1、字典dict定义 初始化
  key-value键值对的数据的集合,可变、无序、key不重复(哈希、唯一)
  1> d = dict() 或者 d = {}

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d1 = dict()
d2 = {}
print(d1)
print(d2) 执行结果:
{}
{}

  2> dict(**kwargs)使用name=value对初始化一个字典

d1 = dict(a=1,b=2,c=3)    #或着:d1 = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d1) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

  3> dict(iterable, **kwarg)使用可迭代对象和name=value对构造字典,不过可迭代对象的元素必须是一个二元结构

d = dict((('a',1),('b',2),('c',3)))    #或者:d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(d) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

  4>dict(mapping, **kwarg)使用一个字典构建另一个字典

l1 = [3,4]
d1 = dict(a=1,b=2,c=l1)
d2 = dict(d1)
print(d1)
print(d2)
print(d2 == d1)
print(d2 is d1)
l1.append(5)
print(d1)
print(d2)
执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': [3, 4]}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': [3, 4]}
True
False
{'a': 1, 'b': 2, 'c': [3, 4, 5]}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': [3, 4, 5]}

  5>类方法dict.fromkeys(iterable, value=None)

d1 = dict.fromkeys(range(5))
d2 = dict.fromkeys(range(5),0)
print(d1)
print(d2) 执行结果:
{0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None}
{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0}

  6>key可哈希、不重复、可去重

d = {'a':1,'a':2}
print(d) 执行结果:
{'a': 2}

2、字典元素的访问
  d[key]
    返回key对应的值value
    key不存在抛出KeyError异常
  get(key[, default])
    返回key对应的值value
    key不存在返回缺省值,如果没有设置缺省值就返回None
  setdefault(key[, default])
    返回key对应的值value
    key不存在,添加kv对,value设置为default,并返回default,如果default没有设置,缺省为None

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d1 = dict(a=1,b=2,c=3,d=4)
print(d1)
print(d1['a']) # 不存在则抛出 KeyError 异常
print(d1.get('b'))
print(d1.get('e')) # 不存在返回None
print(d1.setdefault('d','e')) # 返回key对应的value值
print(d1.setdefault('e',5)) # key值不存在,创建kv对
print(d1) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
1
2
None
4
5
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

3、字典的增加和修改
  [key] = value
    将key对应的值修改为value
    key不存在添加新的kv对
  update([other])  →  None
    使用另一个字典的kv对更新本字典
    key不存在,就添加
    key存在,覆盖已经存在的key对应的值
    就地修改

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d1 = dict(a=1,b=2,c=3,d=4)
print(d1)
d1['d'] = 3 # 将key对应的值修改为value
print(d1)
d1['e'] = 4 # key不存在添加新的kv对
print(d1)
d1.update({'b':3,'e':1})
print(d1) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3, 'e': 4}
{'a': 1, 'b': 3, 'c': 3, 'd': 3, 'e': 1}

4、字典删除
  pop(key[, default])
    key存在,移除它,并返回它的value
    key不存在,返回给定的default
    default未设置,key不存在则抛出KeyError异常
  popitem()
    移除并返回一个任意的键值对
    字典为empty,抛出KeyError异常
  clear()
    清空字典

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d1 = dict(a=1,b=2,c=3,d=4)
print(d1)
d1.pop('d')
print(d1)
print(d1.pop('e',None)) # 不存在返回缺省值,可以判断key值是否存在
d1.popitem() # 随机弹出
print(d1)
d1.clear()
print(d1) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
None
{'a': 1, 'b': 2}
{}

  del语句

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 a = True
b = [2]
d = {'a':1,'b':b,'c':[3,4]}
print(d)
del a # 引用计数归零
del b[0] # 删除成空列表
print(b)
c = b # 引用计数加1
del d['c']
print(d) 执行结果:
{'a': 1, 'b': [2], 'c': [3, 4]}
[]
{'a': 1, 'b': []}

  看着像删除了一个对象,本质上减少了一个对象的引用,del实际上删除的是名称,而不是对象

5、字典遍历
  for ... in dict
  遍历key
    for k in d:
      print(k)

    for k in d.keys():
      print(k)

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d = dict((('a',1),('b',2),('c',3)))
for k in d:
print(k)
print('*' * 10)
for k in d.keys(): # 遍历key,建议使用d.keys()
print(k) 执行结果:
a
b
c
**********
a
b
c

  遍历value
    for k in d:
      print(d[k])

    for k in d.keys():
      print(d.get(k))

    for v in d.values():
      print(v)

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d = dict((('a',1),('b',2),('c',3)))
for k in d:
print(d[k])
print('*' * 10)
for k in d.keys():
print(d.get(k))
print('*' * 10)
for v in d.values():
print(v) 执行结果:
1
2
3
**********
1
2
3
**********
1
2
3

  遍历item,即kv对
    for item in d.items():
      print(item)

    for item in d.items():
      print(item[0],item[1])

    for k,v in d.items():
      print(k,v)

    for k,_ in d.items():
      print(k)

    for _,v in d.items():
      print(v)

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 d = dict((('a',1),('b',2),('c',3)))
for item in d.items():
print(item)
print('*' * 10)
for item in d.items():
print(item[0],item[1])
print('*' * 10)
for k,v in d.items():
print(k,v) 执行结果:
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
**********
a 1
b 2
c 3
**********
a 1
b 2
c 3

6、总结
  Python3中,keys、values、 items方法返回一个类似一个生成器的可迭代对象,不会把函数的返回结果复制到内存中
    返回Dictionary view对象,可以使用len()、iter()、in操作
    字典的entry的动态的视图,字典变化,视图将反映出这些变化
    keys返回一一个类set对象,也就是可以看做一个set集合
    如果values都可以hash,那么items也可以看做是类set对象

  Python2中,上面的方法会返回一 个新的列表,占据新的内存空间。所以Python2建议使用iterkeys、itervalues、iteritems版本, 返回一个迭代器,而不是返回一个copy

7、字典遍历和移除
  如何在遍历的时候移除元素
  错误做法:

d = dict(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)
for k in d:
d.pop(k) #RuntimeError异常
d = dict(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)
while len(d): # 等同于 while d:
print(d.popitem()) # 相当于清空字典,不如直接clear()

  正确做法:

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 keys = []
d = dict(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)
print(d)
for k,v in d.items():
if v > 4:
keys.append(k)
for k in keys:
d.pop(k)
print(d) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

8、字典的key
  key的要求和set的元素要求一致
    set的元素可以就是看做key,set可以看做dict的简化版
    hashable可哈希才可以作为key,可以使用hash()测试

9、defaultdict 缺省字典
  collections.defaultdict([default_factory[, ...]])
    第一个参数是default_factory,缺省是None,它提供一 个初始化函数。当key不存在的时候,会调用这个工厂函数来生成key对应的value
    构造一个字典,values是列表,为其添加随机个元素

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 import random d = {}
for k in 'abcde':
for v in range(random.randint(1,5)):
if k not in d.keys():
d[k] = list()
d[k].append(v)
print(d) 执行结果:
{'a': [0, 1, 2], 'b': [0, 1, 2, 3, 4], 'c': [0, 1], 'd': [0, 1], 'e': [0, 1]}
# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 import random d = {}
for k in 'abcde':
for v in range(random.randint(1,5)):
#d.get(k, []).append(v) #key不存在返回缺省值(该方法此处不合适!)
d.setdefault(k, []).append(v) #key不存在,添加kv对,返回缺省值
print(d) 执行结果:
{'a': [0, 1, 2, 3], 'b': [0, 1, 2], 'c': [0, 1, 2], 'd': [0, 1, 2, 3, 4], 'e': [0, 1, 2, 3]}
# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 from collections import defaultdict
import random
d = defaultdict(list) #函数名称
for k in 'abcde':
for v in range(random.randint(1,5)):
d[k].append(v) # d[k] = list() 函数名称后加(),函数调用
print(d) 执行结果:
defaultdict(<class 'list'>, {'a': [0, 1, 2, 3, 4], 'b': [0, 1], 'c': [0, 1, 2, 3, 4], 'd': [0, 1, 2, 3, 4], 'e': [0]})
# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 from collections import defaultdict
import random
d = defaultdict(set) #函数名称
for k in 'abcde':
for v in range(random.randint(1,5)):
d[k].add(v) # d[k] = set() 函数名称后加(),函数调用
print(d) 执行结果:
defaultdict(<class 'set'>, {'a': {0, 1, 2}, 'b': {0}, 'c': {0, 1, 2}, 'd': {0}, 'e': {0, 1, 2, 3}})

10、有序字典 OrderedDict

  collections.OderedDict([items])
    key并不是按照加入的顺序排列,可以使用OrderedDict记录顺序;
    有序字典可以记录元素插入的顺序,打印的时候也是按照这个顺序输出打印;
    3.6版本的Python的字典就是记录key插入的顺序(IPython不一定有效果);

  建议:要想记录字典的插入顺序,请使用OrderedDict

# -*- coding:utf-8 -*-
# version:python3.7 from collections import OrderedDict
d = dict()
d['a'] = 1
d['b'] = 2
d['c'] = 3
d['d'] = 4
print(d) 执行结果:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

  应用场景:
    假如使用字典记录了N个产品,这些产品使用ID由小到大加入到字典中
    除了使用字典检索的遍历,有时候需要取出D,但是希望是按照输入的顺序,因为输入顺序是有序的
    否则还需要重新把遍历到的值排序

python字典(dict)的更多相关文章

  1. python字典dict的增、删、改、查操作

    ## python字典dict的增.删.改.查操作dict = {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male', }#增# dict['heigh'] = 185 # ...

  2. Python 字典 dict() 函数

    描述 Python 字典 dict() 函数用于创建一个新的字典,用法与 Pyhon 字典 update() 方法相似. 语法 dict() 函数函数语法: dict(key/value) 参数说明: ...

  3. 'dict_values' object does not support indexing, Python字典dict中由value查key

    Python字典dict中由value查key 众所周知,字典dict最大的好处就是查找或插入的速度极快,并且不想列表list一样,随着key的增加越来越复杂.但是dict需要占用较大的内存空间,换句 ...

  4. python 字典dict - python基础入门(15)

    前面的课程讲解了字符串str/列表list/元组tuple,还有最后一种比较重要的数据类型也需要介绍介绍,那就是python字典,俗称:dict. python中的字典可与字符串/列表/元组不同,因为 ...

  5. Python字典(dict)使用技巧

    字典dict是Python中使用频率非常高的数据结构,关于它的使用,也有许多的小技巧,掌握这些小技巧会让你高效地的使用dict,也会让你的代码更简洁. 1.默认值 假设name_for_userid存 ...

  6. python 字典 dict 该注意的一些操作

    在用python处理dict 的时候,有几个该注意的地方,这里跟大家提一下: 1)操作dict 时,尽量少产生新的列表对象.比如: 遍历dict的时候,如果用 dic = {"a" ...

  7. python 字典(dict)按键和值排序

    python 字典(dict)的特点就是无序的,按照键(key)来提取相应值(value),如果我们需要字典按值排序的话,那可以用下面的方法来进行: 1 下面的是按照value的值从大到小的顺序来排序 ...

  8. python 字典dict和列表list的读取速度问题, range合并

    python 字典和列表的读取速度问题 最近在进行基因组数据处理的时候,需要读取较大数据(2.7G)存入字典中,然后对被处理数据进行字典key值的匹配,在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字 ...

  9. Python 字典dict 集合set

    字典dict Python内置字典,通过key-value进行存储,字典是无序的,拓展hash names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75 ...

  10. 使用 json 模块,使json数据格式与Python字典dict数据格式互相转换,获取数据更加方便

    一.定义 JSON 是一种数据格式 使用 javaScript (Java 死鬼破特)对象表示法 二.特点 1.JSON 与 XML格式数据的区别 ====== 两种格式的数据,都是跨语言,跨平台 c ...

随机推荐

  1. Maven项目中的packaging标签

    <packaging>XXX</packaging> 项目的打包类型xxx:pom.jar.war.(packing默认是jar类型). pom是最简单的打包类型,pom 项目 ...

  2. SQL Server 最小日志记录

    SQL Server之所以记录事务日志,首要目的是为了把失败或取消的操作还原到最原始的状态,但是,并不是所有的操作都需要完全记录事务日志,比如,在一个空表上放置排他锁,把大量的数据插入到该空表中.即使 ...

  3. Delphi XE XML信息的读取

    <?xml version=""?> <ConString> <Item> <Name/> <Type>C</Ty ...

  4. 教你高效使用数据可视化BI软件创建医院卫生耗材运营监控大屏

    灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏.大家可以在他们的官网下载软件.   本文以医院卫生耗材运营监控大屏 ...

  5. 内网渗透之跨边界传输 - 反弹shell

    大年初一,当然是更一篇重磅文章啦 反弹shell /bin目录下带sh的都是shell nc 1.正向连接,目标机监听自身端口,攻击机主动建立连接 目标机:nc -lvvp 端口 -e /bin/ba ...

  6. python http代理支持 https

    首先需要2个软件来抓包. fiddler : http 代理软件可以分析,抓包,重放. wireshark : 全能抓包分析软件. RFC 提供了非常好的设计描述. https://tools.iet ...

  7. 误用git reset -hard 的检讨书

    误用git reset -hard 的检讨书 消失的代码们: 我知道你们可能看不到了,但是我还是需要自我反省自己,因为自己的误操作,导致了你们的消失. 事情的始末 夜阑人静,周围除了少年敲击键盘的声音 ...

  8. 032.核心组件-kube-proxy

    一 kube-proxy原理 1.1 kube-proxy概述 Kubernetes为了支持集群的水平扩展.高可用性,抽象出了Service的概念.Service是对一组Pod的抽象,它会根据访问策略 ...

  9. javascript中事件概述

    事件就是用户或浏览器自身执行的某种动作.诸如click.load.和mouseover,都是事件的名字.而响应某个事件的函数就叫做事件处理程序(或事件侦听器).事件处理程序的名字以"on&q ...

  10. channel的基本使用

    1.管道分类 读写管道 只读管道 只写管道 缓冲通道 :创建时指定大小(如果不指定默认为非缓冲通道) 2.正确使用管道 管道关闭后自能读,不能写 写入管道不能超过管道的容量cap,满容量还写则会阻塞 ...