Python字典中的使用方法-创新互联
今天就跟大家聊聊有关Python字典中的使用方法,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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字典(dict)是Python中内置的一个数据结构,由多个键值对组成,键(key)和值(value)用冒号分隔,每个键值对之间用逗号(,)分隔,整个字典包括在大括号中({}),键必须是唯一的,值可以取任何类型,但是键必须是不可变类型,如字符串,数字或元组。
底层使用了hash表来关联key和value,dict是无序的。特点包括:
● 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
● 需要占用的内存较多
所以,dict是一种以空间换取时间的数据结构,应用于需要快速查找的场景。
操作:常用方法
get()
返回指定键的值,如果key不存在,则返回默认值(默认为None),而不会报错,语法为dict.get(key)。
dict_1['age'] = 24 In [7]: print(dict_1.get('age')) 24 In [11]: print(dict_1.get('nama')) None In [12]: print(dict_1['nama']) --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last)in ----> 1 print(dict_1['nama']) KeyError: 'nama'
key in dict
使用in操作符来判断键是否存在于字典中,存在则返回True,否则返回False,语法为:key in dict。
In [15]: dict_1 Out[15]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None} In [16]: print('name' in dict_1) True In [17]: print('nama' in dict_1) False
在python 2中该功能使用has_key()方法实现。
items()
以列表形式返回可遍历的(键, 值)元组数组,语法为dict.items()。
In [18]: dict_1 Out[18]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None} In [19]: print(dict_1.items()) dict_items([('name', None), ('age', 24), ('sex', None)]) In [20]: for key, value in dict_1.items(): ...: print(key, value) ...: name None age 24 sex None
keys()
以列表返回一个字典的所有键:dict.keys()
In [21]: dict_1 Out[21]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None} In [22]: print(dict_1.keys()) dict_keys(['name', 'age', 'sex'])
values()
以列表形式返回字典中的所有值:dict.values()
In [27]: dict_1 Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'} In [28]: print(dict_1.values()) dict_values([None, 24, None, 'Tony']) setdefault() 和get()类似,用户获得与给顶尖相关联的值,不同的是,该方法如果键不存在时会添加键并将值设为默认值,语法为:dict.setdefault(key, default=None)。 In [23]: dict_1 Out[23]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None} In [24]: print(dict_1.setdefault('name')) None In [25]: print(dict_1.setdefault('name', 'Tony')) None In [26]: print(dict_1.setdefault('sub_name', 'Tony')) Tony In [27]: dict_1 Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
update()
语法为:dict_1.update(dict_2),用于把dict_2的键值对更新到dict_1中,如果有相同的键会被覆盖。
In [31]: dict_1 Out[31]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'} In [32]: dict_2 Out[32]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''} In [33]: dict_1.update(dict_2) In [34]: dict_1 Out[34]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}
clear()
删除字典中的所有项,dict.clear(),举个例子:
In [1]: dict_1 = dict(name="Tony", age=24) In [2]: dict_2 = dict_1 In [3]: print(dict_2) {'name': 'Tony', 'age': 24} In [4]: dict_2.clear() In [5]: dict_2 Out[5]: {} In [6]: dict_1 Out[6]: {}
copy()
浅拷贝原始字典,返回一个具有相同键值对的新字典,dict.copy(),举个例子:
In [1]: dict_1 = dict(name='Tony', info=['boy', 24]) In [2]: dict_3 = dict_1.copy() In [3]: dict_3['name'] = "Ring" In [4]: dict_3['info'].remove('boy') In [5]: dict_3 Out[5]: {'name': 'Ring', 'info': [24]} In [6]: dict_1 Out[6]: {'name': 'Tony', 'info': [24]}
fromkeys()
创建一个新字典,dict.fromkeys(seq[, value]),以序列seq中的元素做字典的键,value为字典所有键对应的初始值,其中value为可选参数, 默认为None。适用于数据初始化,举个例子:
In [1]: info = ['name', 'age', 'sex'] In [2]: dict_1 = dict.fromkeys(info) In [3]: dict_1 Out[3]: {'name': None, 'age': None, 'sex': None}
常见操作
合并字典
有四种方式:
常规处理
In [15]: dict_1 Out[15]: {'Tony': 24} In [16]: dict_2 Out[16]: {'ben': 18} In [17]: dict3 = dict() In [18]: for key, value in dict_1.items(): ...: dict_3[key] = value ...: In [19]: for key, value in dict_2.items(): ...: dict_3[key] = value ...: In [20]: dict_3 Out[20]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
update()
In [9]: dict_1 Out[9]: {'Tony': 24} In [10]: dict_2 Out[10]: {'ben': 18} In [12]: dict_3 = dict_1.copy() In [13]: dict_3.update(dict_2) In [14]: dict_3 Out[14]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
借助字典的dict(d1, **d2)方法
In [33]: dict_1 Out[33]: {'Tony': 24} In [34]: dict_2 Out[34]: {'ben': 18} In [35]: dict_3 = dict(dict_1, **dict_2) In [36]: dict_3 Out[36]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
进阶
字典推导式
和列表推导式类似,优点是底层用C实现,会快很多,推荐使用。
对换字典的键值
使用字典推导式可以轻松对换一个字典的键值:
In [42]: dict_4 Out[42]: {24: 'Tony', 18: 'ben'} In [43]: dict_3 Out[43]: {'Tony': 24, 'ben': 18} In [44]: dict_4 = {k:v for v, k in dict_3.items()} In [45]: dict_4 Out[45]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}
从字典中提取子集
想创建一个字典,其本身是另一个字典的子集。
举个例子:
In [88]: a = {'Ben': 18, 'Jack': 12, 'Ring': 23, 'Tony': 24} In [89]: b = {k:v for k, v in a.items() if v > 18} In [90]: b Out[90]: {'Ring': 23, 'Tony': 24}
生成有序字典
在Python3.6之前的字典是无序的,但是有时候我们需要保持字典的有序性,orderDict可以在dict的基础上实现字典的有序性,这里的有序指的是按照字典key插入的顺序来排列,这样就实现了一个先进先出的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的key。
举例:
In [49]: from collections import OrderedDict In [50]: ordered_dict = OrderedDict([('a', 2), ('b', 4), ('c', 5)]) In [51]: for key, value in ordered_dict.items(): ...: print(key, value) ...: a 2 b 4 c 5
可以看到OrderedDict是按照字典创建时的插入顺序来排序。
原理:OrderedDict内部维护了一个双向链表,它会根据元素加入的顺序来排列键的位置,这也就导致OrderedDict的大小是普通字典的2倍多。
合并列表中key相同的字典
也就是生成所谓的一键多值字典,需要将对应的多个值保存在其它容器比如列表或集合,取决于多值是否需要保证唯一性。
举个例子:
In [64]: from collections import defaultdict In [65]: a = [{'a': 1}, {'b': 3}, {'c': 4}, {'a':5}, {'b':2}, {'b': 4}] In [66]: b = defaultdict(list) In [67]: [b[k].append(v) for item in a for k, v in item.items()] Out[67]: [None, None, None, None, None, None] In [68]: b Out[68]: defaultdict(list, {'a': [1, 5], 'b': [3, 2, 4], 'c': [4]}) In [69]: b['a'] Out[69]: [1, 5]
寻找两个字典的异同
场景:寻找两个字典中的异同,包括相同的键或者相同的值。
分析:字典是一系列键值之间的映射集合,有以下特点:
keys()会返回字典中的所有键,并且字典的键是支持集合操作的,所以利用集合的交叉并补即可对字典的键进行处理;
items()返回(key, value)组成的对象,支持集合操作;
values()并不支持集合操作,因为并不能保证所有的值是唯一的,但是如果必须要判断操作,可以先将值转化为集合来实现。
举例:
In [78]: a = {'a':1, 'b':2, 'c':3} In [79]: b = {'b':3, 'c':3, 'd':4} In [80]: a.keys() & b.keys() Out[80]: {'b', 'c'} In [81]: a.keys() - b.keys() Out[81]: {'a'} In [82]: a.items() & b.items() Out[82]: {('c', 3)}
再举一个例子,在创建一个字典时,期望可以去除某些键:
In [85]: a Out[85]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} In [86]: c = {k: a[key] for k in a.keys() - {'b'}} In [87]: c Out[87]: {'a': 3, 'c': 3}
看完上述内容,你们对Python字典中的使用方法有进一步的了解吗?如果还想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,感谢各位的阅读。
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