小白学python第41天之完成作业

# 定义两个小组的成员列表group_a = ["张三", "李四", "王五", "赵六", "王五", "钱七"]group_b = ["赵六", "钱七", "孙八", "周九", "孙八"]# 将列表转换为集合，自动去除内部重复成员set_a = set(group_a)set_b = set(group_b)print("小组a的独特成员：", set_a - set_b)print("小组b的独特成员：", set_b - set_a)print("两个小组的共同成员：", set_a & set_b)print("所有不重复的成员：", set_a | set_b)

# 创建一个购物车列表shopping_cart = ["苹果", "牛奶", "面包", "苹果", "鸡蛋"]# 使用 len() 获取购物车列表的长度cart_length = len(shopping_cart)print("购物车里商品的总数量是:", cart_length) # 先将列表转换为集合（自动去重）unique_items = set(shopping_cart)unique_count = len(unique_items)print("购物车里不重复的商品种类是:", unique_count)  print("具体种类:", unique_items) 

# 原始文本（字符串）text = "apple banana orange apple banana apple"# 1.字符串 -> 列表：使用split()方法按空格分割字符串，得到单词列表word_list = text.split()print("单词列表:", word_list) # 2.列表 -> 集合：利用集合去重的特性，得到不重复的单词集合unique_words = set(word_list)print("不重复的单词:", unique_words)# 3.统计原始文本中每个单词出现的次数（列表 -> 字典的思维）# 初始化一个空字典来存放统计结果word_count = {}# 遍历单词列表for word in word_list:    # 如果单词不在字典中，则将其加入字典，计数为1    # 如果已存在，则将其计数加1    if word not in word_count:        word_count[word] = 1    else:        word_count[word] += 1print("词频统计结果:", word_count)# 4.字典 -> 元组列表：将字典的键值对转换为元组列表，便于后续处理或排序items_list = list(word_count.items())print("键值对列表:", items_list) 

text = []for i in range(1, 10):    for j in range(1, i+1):        text.append(f"{i}×{j}={i*j}")print(text)

# 代码分析：# 外层循环：for i in range(1, 10)控制乘法的第一个数（1到9）；# 内层循环：for j in range(1, i+1)控制乘法的第二个数（1到i），确保只生成j≤i的项，避免重复；# 表达式：f"{i}×{j}={i*j}"使用f-string格式化字符串，生成每个乘法项。

text = [f"{i}×{j}={i*j}"for i in range(1, 10) for j in range(1, i+1)]print(text)

# 原始的数据api_response = {    'data': [        {'token': '43214', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20700', 'exch': 'NFO', 'price': 150.5},        {'token': '43218', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20700', 'exch': 'NFO', 'price': 120.0},        {'token': '43206', 'tsym': 'NIFTY07DEC23C20600', 'exch': 'NFO', 'price': 180.8},        {'token': '43207', 'tsym': 'NIFTY07DEC23P20600', 'exch': 'NFO', 'price': 95.5}    ]}# 使用字典推导式提取关键信息token_to_symbol = {item['token']: item['tsym'] for item in api_response['data']}print(token_to_symbol)