Python字典 你必须知道的用法系列

本文Python版本为3.7.X，阅读本文以前需了解python字典的基本用法。

介绍

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，每一个键值对之间用逗号（，）分隔，整个字典包括在大括号中（{})，键必须是惟一的，值能够取任何类型，可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。特色包括：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增长而变慢；
2. 须要占用的内存较多

因此，dict是一种以空间换取时间的数据结构，应用于须要快速查找的场景。

操做

经常使用方法

get()

返回指定键的值，若是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)
<ipython-input-12-ef61a380920e> in <module>
----> 1 print(dict_1['nama'])

KeyError: 'nama'

key in dict

使用in操做符来判断键是否存在于字典中，存在则返回True，不然返回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全部键：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全部值：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()相似，用户得到与给顶尖相关联的值，不一样的是，该方法若是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，若是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()

删除字典中的全部项，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，返回一个具备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()

建立一个新字典，dict.fromkeys(seq[, value])，以序列seq中的元素作字典的键，value为字典全部键对应的初始值，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}

常见操做

合并字典

有四种方式：

1. 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}

1. 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}

1. 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

和列表推导式相似，优势是底层用C实现，会快不少，推荐使用。

对换字典的键值

使用字典推导式能够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

想建立一个字典，其自己是另外一个字典的子集。

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以前的字典是无序的，可是有时候咱们须要保持字典的有序性，orderDict能够在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，先删除最先添加的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

能够看到OrderedDict是按照字典建立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，这也就致使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，须要将对应的多个值保存在其它容器好比列表或集合，取决于多值是否须要保证惟一性。

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，有如下特色：

1. keys()会返回字典中的全部键，而且字典的键是支持集合操做的，因此利用集合的交叉并补便可对字典的键进行处理；
2. items()返回(key, value)组成的对象，支持集合操做；
3. values()并不支持集合操做，由于并不能保证全部的值是惟一的，可是若是必需要判断操做，能够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，在建立一个字典时，指望能够去除某些键：

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}

以上。

原文出处：https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/11879100.html