Python字典的介绍和使用-创新互联

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

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一、什么是字典

字典是python里的一种数据类型，特点是元素的无序性，和键key的唯一性。字典的创建方法是{key：values}，字典里的键key只能是不可变的数据类型（整型，字符串或者是元组），值values可以是任何数据类型。字典里的一组key：values叫做一个键值对item。

1、字典的实现原理

   字典的实现原理和差字典是类似的。当我们在字典中查找某个字时，一种办法是从字典的第一页开始往后翻，

直到找到我们要查找的字为止。这种办法就是在列表中查找元素的方法，其缺点：字典中的字数越多查找的效率

越低。第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查找这个字对应的页码，然后直接到这个字对应的页，

其优点是：查找效率不会随着字典中字数的增加而降低，无论查找哪个字，查找速度非常快。

2、字典的特点

a) 字典中的所有元素都是一个key-value时，通过指定的key总能映射到唯一确定的value。字典中不可以存在重复的，

但是可以存在重复的value。

b) 字典中的元素是无序的。顺序不重要重要的是key和value的映射关系。

c) 字典中的key必须是不可变对象。存取字典中的key-value对时，系统会调用内置函数hash根据指定key计算出value

存储位置，也就是哈希值。对于指定的key，为了保证每次计算出的哈希值都是相同的，要求key必须是不可变对象。也就是说，

只有不可变对象才存在哈希值。

d) 字典可以根据需要动态地伸缩。系统会根据需要动态分配和回收内存，因此在使用前无须预先声明字典的容量。

e) 字典会浪费较大的内存，与列表相比是用空间换取查询时间。

二、为什么需要字典

例如：电话簿中存储了姓名和电话号码：

  张三 111111111

  李四 222222222

  王五 333333333

  赵六 444444444

# 姓名

names = ['张三','李四','王五','赵六']

# 电话号码

numbers = ['111111111','222222222','333333333','444444444']

print(numbers[names.index('张三')]) # 111111111 for i,n in zip(names,numbers):     print(i,n) #或者使用zip进行并行遍历 张三 111111111 李四 222222222 王五 333333333 赵六 444444444

最好是能把姓名和电话号码全部存储在一个和脚phonebook的数据结构中，就能直接获得其对应的电话号码。

phonebook = {'张三':'111111111','李四':'222222222','王五':'333333333','赵六':'444444444'} print(phonebook['张三']) #111111111

三、字典的创建

1、使用花括号{}的方式

d1 = {'zhangsan':18,'lisi':19,'wangwu':20} print(d1) # {'zhangsan': 18, 'lisi': 19, 'wangwu': 20} #空字典创建 d1 = {} print(d1) # {}

2、使用内置函数dict()

#传递字典参数 d2 = dict({'zhangsan':18,'lisi':19,'wangwu':20}) print(d2) # {'zhangsan': 18, 'lisi': 19, 'wangwu': 20} #传递带元组的列表 d2 = dict([('zhangsan',18),('lisi',19),('wangwu',20)]) print(d2) # {'zhangsan': 18, 'lisi': 19, 'wangwu': 20} #传递zip迭代对象 d2 = dict(zip(['zhangsan','lisi','wangwu'],(18,19,20))) print(d2) # {'zhangsan': 18, 'lisi': 19, 'wangwu': 20}

四、字典的增删改查

1、查操作

#使用[]的方法传递索引 d1 = dict([('name','zhangsan'),('age',18)]) print(d1['name']) print(d1['age']) #get方法 print(d1.get('name')) # zhangsan print(d1.get('age'))  # 18 print(d1.get('abc','NONE')) # get允许我们自定义返回值，如果不存在对应值或索引时

2、增操作

d1['hobby'] = 'games'  #增加一个不存在的key-value对 d1.update([('wang',17),('li',16)])  # 使用update方法，一次增加多个key-value对 d1.update({'tianqi':'19'}) d1.update(zhangsan1 = 18) print(d1)  # {'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'hobby': 'games', 'wang': 17, 'li': 16, 'tianqi': '19', 'zhangsan1': 18}

3、改操作

d1['age'] = '27' d1.update(wang = 22,tianqi = 23) d1.update({'name':'zhangsan1'}) d1.update(hobby = 'read') d1.update([('tianqi',23),('zhangsan',25)]) print(d1)  # {'name': 'zhangsan1', 'age': '27', 'hobby': 'read', 'wang': 22, 'li': 16, 'tianqi': 23, 'zhangsan1': 18, 'zhangsan': 25}

4、删操作

d1 = {'name': 'zhangsan1', 'age': '27', 'hobby2': 'games', 'hobby1': 'read', 'zhangsan': 25} d1.pop('name')  # 删除一个指定key d1.popitem()  #随机删除一个key del(d1['age']) # 删除一个指定key print(d1)  # {'hobby2': 'games', 'hobby1': 'read'} d1.clear() # 清空列表 print(d1) # {}

五、字典的视图

1、调用keys,values,iteams方法打印字典视图

print(d1.keys(),type(d1.keys()))  # dict_keys(['name', 'age', 'hobby2', 'hobby1', 'zhangsan']) <class 'dict_keys'> 打印字典的key print(d1.values(),type(d1.values())) # dict_values(['zhangsan1', '27', 'games', 'read', 25]) <class 'dict_values'> 打印字典的values print(d1.items(),type(d1.items())) # dict_items([('name', 'zhangsan1'), ('age', '27'), ('hobby2', 'games'), ('hobby1', 'read'), ('zhangsan', 25)]) <class 'dict_items'> # 打印字典的key-value

六、为字典设置默认值

1、使用dict.setdefault()方法为字典设置默认值

# 为字典设置默认值 d1 = dict([('name','zhangsan'),('age',18),('hobby','games')]) print(d1.setdefault('name')) # zhangsan 当key-value存在时，返回对应值 print(d1.setdefault('score',90)) # 90  # 当key-value不存在时，赋予默认值，并添加到字典中 print(d1) # {'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'hobby': 'games', 'score': 90}

七、借助字典创建格式化字符串

d1 = dict([('name','zhangsan'),('age',18),('hobby','games')]) # 使用%作为占位符 print('名字是：%s，年龄是：%i，爱好是：%s' % (d1['name'],d1['age'],d1['hobby'])) print('名字是：%(name)s,年龄是：%(age)i，爱好是：%(hobby)s' % d1) # 使用{}作为占位符 print('名字是：{},年龄是：{}，爱好是：{}' .format(d1['name'],d1['age'],d1['hobby'])) print('名字是：{name},年龄是：{age}，爱好是：{hobby}' .format_map(d1))

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