Python 数据类型--字典类型

字典 dict

字典是Python的另一种有序的可变数据结构，且可存储任意类型对象。

字典是一种键值对的数据容器，每个键值(key：value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号“{}”中。键和值两者一一对应，与表不同的是，词典的元素没有顺序，不能通过下标引用元素。字典是通过键来引用。

字典中的键必须是唯一的同时不可变的，值则没有限制。

创建 dict

>>> dict1 = {'key1':'value1' , 'key2':'value2' , 'key3':'value3'}

>>> dict1

{'key3': 'value3', 'key2': 'value2', 'key1': 'value1'}

字典中的键必须是唯一的,类型是不可变类型。因此，也可以通过如下方式创建

>>> dict1 = {'key1':'value1' , 'key2':'value2' , 3:'value3'}

>>> dict1

{'key2': 'value2', 'key1': 'value1', 3: 'value3'}

甚至：

>>> t = (1,2,3) # 元组是不可变的类型，可以作为键

>>> dict1 = {'key1':'value1' , t:'value2' , 3:'value3'}

>>> dict1

{'key1': 'value1', 3: 'value3', (1, 2, 3): 'value2'}

由于一个key只能对应一个value，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值覆盖掉：

>>> dict1['key4'] = 'VALUE4'

>>> dict1

{'key3': 'value3', 'key2': 'value2', 'key1': 'value1', 'key4': 'VALUE4'}

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

>>> dict1['key4'] = 'value4'

>>> dict1

{'key3': 'value3', 'key2': 'value2', 'key1': 'value1', 'key4': 'value4'}

要避免key不存在的错误，有两种办法：

# 一是通过in判断key是否存在：

>>> 'value4' in dict1

False

# 二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

>>> dict1 = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}

>>> dict1

{'key3': 'value3', 'key2': 'value2', 'key1': 'value1'}

>>> dict1['key5'] = dict1.get('value5','value5')

>>> dict1

{'key3': 'value3', 'key2': 'value2', 'key1': 'value1', 'key5': 'value5'}

>>>

注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。

dict函数快速构造字典：

>>> zip(["a","b","c"],[4,5,6])

[('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)]

>>> dict(zip(["a","b","c"],[4,5,6]))

{'a': 4, 'c': 6, 'b': 5}

>>> dict(name="lans",age="22")

{'age': '22', 'name': 'lans'}

>>>

请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；
需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：

>>> key = [1, 2, 3]

>>> d[key] = 'a list'

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: unhashable type: 'list'

访问 dict 中的元素

dict在创建时就指定了key:value的关系，程序可以通过key来访问对应的元素。

>>> dict1 = {'key1':'value1' , 'key2':'value2' , 'key3':'value3'}

>>> dict1['key1']

'value1'

字典中的常见的方法：

clear()：从字典中删除所有项

例：

>>> dict1.clear()

>>> dict1

{}

copy()：创建并返回字典的一个浅拷贝（新字典中的元素是对原始字典中元素的引用）

例如：添加一个元素“a”，返回其在列表中个数

>>> d1 = {1:'a',2:'b',3:'c'}

>>> d2 = d1.copy()

# 用id()函数可以看出值是同一个对象

>>> id(d1[2])

140415073723656

>>> id(d2[2])

140415073723656

>>>

# 但两个字典本身不是同一个对象

>>> id(d2)

140415072754216

>>> id(d1)

140415072754776

# 修改d2中的一个值，d1中的将不会被改变，此时d1[1]和d2[1]已经不是同一个对象了。

>>> d2[1]="A"

>>> d2

{1: 'A', 2: 'b', 3: 'c'}

>>> d1

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

get(key [ , returnValue])：返回key对应的值；如果key不在字典中，同时指定了returnValue，就返回指定的值。如果没有指定returnValue，就返回none。
has_key(key)：如果key在字典中，就返回1，否则返回0

例如：

>>> d1 = {1:'a',2:'b',3:'c'}

>>> d1.has_key(1)

True

>>> d1.has_key(4)

False

items()：返回一个由元组构成的列表，每个元组包含一个键-值对

例如：

>>> d1.items()

[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

keys()：返回字典中所有键的列表

例如：

>>> d1.keys()

[1, 2, 3]

values()：返回字典所有值的一个列表

例如：

>>> d1.values()

['a', 'b', 'c']

popitem()：删除任意键-值对，并作为两个元素的一个元组返回。如果字典为空，会产生KeyError异常
update(newdic)：将来自newdic的所有键-值对添加到当前字典中，并覆盖同名键的值

例如：

>>> d1 = {1:'a',2:'b',3:'c'}

>>> d2 = {3:'A',4:'B',5:'C'}

>>> d1.update(d2)

>>> d1

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'A', 4: 'B', 5: 'C'}

pop(key)：指定key 删除对应的value

例如：

>>> d1.pop(1)

'a'

>>> d1

{2: 'b', 3: 'c'}

>>> d1.pop(3)

'c'

>>> d1

{2: 'b'}

fromkeys(seq[, value]))：将seq中的元素作为key，返回一个字段。对应的value为可选的，默认为None

例如：

>>> dict = dict.fromkeys(seq)

>>> dict

{'age': None, 'name': None, 'sex': None}

iterkeys()：返回字典键的一个迭代器
itervalues()：返回字典值得一个迭代器
iteritems()：返回键-值对的一个迭代器

转载自：Python基本数据类型——字典 https://www.cnblogs.com/wshenjin/p/7192153.html