什么是正则表达式？

正则表达式（Regular Expressions），通常简称为 regex 或 regexp，是一种强大的文本处理工具。它们是用于在文本中搜索、匹配及操作特定模式字符串的字符序列。正则表达式提供了一套符号和语法，用以定义这些字符串模式。

正则表达式的核心在于两个基本概念：字符匹配和位置匹配。字符匹配允许你定义应该出现在文本中的字符或字符集合，而位置匹配则让你指定这些字符应该出现的相对位置。通过组合这些符号和语法，你可以创建出简单到极其复杂的模式，用以执行各种文本处理任务。

正则表达式的组成元素

• 字面字符：普通字符，如 a 或 7，它们表示它们自身。
• 特殊字符：如 .（匹配任意单个字符）、*（匹配前一个字符 0 次或多次）、+（匹配前一个字符 1 次或多次）等。
• 字符类：用于匹配一组字符中的任意一个，例如 [a-zA-Z] 匹配任意一个字母。
• 量词：指定一个元素必须出现的次数，如 ?（0 或 1 次）、{n}（恰好 n 次）。
• 锚点：指定匹配必须出现在输入字符串的特定位置，如 ^（行的开头）、$（行的结尾）。
• 分组：用括号 () 将多个元素组合在一起，以便将它们视为一个单一单元。

说到Python开发，数据类型真的是绕不开的话题。不管是刚学编程的小白，还是已经写了不少代码的老手，都得对数据类型有扎实的理解。不然，项目写到一半，遇到一堆类型转换的坑，或者选错了数据结构导致性能拉胯，那可就尴尬了。

这篇文章的目标就是帮你搞定这些麻烦事儿！我们会从实战的角度出发，聊聊Python的核心数据类型，像数字、字符串、列表、字典这些常用的东西，怎么用才更高效，怎么避免踩坑。而且，还会分享一些可以直接上手的小技巧，让你写代码时更加得心应手。

🔍 问题分析：为什么数据类型如此重要？

在实际开发中，我们经常遇到以下问题：

🚨 常见痛点

• 类型错误：字符串和数字混用导致程序崩溃
• 性能问题：不合适的数据结构导致程序运行缓慢
• 内存浪费：错误的类型选择占用过多内存
• 代码可读性差：数据类型不明确导致维护困难

这些问题的根源往往在于对Python数据类型的理解不够深入。

在 C# 中，集合是一种非常重要的数据结构，它用于存储一组唯一的元素。HashSet<T> 是一种基于哈希表的集合数据结构，它提供了高效的元素查找、添加和删除操作。HashSet<T> 是无序的，并且不允许重复的元素，这使得它在某些场景下非常有用。

创建 HashSet

要创建一个 HashSet，您需要引入 System.Collections.Generic 命名空间：

C#
using System.Collections.Generic;

// 创建一个空的 HashSet
HashSet<int> numbers = new HashSet<int>();

在 C# 开发中，Dictionary<TKey, TValue>（简称 Dictionary）是一种非常常用且高效的数据结构。它也可以帮助我们快速访问、管理大量的键值对。在本文中，我们将结合示例详细介绍 Dictionary 的使用场景、常用操作以及最佳实践，帮助你更好地理解 C# 字典在实际业务中的运用。

什么是 C# Dictionary

Dictionary<TKey, TValue> 是 C# 基础类库中提供的泛型集合类型，用于存储键值对（Key-Value pair）。

• Key（键）：具有唯一性，如果插入重复键，会抛出异常或覆盖视具体情况而定。
• Value（值）：可以重复，不限制唯一性。

Dictionary 的特点

1. 快速查找

   Dictionary 使用哈希表（Hash Table）实现，能提供平均 O(1) 的查找速度，也就是说，随着元素数量的增多，其访问效率依然较为稳定和高效。

2. 无序集合

   Dictionary 中元素存储顺序并不一定与插入顺序一致，无法按照加入的顺序来遍历获取，需要注意这一点。

3. 泛型支持

   Dictionary<TKey, TValue> 支持指定键和值的数据类型，能更好地利用类型安全。

4. 应用场景广

   • 缓存系统的存储：根据唯一标识（Key）快速检索对象。
   • 数据统计：用键来表示一个标识或名称，值用于存储统计结果或其他信息。
   • 快速查找表：需要在海量数据中快速定位时，非常适用。
   • 配置管理：常用来加载配置项，按键快速检索。

概念和特点

在 C# 中，List<T> 是一种泛型集合，它提供了一组强大的方法来管理一组有序的对象。列表的特点包括：

• 动态大小：与数组不同，列表的大小会根据需要动态增长或缩小。
• 同类型元素：列表中只能包含一种类型的元素，这个类型在声明时通过泛型参数 T 指定。
• 随机访问：列表支持通过索引快速访问元素。
• 灵活的操作：列表提供了丰富的方法，如添加、删除、查找、排序等。

应用场景

• 数据集合管理：当你需要一个可以动态调整大小的数据集合时，列表是一个理想的选择。
• 数据库查询结果：数据库查询通常返回可变大小的数据集，列表可以方便地存储这些结果。
• UI元素管理：在用户界面编程中，列表可以用来管理动态的控件集合，如下拉菜单项。

方法与属性

常用方法

• Add(T item)：在列表的末尾添加一个元素。
• AddRange(IEnumerable<T> collection)：添加一个元素集合到列表的末尾。
• Remove(T item)：移除列表中第一个匹配的元素。
• RemoveAt(int index)：移除指定索引处的元素。
• Clear()：移除列表中所有的元素。
• Contains(T item)：判断元素是否在列表中。
• IndexOf(T item)：查找元素在列表中第一次出现的位置。
• Sort()：对列表中的元素进行排序。
• Reverse()：反转列表中的元素顺序。
• Find(Predicate<T> match)：查找符合条件的第一个元素。
• FindAll(Predicate<T> match)：查找符合条件的所有元素。
• ToArray()：将列表转换为数组。
• Insert(int index, T item)：在指定位置插入一个元素。
• CopyTo(T[] array, int arrayIndex)：将列表中的元素复制到数组中。

常用属性

• Count：获取列表中的元素个数。
• Capacity：获取或设置列表可以存储的元素总数。
• Item[int index]（索引器）：获取或设置指定索引处的元素。