python--字典工厂函数dict()

 dic = {"name" : "wangmo" ,"age" : 18}

 #dic.clear() #清空字典
 print(dic)
 #{}

 dic1=dic.copy() #复制字典
 print(dic1)
 #{'name': 'wangmo', 'age': 18}

 dic1=dict.fromkeys("hello",1) #快速生成字典
 print(dic1)
 #{'o': 1, 'h': 1, 'l': 1, 'e': 1}

 print(dic.get("name")) #查看字典中是否存在此key，没有提示none
 #wangmo

 print(dic["name"]) #查看字典中是否存在此key,没有会报错
 #wangmo

 print(dic.items()) #将每对key-value表示成列表中元组的形式
 #dict_items([('name', 'wangmo'), ('age', 18)])

 for i in dic.items(): #循环输出每个项目
     print(i)
 # ('name', 'wangmo')
 # ('age', 18)

 for k,v in dic.items(): #循环输出每个项目
     print(k,v)
 # name wangmo
 # age 18

 print(dic.keys()) #输出字典的key值
 #dict_keys(['name', 'age'])

 for i in dic.keys(): #循环输出字典的key值
     print(i)
 # name
 # age

 for i in dic.keys(): #可以循环输出key和value
     print('key is %s,value is %s' %(i,dic[i]))
 # key is age,value is 18
 # key is name,value is wangmo

 dic = {"name" : "wangmo" ,"age" : 18}

 #dic.pop("name") #删除一个一对key-value,没有会报错
 print(dic)
 #{'age': 18}

 #dic.popitem() #随机删除一对key-value，一般不用
 print(dic)
 #{'name': 'wangmo'}

 dic.setdefault("gender","M")  #如果键不已经存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值
 print(dic)
 dic.setdefault("gender","W")
 print(dic)
 # {'gender': 'M', 'name': 'wangmo', 'age': 18}
 # {'gender': 'M', 'name': 'wangmo', 'age': 18}

 dic.setdefault('gender1',[]) #也可以接一个列表
 print(dic)
 dic.setdefault('gender1',[]).append('male')
 print(dic)
 # {'gender1': [], 'name': 'wangmo', 'age': 18, 'gender': 'M'}
 # {'gender1': ['male'], 'name': 'wangmo', 'age': 18, 'gender': 'M'}

 dic={'name':"wangmo",'gender':'?'}
 dic1={'gender':'male'}

 dic.update(dic1) #用dic1更新dic
 print(dic)
 #{'name': 'wangmo', 'gender': 'male'}

 dic1={'gender':'male','age':25}
 dic.update(dic1) #用dic1更新dic
 print(dic)
 #{'gender': 'male', 'age': 25, 'name': 'wangmo'}

 print(dic1.values()) #打印value
 #dict_values([25, 'male']

 for i in dic1.values(): #循环打印value
     print(i)
 #
 # male

 data = dic.fromkeys([1,2,3]) #创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，value为字典所有键对应的初始值
 print(data)
 #{1: None, 2: None, 3: None}

 data = dic.fromkeys([1,2,3],'mo') #后面的value都一样
 print(data)
 #{1: 'mo', 2: 'mo', 3: 'mo'}

 data = dic.fromkeys([1,2,3],{'name':'mo','age':''}) #后面接一个字典
 print(data)
 data[1]['name']='MM' #只要改了一位，其他value都改了
 print(data)
 #{1: {'age': '25', 'name': 'mo'}, 2: {'age': '25', 'name': 'mo'}, 3: {'age': '25', 'name': 'mo'}}
 #{1: {'name': 'MM', 'age': '25'}, 2: {'name': 'MM', 'age': '25'}, 3: {'name': 'MM', 'age': '25'}}

 dic={'name':'mo','age':25,'gfs':['a','b','c']} #这里涉及一个浅copy问题，只copy第一层
 dic2=dic.copy() #字典的copy
 print(dic)
 # {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'c'], 'name': 'mo'}
 print(dic2)
 # {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'c'], 'name': 'mo'}
 dic2['name']='oo' #更改一个value值
 print(dic,dic2)
 # {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'c'], 'name': 'mo'} {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'c'], 'name': 'oo'}
 dic2['gfs'][2]='d' #更改value列表中的一个值
 print(dic,dic2)
 # {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'd'], 'name': 'mo'} {'age': 25, 'gfs': ['a', 'b', 'd'], 'name': 'oo'}
 print(id(dic),id(dic2)) #打印id，都是通过内存地址改列表
 #1933523997768 1933523997896
 print(id(dic['gfs']),id(dic2['gfs'])) #第二层的id就是一样的了
 #2108201311816 2108201311816

 #深copy
 import copy
 dic3=copy.deepcopy(dic)
 print(dic3)
 #{'name': 'mo', 'gfs': ['a', 'b', 'd'], 'age': 25}
 print(id(dic['gfs']),id(dic2['gfs']),id(dic3['gfs'])) #深copy的id变了
 #1541085601352 1541085601352 1541087074824

 #浅copy的一个场景：
 acc1={'name':'林海峰','account':{'credit':3000,'balance':3000}}
 acc2=acc1.copy()
 acc2['name']='杠娘'
 print(acc1)
 print(acc2)
 acc2['account']['credit'] -= 600
 print(acc1)
 print(acc2)
 # {'name': '林海峰', 'account': {'credit': 3000, 'balance': 3000}}
 # {'name': '杠娘', 'account': {'credit': 3000, 'balance': 3000}}
 # {'name': '林海峰', 'account': {'credit': 2400, 'balance': 3000}}
 # {'name': '杠娘', 'account': {'credit': 2400, 'balance': 3000}}

 for k,v in acc1.items(): #输出key，value,数据量大不好用
     print(k,v)
 # name 林海峰
 # account {'credit': 2400, 'balance': 3000}

 for k in acc1:  #输出key
     print(k)
 # name
 # account

 for k in acc1:
     print(k,acc1[k])
 # account {'balance': 3000, 'credit': 2400}
 # name 林海峰
 #多用这个，item需要转换，数据量大不好用