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
-
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
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
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
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
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
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
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