一、字典 dict
-
key-value键值对的数据的集合 -
可变的、无序的、
key不重复（key可哈希）
二、字典 dict 定义 初始化
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d = dict()或者d = {} -
dict(**kwargs)使用name = value初始化一个字典 -
dict(iterable,**kwarg)使用可迭代对象和name = value构造字典，不过可迭代对象的元素必须是一个 二元 结构-
d = dict(((1,'a'), (2,'b')))或d = dict(([1,'a'], [2,'b']))
-
-
dict(mapping, **kwarg)使用一个字典构建另一个字典 d = {'a':10, 'b':20, 'c':None, 'd':[1,2,3]}- 类方法
dict.fromkeys(iterable, value=None)d = dict.fromkeys(range(5))d = dict.fromkeys(range(5),0)
d1 = {}
d2 = dict()
d3 = {1:1, '2':2, 'a':3, 'b':True, 'c':[1,2,3]}
d4 = {'a':100, 'a':'2'} # 被后面的覆盖
d5 = dict([1,2], ['a',[300]], {'b', 400}) # 最后一组是集合，无序的，所以无法判断谁是 key
d6 = dict(a=1, b=2, c=3)
d7 = dict(d6)
d8 = dict.fromkeys(range(10))
l1 = [1]
d8 = dict.fromkeys(range(10), l1) # 不推荐使用此方式，l1 引用变了，dict 的 value 会跟随变化
print(d8)
l1.append(2)
print(d8)
示例.png
示例2.png
三、字典元素的访问
3.1 d[key]
- 返回
key对应的值value -
key不存在抛出KeyError异常
示例.png
3.2 get(key[, default])
- 返回
key对应的值value -
key不存在返回缺省值，若没有设置缺省值就返回None，不创建 kv 对
示例.png
3.3 setdefault(key[, default])
- 返回
key对应的值value -
key不存在，添加 kv 对，value设置为default，并返回default，若default没有设置，缺省为None
示例.png
四、字典增加和修改
4.1 d[key] = value
- 将
key对应的值修改为value key不存在添加新的 kv 对
4.2 update([other]) -> None
- 使用另一个字典的 kv 对更新本字典
-
key不存在，就添加 -
key存在，覆盖已经存在的key对应的值 - 就地修改
d.update(red=1)
d.update((('red',2),))
d.update({'red':3})
示例.png
五、字典删除
5.1 pop(key[, default])
-
key存在，移除它，并返回它的value -
key不存在，返回给定的default -
default为设置，key不存在则抛出KeyError异常
示例.png
5.2 popitem()
- 移除并返回一个任意的键值对
- 字典为
empty，抛出KeyError异常
示例.png
5.3 clear()
- 清空字典
5.4 del 语句
a = True
b = [6]
d = {'a':1, 'b':b, 'c':[1, 3, 5]}
del a # 引用计数减一，True 为常量，并不能说没有引用
del d['c'] # 删除了一个对象 [1, 3, 5]?
del b[0] # 列表清空，但列表本身还在，目前列表引用计数 2
c = b # 列表引用计数 3
del c # 引用计数 2
del b # 引用计数 1
b = d['b']
-
del d['c']看着像删除了一个对象，本质上减少了一个对象的引用，del实际上删除的是名称，而不是对象
六、字典的遍历和移除
6.1 for ... in dict
- 遍历
key
for k in d:
print(k)
示例.png
for k in d.keys():
print(k)
示例.png
for v in d.values():
print(v)
示例.png
- 遍历
item，即 kv 对
for item in d.items():
print(item)
示例.png
for item in d.items():
print(item[0], item[1])
示例.png
for k,v in d.items():
print(k, v)
示例.png
for k,_ in d.items():
print(k)
for _,v in d.items():
print(v)
6.2 总结
-
Python 3 中，
keys、values、items方法返回一个类似生成器的可迭代对象，不会把函数的返回结果复制到内存中- 返回
Dictionary view对象，可使用len()、iter()、in操作 - 字典的
entry的动态的视图，字典变化，视图将反映出这些变化 -
keys返回一个类set对象，也就是可看作一个set集合 - 若
values都可hash，那么items也可看作是类set对象
- 返回
Python 2 中，上面的方法会返回一个新的列表，占据新的内存空间，所以 Python 2 建议使用
iterkeys、itervalues、itertiems版本，返回一个迭代器，而不是返回一个copy
6.3 如何在遍历的时候移除元素
- 错误的做法
d = dict(a=1, b=2, c='abc')
for k,v in d.items():
d.pop(k) # 抛异常
while len(d): # 相当于清空，不如直接 clear()
print(d.popitem())
while d:
print(d.popitem())
示例.png
示例.png
示例.png
示例.png
- 正确的做法
d = dict(a=1, b=2, c='abc')
keys = []
for k,v in d.items():
if isinstance(v, str):
keys.append(k)
for k in keys:
d.pop(k)
print(d)
示例.png
七、字典的 key
7.1 key 的要求的 set 的元素要求一致
-
set的元素可看做key，set可看做dict简化版 -
hashable可哈希才可作为key，可使用hash()测试 d = {1:0, 2.0:3, "abc":None, ('hello','world','python'):"string", b'abc':'135'}
八、defaultdict
8.1 collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
- 第一个参数是
default_factory，缺省是None，它提供一个初始化函数，当key不存在的时候，会调用这个工厂函数来生成key对应的value - 构造一个字典，
values是列表，为其添加随机个元素
import random
d1 = {}
for k in 'abcdef':
for v in range(random.randint (1, 5)):
if k not in d1.keys():
d1[k] = []
d1[k].append(v)
print(d1)
示例.png
from collections import defaultdict
import random
d2 = defaultdict(list)
for k in 'dbcdef':
for v in range(random.randint(1, 5)):
d2[k].append(v)
print(d2)
示例.png
九、OrderedDict
9.1 collections.OrderedDict([items])
-
key并不是按照加入的顺序排列，可使用OrderedDict记录顺序
from collections import OrderedDict
import random
d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'orange': 2}
print(d)
keys = list(d.keys())
random.shuffle(keys)
print(keys)
od = OrderedDict()
for key in keys:
od[key] = d[key]
print(od)
print(od.keys())
示例.png
- 有序字典可记录元素插入的顺序，打印的时候也是按照这个顺序输出打印
- 3.6 版本的 Python 字典就是记录
key插入的顺序 (IPython 不一定有效果)
9.2 应用场景
假如使用字典记录了 N 个产品，这些产品使用
ID由小到大加入到字典中
除了使用字典检索的遍历，有时候需要取出ID，但希望是按照输入顺序，因为输入顺序是有序的
否则还要重新把遍历到的值排序
