改Y中的值，观察输出：
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
删除Y中的值，观察输出
{'test': ['a','b'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b'],'three':3,'two':2,'one':1}
注：在复制的副本中对值进行替换后，对原来的字典不产生影响，但是如果修改了副本，原始的字典也会被修改。deepcopy函数使用深复制，复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题。
# _*_ coding:utf-8 _*_
fromcopyimportdeepcopy
x={}
x['test']=['a','b','c','d']
y=x.copy()
z=deepcopy(x)
printu'输出：'
printy
printz
printu'修改后输出：'
x['test'].append('e')
printy
printz
运算输出：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出：
{'test': ['a','b','c','d']}
{'test': ['a','b','c','d']}
修改后输出：
{'test': ['a','b','c','d','e']}
{'test': ['a','b','c','d']}
3.3 fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典，键默认对应的值为None
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'])
printd
运算输出：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':None,'two':None,'one':None}
或者指定默认的对应值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}
3.4 get函数：访问字典成员
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.get('one')
printd.get('four')
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1
None
注：get函数可以访问字典中不存在的键，当该键不存在是返回None
3.5 has_key函数：检查字典中是否含有给出的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.has_key('one')
printd.has_key('four')
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
True
False
3.6 items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回，列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
list=d.items()
forkey,valueinlist:
printkey,':',value
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
three :3
two :2
one :1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
it=d.iteritems()
fork,vinit:
print"d[%s]="%k,v
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
d[three]=3
d[two]=2
d[one]=1
3.7 keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回，iterkeys返回键的迭代器
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printu'keys方法：'
list=d.keys()
printlist
printu'\niterkeys方法：'
it=d.iterkeys()
forxinit:
printx
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
keys方法：
['three','two','one']
iterkeys方法：
three
two
one
3.8 pop函数：删除字典中对应的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.pop('one')
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'three':3,'two':2}
3.9 popitem函数：移出字典中的项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.popitem()
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'two':2,'one':1}
3.10 setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.setdefault('one',1)
printd.setdefault('four',4)
printd
运算结果：
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
3.11 update函数：用一个字典更新另外一个字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3
}
printd
x={'one':1}
d.update(x)
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':123}
{'three':3,'two':2,'one':1}
3.12 values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器，由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3,
'test':2
}
printd.values()
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
[2,3,2,123]
8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）
python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。
列表是一种有序的集合，有点类似c里面的数组。它的特点是，可以随时向里面添加或删除其中的元素，在python中经常用来存放数据。列表的特点是中括号，内部元素用逗号隔开。
在这个列表中，可以放进去任何元素，不论你的元素是字符串、整型、浮点型、还是布尔值、空值，包括列表什么的，都可以放进去。
元素与元素之间，用逗号隔开。
列表会为每个元素分配序号，这个序号代表它的位置，称为索引（index），第一个元素的位置是0，第二个元素是1，以此类推。
使用索引获取列表中的值时，需要使用中括号来访问，在中括号前面加上列表名，中括号内部是元素的索引。
0代表第一个元素的位置，1代表第二个，-1代表倒数第一个，-2代表倒数第二个
使用 len() 函数，可以查看列表里面有多少个元素
在python中，列表的操作是非常的灵活的，我们可以向其中添加或删除元素。
添加使用 list.append() 函数
list.append() 函数是将元素插入到列表的末尾，当我们想在特定位置插入元素时可以使用 list.insert() 函数
list.insert() 函数接受两个参数，第一个参数是插入位置，第二个参数是要插入的元素。
需要注意的是，在使用append和insert时，必须在前面注明要操作的列表。就像上面的例子，我们要操作classmates这个列表，所以必须写成 classmates.append() 或 classmates.insert() ，如果不这么写，计算机就不知道你要往哪个列表中加入元素。
没有特殊情况的话，推荐使用append()函数添加元素，因为使用append的时候，元素默认加在列表尾部，不会造成其他元素索引值的改变。如果使用insert的话，就像上面的insert(1,'Tom')，在位置1插入'Tom'后，Tom后面所有的元素，索引值都加了一个1，列表中元素越多，受影响的程度越大，因此使用append()函数要比insert()函数更快。
删除列表中元素的方法有三种
del后面需要用索引的方式表明要删除的元素，也就是上面的例子，names[1]代表names中的第二个元素，使用del即可删除
list.pop() 函数与del差不多，都是使用索引值进行删除，只不过写法不同。
我们可以发现，执行 names.pop(1) 后，python shell打印出了第二个元素的值，也就是我们要删除的那个值，这是因为 pop() 这个函数，是有返回值的，有时候我们需要使用这个值，这个时候就可以用变量存起来。
这样我们就可以通过调用a而使用刚才删掉的元素了。
list.remove() 函数的作用是删除第一个匹配的元素，上面的例子中，names这个列表里面，有两个'Bob'，remove函数只删除了第一个'Bob'。这就是 list.remove() 函数的特点。
有时候我们想使用列表的前10个元素，或者前n个元素，这时候就应该使用列表的切片。
切片和索引类似，都是使用中括号，区别是，索引中的中括号里面只有一个数，而切片不同。切片是切割列表，形成切割下来的部分形成新的列表。
切片： list[start:end:[step=1]] ，这就是切片的表达式，要求start和end两者必须有一个，step不是可以不指定，不指定的时候默认为1。
切片该怎么理解呢，start就是开始的位置，end就是结束的位置。切片有个特点是“取前不取后”，看上面那个例子可以发现，1作为start，3作为end，1代表第二个元素，3代表第四个元素，列表切片的时候，是不取后面的那个数字对应的元素的，也就是不取第四个元素，所以names[1:3]只取了第二个元素和第三个元素，这就是所谓的取前不取后。
再看下一个例子。
当不指定start或者end的时候，start默认为0，end默认为最后一个元素的索引值+1，因为“取前不取后”，要想取到最后一个元素，必须加个1才行。
上例中，用 len(numbers) 表示了最后一个元素的索引值，因为索引值从0开始，最后一个元素的索引值一定是列表内元素个数-1，根据“取前不取后”，在end位置上的数字应该+1，所以最后就等于 len(numbers) 了。
当不设定start和end的时候，就默认取所有的元素了。
当加入step，这个选项后，step代表步长，默认为1，设定成2的时候，就是隔一个取一个，设定成3时就是隔两个取一个。
上例中，第一个切片，start和end均未设定，因此从第一个元素开始，隔一个取一个，得到了所有奇数位置的元素。
第二个切片，start设定为了1，因此取了所有偶数位置的元素。
3在列表中，0不在列表中，所以 3 in a 是True，而 0 in a 是False
更多关于列表的信息可以通过使用 help(list) 查看帮助文档。
将列表转换成数组或者数组转换成列表，操作如下（使用函数array 和 tolist）：
from numpy import *
listS = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]]
print(listS)
temp_array = array(listS, dtype=object)
print(temp_array)
listR = temp_array.tolist()
print(listR)