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python 數據類型 - dict 字典

Alfred / 2057人閱讀

摘要：內置了字典的支持。字典的鍵值必須是可哈希的。當不提供任何參數時，創建的是一個空字典。例如函數獲取字典中指定的值，如果不存在則返回默認值。刪除中的元素語法形式清空字典中的所有元素，字典仍存在，只不過為空字典。

Dict 字典 概述

dict全稱dictionary。Python內置了字典dict的支持。

dict是一種映射類型，可以將一個物件和另外一個東西關聯起來，組成一個key-value 數據對，而不管他
們各自的類型是什么。

字典的鍵值key必須是可哈希的。數字和字符串可以作為鍵值，但是列表和其他字典不可以。

鍵key具備唯一性，一個dict中key值唯一，當key發生沖突時，取最后該key的賦值value。

dict是無序的、可變的，使用鍵-值（key-value）對存儲，具有極快的查找速度。

與list相比：在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。但是dict的實現方式，根據key值計算出value的存放位置，然后再去取存放位置的值。一個key只能對應一個value值，提高了查找速度。

一、創建字典 1、直接創建

2、使用dict()創建 使用dict創建，提供的參數必須成對出現。當不提供任何參數時，創建的是一個空字典。 例如dict(([1,’x’],[2,’y’]))、dict(zip((1,2),(‘x’,’y’)))。

3、fromkeys(key,value)創建

二、操作 （1） for 循環 for循環遍歷字典的key，例如： 
for key in dict_name:
    print(dict_name[key])
    # 根據字典鍵key進行排序輸出
    for key in sorted(dict_name):    # 是sorted()，不是sort()
        print(dict_name[key])
（2）in 關鍵字 通過in關鍵字，判斷某鍵值key是否存在，返回True or False。例如 
"pi" in d
False
（3）get( key,default=None) get()函數獲取字典中指定key的value值，如果不存在則返回默認值。 同時也可以自己制定默認返回值，例如get("pi",0)，當存在key為pi時，則返回0. 
>>> d.get("xiong")    # 也可以直接  d["xiong"]
90
>>> d.get("pi",0)     # 自己指定。如果不存在該key，就返回0，存在返回原值。
0
（4）dict更新 當dict里存在list類型時，可以把list當作一個item，且可以對其進行list的操作。例如： 
inventory = {
    "gold" : 500,
    "pouch" : ["flint", "twine", "gemstone"],
    "backpack" : ["xylophone","dagger", "bedroll","bread loaf"]
}
# 新添加一個key-value
inventory["burlap bag"] = ["apple", "small ruby", "three-toed sloth"]
inventory["gold"] += 50
inventory["backpack"].sort()
inventory["backpack"].remove("dagger")
（5）pop()：刪除dict中的key-value，指定或者默認key。 
>>> d = {"xiong":90,"li":95,"ping":100}
>>> d.pop("xiong")
90
>>> d
{"li": 95, "ping": 100}
（6）del：刪除dict中的元素 語法形式：del dict_name[key_name] 
>>> del  d["ping"]
>>> d
{"li": 95}
（7）clear() clear()清空字典中的所有元素，字典仍存在，只不過為空字典。 
# 語法形式
>>> dict_name.clear()
（8）len() 統計一個dict的長度，即統計有多少個鍵值對，使用形式：len(dict_name)。 （9）? dict的三個方法：keys()、values()、items() keys()、values()、items()3個方法返回值類型不再是列表，而是視圖對象(view objects)。其中： keys()：返回dict_keys對象，可以查看字典的所有key，使用方法：dict_name.keys()。 values()：返回dict_keys對象，可以查看字典的value，使用方法：dict_name.values()。 items()：返回dict_items對象，可以查看字典所有的(key,value)二元元祖，dict.items()。 例如： 
>>> d_1 = {1:"x",2:"y",3:"z"}
>>> d_1.keys()
dict_keys([1, 2, 3])
>>>
>>> d_1.values()
dict_values(["x", "y", "z"])
>>>
>>> d_1.items()
dict_items([(1, "x"), (2, "y"), (3, "z")])
>>>
>>> type(d_1.keys()),type(d_1.values()),type(d_1.items())
(, , )
視圖對象可以動態查看字典的內容，每次字典變化時，視圖會自動更改：

（10）copy()：字典拷貝

例如現在有dict1，要創建一個一樣的dict2，我們可以通過賦值操作“=”來創建一個內容一樣的dict2，但是修改dict2的值會該表dict1的值：

>>> dict1 = {"up":"down","right":"left","true":"false"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2["up"]="change"  #對賦值而來dict2的修改會同時修改dict1（源） 
>>> dict1
{"up": "change", "right": "left", "true": "false"}

這是為什么呢？可以看下圖，通過賦值操作“=”創建的新的字典變量，其指向的id都是一樣的，所以當修改新變量的內容引用時，源指向的id內容也發生了改變。

如果要想修改新創建的變量而不影響源變量，可以使用copy()。例如，如下copy的值不會修改dict1的值

>>> dict1 = {"up":"down","right":"left","true":"false"}
>>> copy = dict1.copy()    # 字典copy是對dict1的拷貝
>>> copy["up"] = "change2"
>>> dict1                  # 對拷貝的copy字典修改不會修改源字典
{"up": "change", "right": "left", "true": "false"}
總結：

dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的，即dict是無序的。

dict查找和插入的速度極快，不會隨著key的增加而變慢，平均復雜度為O(1)。

dict需要占用大量的內存，內存浪費多。

而list相反：

查找和插入的時間隨著元素的增加而增加，時間復雜度為O(n)

占用空間小，浪費內存很少。

所以，dict是用空間來換取時間的一種方法。dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代碼中幾乎無處不在，正確使用dict非常重要，需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對象。

三、注意陷阱

? 在有些python中，dict并不一定會按照鍵-值的添加順序來保存元素的順序。
若要保證字典的順序性，則可以使用Python標準庫collections模塊OrderDict的有序字典。
使用方式：

from collections import OrderDict
OrderDict().keys()

? 在復制和遍歷字典時，最壞情況的復雜度為O(n)，n為字典曾經達到的最大元素數目，而不是當前字典的大小。So此時遍歷這個字典可能需要花相當長的時間。如果要頻繁地遍歷這個字典，最好的方式是創建一個新的字典對象，而不是在舊的字典中對元素進行操作，刪除元素。

?持續更新ing...

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