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Python中字典映射类型的学习教程

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/19 浏览:3 次 )

字典是python语言中唯一的映射类型,用花括号{}表示,一个字典条目就是一个键值对,方法keys()返回字典的键列表,values()返回字典的值列表,items()返回字典的键值对列表。字典中的值没有任何限制,它们可以是任意python对象,但字典中的键是有类型限制的,每个键只能对应一个值,且键必须是可哈系的,所有不可变类型都是可哈希的。不可变集合frozenset的元素可作为字典的键,但可变集合set就不行了。

以下是字典类型的常用方法。
clear():删除字典中所有元素。
copy():返回字典(浅复制)的一个副本。
fromkeys(seq,val=None):创建并返回一个新字典,以seq中的元素做该字典的键,val做该字典中所有键对应的初始值。
get(key,default=None):返回字典中的键key对应的值value,如果字典中不存在此键,则返回default的值。
has_key(key):如果键key在字典中存在,返回True,否则返回False。python2.2后这个方法几乎已废弃不用了,通常用in来替代。
items():返回一个包含字典中键值对元组的列表。
keys():返回一个包含字典中键的列表。
iter():方法iteritems()、iterkeys()、itervalues()与它们对应的非迭代方法一样,不同的是它们返回一个迭代子,而不是一个列表。
pop(key[,default]):和方法get()类似,如果字典中key键存在,删除并返回dict[key],如果key键不存在,且没有给出default的值,引发KeyError异常。
setdefault(key,default=None):和方法get()相似,如果字典中不存在key键,由dict[key]=default为它赋值。
update(dict2):将字典dict2的键值对添加到当前字典中。
values():返回一个包含字典中所有值的列表。

键可以是多种类型,但键是唯一的不重复的,值可以不唯一

> d = {'a':1, 'b':2} 
> d 
{'b': 2, 'a': 1} 
> L = [('Jonh',18), ('Nancy',19)] 
> d = dict(L) #通过包含键值的列表创建 
> d 
{'Jonh': 18, 'Nancy': 19} 
> T = tuple(L) 
> T 
(('Jonh', 18), ('Nancy', 19)) 
> d = dict(T) #通过包含键值的元组创建 
> d 
{'Jonh': 18, 'Nancy': 19} 
> d = dict(x = 1, y = 3) #通过关键字参数创建 
> d 
{'x': 1, 'y': 3} 
> d[3] = 'z' 
> d 
{3: 'z', 'x': 1, 'y': 3} 

还有一个创建字典的方法就是 fromkeys(S [ , v]) python里的解释是 New dict with key from S and value equal to v ,即将S里的元素作为键,v作为所有键的值,v 的默认值为 None。可以通过已存在的字典 d 调用 d.fromkeys(S [, v] ) 也可以通过类型调用 dict.fromkeys( S [, v] )

> d 
{3: 'z', 'y': 3} 
> L1 = [1,2,3] 
> d.fromkeys(L1) 
{1: None, 2: None, 3: None} 
> {}.fromkeys(L1,'nothing') 
{1: 'nothing', 2: 'nothing', 3: 'nothing'} 
> dict.fromkeys(L1,'over') 
{1: 'over', 2: 'over', 3: 'over'} 

字典是无序的,所以不能通过索引来获取值,要通过键来找到关联值。对于不存在的键,会出现错误KeyError

> d 
{3: 'z', 'x': 1, 'y': 3} 
> d[3] 
'z' 
> d['x'] 
1 
> d[0] 
Traceback (most recent call last): 
 File "<pyshell#26>", line 1, in <module> 
 d[0] 
KeyError: 0 

字典操作和方法:
len( d )  返回字典d里面的键值对数目
x in d   查询字典d中是否有键 x

> d = {'x':1,'y':3} 
> len(d) 
2 
> 'x' in d 
True 
> 'z' not in d 
True 

d [ x ] = y  若键 x 存在,则修改 x 对应的值为 y, 若键 x 不存在,则在字典 d 中增加键值对 x : y

> d 
{'x': 1, 'y': 3} 
> d['x'] = 1.5 
> d 
{'x': 1.5, 'y': 3} 
> d['z'] = 5 
> d 
{'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 


del d[x]  删除字典 d 中键为 x 的键值对,若 x 不存在会出现 KeyError

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> del d['x'] 
> d 
{'z': 5, 'y': 3} 
> del d['x'] 
Traceback (most recent call last): 
 File "<pyshell#66>", line 1, in <module> 
 del d['x'] 
KeyError: 'x' 

d.clear() 清空字典d
d.copy() 对字典 d 进行浅复制,返回一个和d有相同键值对的新字典

> d 
{'z': 5, 'y': 3} 
> d.copy() 
{'z': 5, 'y': 3} 

d.get( x [ , y]) 返回字典 d 中键 x 对应的值,键 x 不存在的时候返回 y, y 的默认值为None

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> d.get('x') 
1.5 
> del d['x'] 
> d.get('x') 
> d.get('x','nothing') 
'nothing' 

d.items() 将字典 d 中所有键值对以dict_items的形式返回(Python 2中d.iteritems() 返回一个针对键值对的迭代器对象,Python 3中没有 iteritems 方法了)

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> d.items() 
dict_items([('z', 5), ('x', 1.5), ('y', 3)]) 
> list(d.items()) 
[('z', 5), ('x', 1.5), ('y', 3)] 

d.keys() 将字典 d 中所有的键以dict_keys形式返回(Python 2 中d.iterkeys() 返回一个针对键的迭代器对象,Python 3 没有此语法)

> d.keys() 
dict_keys(['z', 'x', 'y']) 
> for x in d.keys(): 
 print(x) 
 
  
z 
x 
y 

d.pop( x ) 返回给定键 x 对应的值,并将该键值对从字典中删除

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> d.pop('x') 
1.5 
> d.pop('x') 
Traceback (most recent call last): 
 File "<pyshell#92>", line 1, in <module> 
 d.pop('x') 
KeyError: 'x' 

d.popitem( ) 返回并删除字典 d 中随机的键值对

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> d.popitem() 
('z', 5) 
> d.popitem() 
('x', 1.5) 

d.setdefault( x, [ , y ] )  返回字典 d 中键 x 对应的值,若键 x 不存在,则返回 y, 并将 x : y 作为键值对添加到字典中,y 的默认值为 None

> d = {'z': 5, 'x': 1.5, 'y': 3} 
> d.setdefault('x') 
1.5 
> del d['x'] 
> d.setdefault('x','Look!') 
'Look!' 
> d 
{'z': 5, 'x': 'Look!', 'y': 3} 

d.update( x ) 将字典 x 所有键值对添加到字典 d 中(不重复,重复的键值对用字典 x 中的键值对替代字典 d 中)

> d1 = {'x':1, 'y':3} 
> d2 = {'x':2, 'z':1.4} 
> d1.update(d2) 
> d1 
{'z': 1.4, 'x': 2, 'y': 3} 

d.values( ) 将字典里所有的值以dict_values 的形式返回(Python 2 中d.itervalues() 返回针对字典d里所有值的迭代器对象,Python 3无此语法)

> d1 
{'z': 1.4, 'x': 2, 'y': 3} 
> d1.values() 
dict_values([1.4, 2, 3]) 
> list(d1.values()) 
[1.4, 2, 3] 

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