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Python字典 你必须知道的用法系列

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本文Python版本为3.7.X,阅读本文之前需了解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({}),键必须是唯一的,值可以取任何类型,但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。特点包括:

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

所以,dict是一种以空间换取时间的数据结构,应用于需要快速查找的场景。

操作

常用方法

get()

返回指定键的值,如果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操作符来判断键是否存在于字典中,存在则返回True,否则返回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所有键: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所有值: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()类似,用户获得与给顶尖相关联的值,不同的是,该方法如果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,如果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()

删除字典中的所有项,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,返回一个具有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()

创建一个新字典,dict.fromkeys(seq[, value]),以序列seq中的元素做字典的键,value为字典所有键对应的初始值,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}

常见操作

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

和列表推导式类似,优点是底层用C实现,会快很多,推荐使用。

对换字典的键值

使用字典推导式可以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

想创建一个字典,其本身是另一个字典的子集。

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之前的字典是无序的,但是有时候我们需要保持字典的有序性,orderDict可以在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,先删除最早添加的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

可以看到OrderedDict是按照字典创建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,这也就导致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,需要将对应的多个值保存在其它容器比如列表或集合,取决于多值是否需要保证唯一性。

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,有以下特点:

  1. keys()会返回字典中的所有键,并且字典的键是支持集合操作的,所以利用集合的交叉并补即可对字典的键进行处理;
  2. items()返回(key, value)组成的对象,支持集合操作;
  3. values()并不支持集合操作,因为并不能保证所有的值是唯一的,但是如果必须要判断操作,可以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,在创建一个字典时,期望可以去除某些键:

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。

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