python3 字典常见用法总结

python3 字典常见用法总结

 

Python字典是另外一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其余容器模型。

1、建立字典

字典由键和对应值成对组成。字典也被称做关联数组或哈希表。基本语法以下：

 

dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

# 也可如此建立字典

dict1 = { 'abc': 456 }
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }

 

注意：

每一个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号，每对用逗号分割，总体放在花括号中（{}）。

键必须独一无二，但值则没必要。

值能够取任何数据类型，但必须是不可变的，如字符串，数或元组。

 

2、访问字典里的值

把相应的键放入熟悉的方括弧，以下实例:

 

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}

print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
print ("dict['Age']: ", dict['Age'] )

#以上实例输出结果：

#dict['Name']:  Zara
#dict['Age']:  7

 

若是用字典里没有的键访问数据，会输出错误以下：

 

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print ("dict['Alice']: ", dict['Alice'] )

# 以上实例输出结果：

#KeyError: 'Alice'

 

3、修改字典

向字典添加新内容的方法是增长新的键/值对，修改或删除已有键/值对以下实例:

 

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}

dict['Age'] = 8; # update existing entry
dict['School'] = "DPS School"; # Add new entry

print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
print ("dict['School']: ", dict['School'])

#以上实例输出结果：

#dict['Age']:  8
#dict['School']:  DPS School

 

4、删除字典元素

能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操做。

显示删除一个字典用del命令，以下实例：

 

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}

del dict['Name'] # 删除键是'Name'的条目
dict.clear()     # 清空词典全部条目 KeyError: 'Age'
del dict         # 删除词典 TypeError: 'type' object is not subscriptable

print ("dict['Age']: ", dict['Age'])

# 但这会引起一个异常，由于用del后字典再也不存在

 

5、字典键的特性

字典值能够没有限制地取任何python对象，既能够是标准的对象，也能够是用户定义的，但键不行。

两个重要的点须要记住：

1）不容许同一个键出现两次。建立时若是同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，以下实例：

 

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'}

print("dict['Name']: ", dict['Name'])

#以上实例输出结果：

#dict['Name']:  Manni

 

2）键必须不可变，因此能够用数，字符串或元组充当，因此用列表就不行，以下实例：

 

dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}

print("dict['Name']: ", dict['Name'])
 
# 以上实例输出结果：
# TypeError: unhashable type: 'list'

 

6、字典内置函数&方法

Python字典包含了如下内置函数：

 

cmp(dict1, dict2)  #比较两个字典元素。

len(dict)              #计算字典元素个数，即键的总数。

str(dict)              #输出字典可打印的字符串表示。

type(variable)     #返回输入的变量类型，若是变量是字典就返回字典类型。       

 

参考连接：https://www.cnblogs.com/scios/p/8108243.html

 

 

判断python字典中key是否存在的

 

通常有两种通用作法:

第一种方法：使用自带函数实现:

在python的字典的属性方法里面有一个has_key()方法:

 

#生成一个字典
d = {'name':Tom, 'age':10, 'Tel':110}

#打印返回值
print d.has_key('name')

#结果返回True

 

第二种方法：使用in方法:

 

#生成一个字典
d = {'name':Tom, 'age':10, 'Tel':110}

#打印返回值，其中d.keys()是列出字典全部的key
print ‘name’ in d.keys()
print 'name' in d

#两个的结果都是返回True

 

除了使用in还可使用not in，断定这个key不存在，使用in要比has_key要快。

参考连接：https://blog.csdn.net/tao546377318/article/details/52160942

 

python字典按照value进行排序

 

先说几个解决的方法，具体的有时间再细说

 

d = {'a':1,'b':4,'c':2}

字典是这个，而后要对字典按照value进行排序

 

方法一：

sorted(d.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True)

 

方法二：

import operator

sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1))

 

方法三：

f = zip(d.values(),d.keys())

sorted(f)

 

//结果是 [(1, 'a'), (2, 'c'), (4, 'b')]

zip 以后，zip函数默认会对第一个元素进行排序的，如何取消排序？

参考连接：https://www.cnblogs.com/timtike/p/6562402.html

 

OrderedDict 有序字典以及读取json串时如何保持原有顺序

 

1. OrderedDict 有序字典

 

OrderedDict是dict的子类，它记住了内容添加的顺序。

dict自己是无序的，OrderedDict之因此能记住顺序，是将对应关系转化为元组进行存储，顺序经过列表来记录，以此实现保持原有顺序的功能

OrderedDict([(3, 'A'), (2, 'B'), (1, 'C')])

而原字典的存储形式是这样的

{1: 'C', 2: 'B', 3: 'A'}

比较时，OrderedDict要内容和顺序彻底相同才会视为相等。

 

 

示例：

 

import collections

d = collections.OrderedDict()
d[3] = 'A'
d[2] = 'B'
d[1] = 'C'
for k, v in d.items():
   print(k, v)

 

结果是顺序（按程序读取顺序输出）

而若是d是通常的dict，则结果是逆序（输出顺序与key值有关）

 

 

 

2.读取json串时如何保持原有顺序

 

import json

from collections import OrderedDict
metadata = json.loads(text, object_pairs_hook=OrderedDict);

 

metadata中properties的顺序是跟text中定义的顺序是同样的。

具体能够看python文档中json.loads函数中的参数。

参考连接： https://blog.csdn.net/yockie/article/details/44065885