Python-dict-12

字典

Why:咱们目前已经学习到的容器型数据类型只有list，那么list够用？他有什么缺点呢？

1. 列表可以存储大量的数据类型，但是如果数据量大的话，他的查询速度比较慢。

2. 列表只能按照顺序存储，数据与数据之间关联性不强。

所以针对于上的缺点，说咱们需要引入另一种容器型的数据类型，解决上面的问题，这就需要dict字典。

what：

数据类型可以按照多种角度进行分类，就跟咱们人一样，人按照地域可以划分分为亚洲人，欧洲人，美洲人等，但是按照肤色又可以分为白种人，黄种人，黑种人，等等，数据类型可以按照不同的角度进行分类，先给大家按照可变与不可变的数据类型的分类：

不可变（可哈希）的数据类型：int，str，bool，tuple。

可变（不可哈希）的数据类型：list，dict，set。

字典是Python语言中的映射类型，他是以{}括起来，里面的内容是以键值对的形式储存的：

Key: 不可变（可哈希）的数据类型.并且键是唯一的，不重复的。

Value:任意数据(int，str，bool，tuple，list，dict，set)，包括后面要学的实例对象等。

　在Python3.5版本（包括此版本）之前，字典是无序的。

　在Python3.6版本之后，字典会按照初建字典时的顺序排列(即第一次插入数据的顺序排序)。

　当然，字典也有缺点：他的缺点就是内存消耗巨大。

　　字典查询之所以快的解释：（了解）

字典的查询速度非常快，简单解释一下原因：字典的键值对会存在一个散列表（稀疏数组）这样的空间中，每一个单位称作一个表元，表元里面记录着key：value,如果你想要找到这个key对应的值，先要对这个key进行hash获取一串数字咱们简称为门牌号（非内存地址），然后通过门牌号，确定表元，对比查询的key与被锁定的key是否相同，如果相同，将值返回，如果不同，报错。（这里只是简单的说一下过程，其实还是比较复杂的。），下面我已图形举例：

'''
#数据类型划分：可变数据类型，不可变数据类型
不可变数据类型：元组，bool int str       可哈希
可变数据类型：list，dict set             不可哈希
dict key 必须是不可变数据类型，可哈希，
    value：任意数据类型。
dict 优点：二分查找去查询
         存储大量的关系型数据
      特点：无序的
#55
#20
#60
#40
#50
#55
'''
dic = {
    'name':['大猛','小孟'],
    'py9':[{'num':71, 'avg_age':18,},
           {'num': 71, 'avg_age': 18, },
           {'num': 71, 'avg_age': 18, },
           ],
    True:1,
    (1,2,3):'wuyiyi',
    2:'二哥',
}
print(dic)
dic1 = {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male',}
#增：
dic1['high'] = 185  #没有键值对，添加
dic1['age'] = 16  #如果有键，则值覆盖

dic1.setdefault('weight')  # 有键值对，不做任何改变，没有才添加。
dic1.setdefault('weight',150)
dic1.setdefault('name','二哥')
print(dic1)

#删
print(dic1.pop('age'))   # 有返回删除键对应的值，按键去删除
print(dic1.pop('二哥',None))   # 可设置没有键时返回值，不然会出现报错
print(dic1)

print(dic1.popitem())  # 随机删除 有返回值（元组）里面是删除的键值。 3.6+默认按最后一个删除
# print(dic1)

del dic1['name']
print(dic1)
#del dic1
#print(dic1)

# dic1.clear() #清空字典

#改  update
dic1['age'] = 16

dic = {"name":"jin","age":18,"sex":"male"}
dic2 = {"name":"alex","weight":75}
dic2.update(dic)  #把dic覆盖添加到dic2

print(dic)
print(dic2)
dic1 = {'age': 18, 'name': 'jin', 'sex': 'male',}

#查
print(dic1.keys(),type(dic1.keys())) # dict_keys(['age', 'name', 'sex']) <class 'dict_keys'>
print(dic1.values()) # dict_values([18, 'jin', 'male'])
print(dic1.items())  # dict_items([('age', 18), ('name', 'jin'), ('sex', 'male')])

for i in dic1: # 默认打出键值
    print(i)

for i in dic1.keys():
    print(i)

for i in dic1.values():
    print(i)

a,b = 1,2
print(a,b)

a = 1
b = 2

print(id(a), id(b))

a,b = b,a #a,b 值互换

print(id(a), id(b))

print(a,b)

a,b = [1,2],[2,3]
print(a, b)
a,b = (1,2)
print(a,b)

for k,v in dic1.items():
    print(k,v)

for k,v in dic1.items():
    print(k,v)

v1 = dic1['name']
print(v1)

#v2 = dic1['name1']  # 报错
#print(v2)

print(dic1.get('name1','没有这个键'))

dic = {
    'name':['alex','wusir','taibai'],
    'py9':{
        'time':'',
        'learn_money':19800,
        'addr':'CBD',
           },
    'age':21
}
dic['age'] = 56
print(dic['name'])
dic['name'].append('ritian')
l = [1,2,'wusir']
l[2] = l[2].upper()
dic['name'][1] = dic['name'][1].upper()
print(dic)

#female : 6
dic['py9']['female'] = 6
print(dic)

# fhdklah123rfdj12fdjsl3    '       123     12    13'
info = input('>>>').strip()
for i in info:
    if i.isalpha():
        info = info.replace(i," ")
l = info.split()  #['342', '34']

print(len(l))

# 14，补充代码(从已有的代码下面继续写)：（6分）
# 有如下值li= [11,22,33,44,55,77,88,99,90]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
# li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
# result = {}
# for row in li:
# ......
# li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
# result = {'k1':[],'k2':[]}
# for i in li:
#     if i > 66:
#         result['k1'].append(i)
#     elif i == 66:
#         pass
#     else:
#         result['k2'].append(i)
# print(result)

# 或者（有的话，直接添加，没有的话，创建一个在添加）
# li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
# result = {}
# for row in li:
#     if row > 66:
#         if 'key1' not in result:
#             result['key1'] = []
#         result['key1'].append(row)
#     if row < 66:
#         if 'key2' not in result:
#             result['key2'] = []
#         result['key2'].append(row)
# print(result)

• 太白金星老师
• 博客：https://www.cnblogs.com/jin-xin/

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