python基础教程之字典操作详解

字典
dictionary

1.键值对的集合(map)

2.字典是以大括号“{}”包围的数据集合

3.字典是无序的，在字典中通过键来访问成员。 可变的，可嵌套，可以原处修改扩展等，不产生新的字典

4.字典的键，可以是字符串(大小写敏感)，数字常量或元组（不可变类型），同一个字典的键可以混用类型。字典的键必须是可哈希的

元组作为键的条件是，元组内的值都是不可变类型


代码如下:

a = (1,2)  #可以作为键
b = (1,2,[3,4])  #不可以

5.字典的值可以是任意类型，可以嵌套，可以自由修改

声明
创建字典的几种方式:

1.基本


代码如下:

d = {} #空字典
d = {'name':'tom', 'age':22}
#等价
d = {}
d['name'] = 'tom'
d['age'] = 22

2.dict


代码如下:

d = dict() #空
d = dict(name='tom', age=22)

d = dict([('name','tom'), ('age',22)])
#等价
keys = ['name','age']
values = ['tom', 22]
d = dict(zip(keys,values))

3.fromkeys

不指定default_value的话，默认None

代码如下:

>>> dict.fromkeys(['name','age'],'default_value')
{'age': 'default_value', 'name': 'default_value'}

基本操作

0.获取帮助

代码如下:

help(dict)

1.判定键是否存在于字典中


代码如下:

if k in d:   #k not in
    dosomething()

2.读取


代码如下:

d = {'a':1, 'b':2}
print d['a']  #得到1，但是若键不存在，将引发异常KeyError。慎用，建议不使用

print d.get('c', 3) #得到3,get方法，若是键不存在，返回第二个参数default_value.若是没有设default_value返回None
处理missing-key错误三种方式，根据具体需要

代码如下:

if k in d:
    print d[k]

try:
    print d[k]
except KeyError:
    dosomething()

print d.get(k, default)
#等价 d[k] if k in d else default

3.遍历

方式1：


代码如下:

for key in d:
    print key, d[key]
#等价 for key in d.keys()

方式2：


代码如下:

for key,value in d.items():
    print key, value

4.修改方式1：某个键值对


代码如下:

d['key'] = 'newvalue'

方式2：批量添加或更新


代码如下:

#另一个字典
d.update({'key':'newvalue'})  #这里支持一整组值

#元组列表
d.update( [ ('a',1), ('b',2) ] ) #每个元组两个元素，(key,value)

#**key
d.update(c=3, e=4)

5.删除

代码如下:

del d['key']
value = d.pop('key') #删除并返回值
d.clear() #清空
6.其他：

len(d)   #长度
d.keys()  #key列表
d.values()  #value列表
d.items()   #(key, value) 列表
c = d.copy()   #浅拷贝
#返回迭代器，节省内存
d.iterkeys()
d.itervalues()
d.iteritems()
d.setdefault('name', 'ken') #若原来没有，设置，否则原值不变

其他
1.字典排序按照key排序


代码如下:

keys = d.keys()
keys.sort()
for key in keys:
    print d.get(key)

按照value进行排序


代码如下:

sorted(d.items(), lambda x,y: cmp(x[1],y[1]))

另外：


代码如下:

#假设d为字典
sorted(d)  #返回同 sorted(d.keys())，返回的是key排序

2.自定义对象作为key

必须:


代码如下:

def __hash__(self):
    pass
def __eq__(self, other):
    pass

3.字典拷贝浅拷贝：


代码如下:

c = d.copy() #

深拷贝必须用copy模块


代码如下:

form copy import deepcopy
c = deepcopy(d)

4.一种使用场景假设有一个很大的列表l,假设10w条记录

有一个小列表b，要判断b中元素是否在l中

如果:


代码如下:

for i in b:
    if i in l:
        dosomething()

你会发现非常非常慢...因为第二个in语句，会遍历10w条….

改进:


代码如下:

d = dict.fromkeys(l)
for i in b:
    if i in d:
        dosomething()
#空间换时间，O(n) -> O(1)

赞 (0)

相关推荐

  • 整理Python最基本的操作字典的方法

    Python 中的字典是Python中一个键值映射的数据结构,下面介绍一下如何优雅的操作字典. 1.1 创建字典 Python有两种方法可以创建字典,第一种是使用花括号,另一种是使用内建 函数dict >>> info = {} >>> info = dict() 1.2 初始化字典 Python可以在创建字典的时候初始化字典 >>> info = {"name" : 'cold'} >>> info = dict

  • Python内置数据类型详解

    通常来说Python在编程语言中的定位为脚本语言--scripting language 高阶动态编程语言. Python是以数据为主,变量的值改变是指变量去指到一个地址. 即:Id(变量)->展示变量的地址. 因此一个具体的值,会有不同的变量名. Python的数据类型: 数字.字符串.列表.元组.字典 数字和字符串其实是很基本的数据类型,在Python中和其他语言相差不是很大的,在这里就不细讲了. Dictionary介绍: Dictionary是Python的内置数据类型之一,它定义了键和

  • Python常用的内置序列结构(列表、元组、字典)学习笔记

    列表与元组 列表用大括号[]表示,元组用圆括号()表示. 列表可以修改,字符串与元组不可修改. 元组的分片还是元组,列表的分片还是列表. 1.列表方法: name=["zhang3","li4","wang5"] name.append("gou6") #添加项 name.remove("gou6") #移除第一个匹配项,也可用del name[3]来移除 name.insert(3,"gou6&

  • python数据类型_元组、字典常用操作方法(介绍)

    元组 Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改. 元组使用小括号,列表使用方括号. 元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可. tp=(1,2,3,'a','b') a = 'hello world' #这样定义是str类型 b = ('hello world') #定义元组时,如果只有一个元素,那么b的类型就是str c = ('hello world',) print(type(c)) 元组只有count和index方法,如下: tp = ('127.0

  • Python 字典(Dictionary)操作详解

    Python字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象,如字符串.数字.元组等其他容器模型.一.创建字典字典由键和对应值成对组成.字典也被称作关联数组或哈希表.基本语法如下: 复制代码 代码如下: dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} 也可如此创建字典: 复制代码 代码如下: dict1 = { 'abc': 456 };dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }; 注意:每个键与值用冒号隔开

  • python中的字典详细介绍

    一.什么是字典? 字典是Python语言中唯一的映射类型. 映射类型对象里哈希值(键,key)和指向的对象(值,value)是一对多的的关系,通常被认为是可变的哈希表. 字典对象是可变的,它是一个容器类型,能存储任意个数的Python对象,其中也可包括其他容器类型. 字典类型与序列类型的区别: 1.存取和访问数据的方式不同. 2.序列类型只用数字类型的键(从序列的开始按数值顺序索引): 3.映射类型可以用其他对象类型作键(如:数字.字符串.元祖,一般用字符串作键),和序列类型的键不同,映射类型的

  • python基础教程之字典操作详解

    字典dictionary 1.键值对的集合(map) 2.字典是以大括号"{}"包围的数据集合 3.字典是无序的,在字典中通过键来访问成员. 可变的,可嵌套,可以原处修改扩展等,不产生新的字典 4.字典的键,可以是字符串(大小写敏感),数字常量或元组(不可变类型),同一个字典的键可以混用类型.字典的键必须是可哈希的 元组作为键的条件是,元组内的值都是不可变类型 复制代码 代码如下: a = (1,2)  #可以作为键b = (1,2,[3,4])  #不可以 5.字典的值可以是任意类型

  • python基础教程之五种数据类型详解

    Python 五种数据类型 在学习一门语言的过程中,首先肯定就是要先接触到它所拥有的数据类型,Python拥有五种主要的数据类型,下面介绍一下我对这五种数据类型的理解和想法. 1.数 在Python中的数主要分为四种:int(整数).float(浮点数).long(长整型)和complex(复数) 主要特别的地方就是float类型的数有一个函数round()可以取整:round(a,b):对float类型的数值a进行操作,小数点后保留b位有效数字,四舍五入,默认为1. complex类型也算是比

  • Python读写JSON文件的操作详解

    Python读写JSON文件的操作详解

    目录 JSON JSON 起源 JSON 样例 Python 原生支持 JSON 序列化 JSON 简单的序列化示例 JSON 反序列化 简单的反序列化示例 应用案例 编码和解码 JSON JSON 起源 JSON 全称 JavaScript Object Notation .是处理对象文字语法的 JavaScript 编程语言的一个子集.JSON 早已成为与语言无关的语言,并作为自己的标准存在. JSON 样例 { "data":[ { "id": "1

  • Python处理键映射值操作详解

    Python处理键映射值操作详解

    目录 1. 问题背景 2. collections 概述 2.1 什么是collections 2.2 Collections 内部结构 2.3 collections 使用方法 3. defaultdict 方法 setdefault(),对字典key值赋默认值 defaultdict(),对字典进行查找取值 4. Counter 方法 总结 作为一个学完Python基础知识的测试,暗喜终于可以像RD们自己写脚本处理任何场景吧,如何优雅地写出来代码,接下来开启进阶版的Python. 本期浅谈一

  • C++基础教程之指针拷贝详解

    C++基础教程之指针拷贝详解 指针是编程人员的梦魇,对C语言的开发者是如此,对C++的开发者也是如此.特别是在C++中,如果不注意处理类中的指针,非常容易出问题.如果朋友们不相信可以看看下面的代码: class data { int* value; public: data(int num){ if(num > 0) value = (int*)malloc(sizeof(int)* num); } ~data(){ if(value) free(value); } }; void proces

  • python数据类型_字符串常用操作(详解)

    这次主要介绍字符串常用操作方法及例子 1.python字符串 在python中声明一个字符串,通常有三种方法:在它的两边加上单引号.双引号或者三引号,如下: name = 'hello' name1 = "hello bei jing " name2 = '''hello shang hai haha''' python中的字符串一旦声明,是不能进行更改的,如下: #字符串为不可变变量,即不能通过对某一位置重新赋值改变内容 name = 'hello' name[0] = 'k' #通

  • Python基础教程之pytest参数化详解

    Python基础教程之pytest参数化详解

    目录 前言 源代码分析 装饰测试类 装饰测试函数 单个数据 一组数据 组合数据 标记用例 嵌套字典 增加测试结果可读性 总结 前言 上篇博文介绍过,pytest是目前比较成熟功能齐全的测试框架,使用率肯定也不断攀升.在实际 工作中,许多测试用例都是类似的重复,一个个写最后代码会显得很冗余.这里,我们来了解一下 @pytest.mark.parametrize装饰器,可以很好的解决上述问题. 源代码分析 def parametrize(self,argnames, argvalues, indir

  • Python实现数据的序列化操作详解

    目录 Json 模块 dumps()函数 dump()函数 loads()函数 load()函数 Pickle 模块 dumps()函数 dump()函数 loads()函数 load()函数 总结 ​在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块.这两个模块主要区别如下: json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式: json 是我们可以直观阅读的,而 p

  • Python YAML文件的读写操作详解

    目录 YAML格式 YAML文件 YAML操作 读取 存储 示例 转字典 转列表 YAML是一种数据序列化格式,方便人类阅读,且容易和脚本语言交互.常用于配置文件,也用于数据存储或传输. YAML格式 YAML三种基本数据类型: 1.标量:如字符串.整数和浮点数.日期 布尔值:“true”.“True”.“TRUE”.“yes”.“Yes"和"YES”,“false”.“False”.“FALSE”.“no”.“No"和"NO” 空:null.Null.~或不指定值

  • Python NumPy教程之二元计算详解

    二元运算符作用于位,进行逐位运算.二元运算只是组合两个值以创建新值的规则. numpy.bitwise_and(): 此函数用于计算两个数组元素的按位与. 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与. 代码#1: # 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序 import numpy as geek in_num1 = 10 in_num2 = 11 print ("Input number1 : ", in_num1) print ("Input

随机推荐