概述
通常，程式必須處理許多物件。
股票的投資組合股票價格表這裡有三種主要的選擇（譯註：資料結構）可以使用：
列表。有序的資料。字典。無序的資料。集合。互異且無序的資料。把列表當作容器當資料順序很重要時，請使用列表。記住，列表可以儲存任何型別的物件。例如，包含元組的列表：
portfolio = [ ('GOOG', 100, 490.1), ('IBM', 50, 91.3), ('CAT', 150, 83.44)]portfolio[0] # ('GOOG', 100, 490.1)portfolio[2] # ('CAT', 150, 83.44)從零開始構建列表。
records = [] # Initial empty list# Use .append() to add more itemsrecords.append(('GOOG', 100, 490.10))records.append(('IBM', 50, 91.3))...從檔案讀取記錄的示例：
records = [] # Initial empty listwith open('Data/portfolio.csv', 'rt') as f: next(f) # Skip header for line in f: row = line.split(',') records.append((row[0], int(row[1]), float(row[2])))如果要快速隨機查詢（透過鍵名），那麼字典很有用。例如，股票價格字典：
prices = { 'GOOG': 513.25, 'CAT': 87.22, 'IBM': 93.37, 'MSFT': 44.12}以下是一些簡單的查詢：
>>> prices['IBM']93.37>>> prices['GOOG']513.25>>>從零開始構建字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict# Insert new itemsprices['GOOG'] = 513.25prices['CAT'] = 87.22prices['IBM'] = 93.37從檔案內容填充字典的示例：
prices = {} # Initial empty dictwith open('Data/prices.csv', 'rt') as f: for line in f: row = line.split(',') prices[row[0]] = float(row[1])注意：如果是在 Data/prices.csv 檔案上嘗試此操作，會發現幾乎可以正常工作——但是，在末尾有一個空行導致程式崩潰了。需要找出一些方法來修改程式碼以解決此問題（參見練習 2.6）。
字典查詢測試鍵是否存在：
if key in d: # YESelse: # NO可以查詢可能不存在的值，並在值不存在的情況下提供預設值。
name = d.get(key, default)示例：
>>> prices.get('IBM', 0.0)93.37>>> prices.get('SCOX', 0.0)0.0>>>在 Ｐython 中，幾乎任何型別的值都可以用作字典的鍵。字典的鍵必須是不可變型別。例如，元組：
holidays = { (1, 1) : 'New Years', (3, 14) : 'Pi day', (9, 13) : "Programmer's day",}然後訪問：
>>> holidays[3, 14]'Pi day'>>>列表，集合或者其它字典都不能用作字典的鍵，因為列表和字典（譯註：集合也是使用雜湊技術實現的）是可變的。
集合集合是互異且無序的資料。
tech_stocks = { 'IBM','AAPL','MSFT' }# Alternative syntaxtech_stocks = set(['IBM', 'AAPL', 'MSFT'])集合對於成員關係測試很有用。
>>> tech_stocksset(['AAPL', 'IBM', 'MSFT'])>>> 'IBM' in tech_stocksTrue>>> 'FB' in tech_stocksFalse>>>集合對於消除重複也很有用。
names = ['IBM', 'AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'GOOG', 'YHOO']unique = set(names)# unique = set(['IBM', 'AAPL','GOOG','YHOO'])其它集合操作：
names.add('CAT') # Add an itemnames.remove('YHOO') # Remove an items1 | s2 # Set unions1 & s2 # Set intersections1 - s2 # Set difference在這些練習中，你開始構建的程式是本課程剩餘部分使用的主要程式之一。請在 Work/report.py 檔案中工作。
練習 2.4：包含元組的列表Data/portfolio.csv 檔案包含投資組合中的股票列表。在 練習 1.30 中，你編寫了一個讀取該檔案並執行簡單計算的 portfolio_cost(filename) 函式。
程式碼看起來應該像下面這樣：
# pcost.pyimport csvdef portfolio_cost(filename): '''Computes the total cost (shares*price) of a portfolio file''' total_cost = 0.0 with open(filename, 'rt') as f: rows = csv.reader(f) headers = next(rows) for row in rows: nshares = int(row[1]) price = float(row[2]) total_cost += nshares * price return total_cost請使用這些程式碼作為指導，建立一個新檔案 report.py 。在 report.py 檔案中，定義 read_portfolio(filename) 函式，該函式開啟 Data/portfolio.csv 檔案並將其讀入到包含元組的列表中。為此，你需要對上面的程式碼做一些小修改。
首先，建立一個最初設為空列表的變數，而不是定義 total_cost = 0。例如：
portfolio = []接著，把每一行準確地儲存到元組中（就像在上次的練習中做的那樣），然後把元組追加到列表中，而不是合計總的費用。
for row in rows: holding = (row[0], int(row[1]), float(row[2])) portfolio.append(holding)最後，返回得到的portfolio 列表。
請互動式地試驗函式（提醒，要執行此操作，首先需要在直譯器執行 report.py 程式）。
提示：當在終端執行檔案的時候，請使用 -i 引數。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[('AA', 100, 32.2), ('IBM', 50, 91.1), ('CAT', 150, 83.44), ('MSFT', 200, 51.23), ('GE', 95, 40.37), ('MSFT', 50, 65.1), ('IBM', 100, 70.44)]>>>>>> portfolio[0]('AA', 100, 32.2)>>> portfolio[1]('IBM', 50, 91.1)>>> portfolio[1][1]50>>> total = 0.0>>> for s in portfolio: total += s[1] * s[2]>>> print(total)44671.15>>>建立的包含元組的列表非常類似於二維（2-Ｄ）陣列。例如，使用諸如 portfolio[row][column] （ row 和column 是整數）的查詢來訪問特定的列和行。
也就是說，可以使用像下面這樣的語句重寫最後的 for 迴圈：
>>> total = 0.0>>> for name, shares, price in portfolio: total += shares*price>>> print(total)44671.15>>>使用字典（而不是元組）修改在練習 2.4 中編寫的函式來表示投資組合中的股票。在字典中，使用欄位名 "name", "shares" 和 "price" 來表示輸入檔案中的不同列。
以與練習 2.4 中相同的方式試驗這個新的函式。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}, {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}]>>> portfolio[0]{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}>>> portfolio[1]{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}>>> portfolio[1]['shares']50>>> total = 0.0>>> for s in portfolio: total += s['shares']*s['price']>>> print(total)44671.15>>>在這裡可以看到，每個條目的不同欄位是透過鍵名來訪問的，而不是數字型別的列號。這通常是首選方式，因為這樣得到的程式碼在以後易於閱讀。
檢視大型的字典或者列表可能會很混亂。要使除錯的輸出變得整潔，可以考慮使用 pprint() 函式。
>>> from pprint import pprint>>> pprint(portfolio)[{'name': 'AA', 'price': 32.2, 'shares': 100}, {'name': 'IBM', 'price': 91.1, 'shares': 50}, {'name': 'CAT', 'price': 83.44, 'shares': 150}, {'name': 'MSFT', 'price': 51.23, 'shares': 200}, {'name': 'GE', 'price': 40.37, 'shares': 95}, {'name': 'MSFT', 'price': 65.1, 'shares': 50}, {'name': 'IBM', 'price': 70.44, 'shares': 100}]>>>在使用索引而不是數字查詢某元素的地方，字典是一種用來跟蹤元素的很有用的方式。在 Python shell 中，嘗試使用字典：
>>> prices = { }>>> prices['IBM'] = 92.45>>> prices['MSFT'] = 45.12>>> prices... look at the result ...>>> prices['IBM']92.45>>> prices['AAPL']... look at the result ...>>> 'AAPL' in pricesFalse>>>該 Data/prices.csv 檔案包含一系列帶有股票價格的行，看起來像下面這樣：
"AA",9.22"AXP",24.85"BA",44.85"BAC",11.27"C",3.72...編寫 read_prices(filename)函式將諸如此類的價格集合讀取到字典中，字典的鍵代表股票的名字，字典的值代表股票的價格。
為此，從空字典開始，並且像上面做的那樣開始插入值。但是，現在正在從從檔案中讀取值。
我們將使用該資料結構快速查詢給定名稱的股票的價格。
這部分需要一些小技巧。首先，確保像之前做的那樣使用 csv 模組——無需在這裡重複發明輪子。
>>> import csv>>> f = open('Data/prices.csv', 'r')>>> rows = csv.reader(f)>>> for row in rows: print(row)['AA', '9.22']['AXP', '24.85']...[]>>>另外一個小麻煩是 Data/prices.csv 檔案可能有一些空行在裡面。注意上面資料的最後一行是一個空列表——意味著那一行沒有資料。
這有可能導致你的程式因為異常而終止。酌情使用 try 和 except 語句捕獲這些異常。思考：使用 if 語句來防範錯誤的資料是否會更好？
編寫完 read_prices() 函式，請互動式地測試它並確保其正常工作：
>>> prices = read_prices('Data/prices.csv')>>> prices['IBM']106.28>>> prices['MSFT']20.89>>>透過新增一些計算盈虧的語句到 report.py 程式，將所有的工作聯絡到一起。這些語句應該採用在練習 2.5 中儲存股票名稱的列表，以及在練習 2.6 中儲存股票價格的字典，並計算投資組合的當前值以及盈虧。