Python的dict字典结构操作方法学习笔记
作者:Lizo_Is_Me 发布时间:2022-10-27 10:56:21
一.字典的基本方法
1.新建字典
1)、建立一个空的字典
>>> dict1={}
>>> dict2=dict()
>>> dict1,dict2
({}, {})
2)、新建的时候初始化一个值
>>> dict1={1:'a',2:'b',3:'c'}
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
3)、利用元组
>>> dict1=dict([(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')])
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
2、获取方法
1)、get(key) 从字典中获取一个key对应的value,返回value
>>> dict1={1:'a',2:'b',3:'c'}
>>> dict1.get(1)
'a'
如果字典里面不存在,则返回一个 NoneType
>>> type(dict1.get(4))
<type 'NoneType'>
如果要求key值不存在,指定另外一个值返回的话
>>> dict1.get(4,'not found')
'not found'
2)、keys() 获取字典中所有的key值,返回一个列表
>>> dict1.keys()
[1, 2, 3]
3)、values() 与keys()方法对应,返回的字典中的所有value的列表
>>> dict1.values()
['a', 'b', 'c']
4)、items() 返回一个 (key,value)对应的元组
>>> dict1.items()
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
5)、iterkeys() , itervalues() , iteritems() 也是分别获取所有的key,value,(key,value)元祖,只是不在是返回列表,而是一个迭代器
>>> for key in dict1.iterkeys():
print key
1
2
3
3、设置字典值的方法
1)、直接的方法就是
>>> dict1[4]='d'
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
但是,这个方法就是,如果我想添加的key值已经在字典中,那么就会覆盖掉原来的value值
>>> dict1[4]='e'
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'e'}
2)、setdefault(key,value) 这个方法的好处就是,如果插入的key不存在字典中,那么插入字典并返回该value,否则的存在于字典中的话,那么返回存在的value,不会覆盖掉
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'e'}
>>> dict1.setdefault(5,'f')
'f'
>>> dict1.setdefault(5,'g')
'f'
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'e', 5: 'f'}
4、删除字典
1)pop(key) 删除指定key的一项,成功返回一个删除项的value, 如果不存在,会抛出异常,所以在用这个方法时候,都要用判断 key是否存在,或者catch这个异常
>>> def pop_key(d,key):
try:
d.pop(key)
print "sucess"
except:
print "key is not in dict"
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b'}
>>> pop_key(dict1,3)
key is not in dict
或者
>>> def sub_dict2(d,key):
if d.has_key(key):
d.pop(key)
print "sucess"
else:print "key is not in dict"
>>> pop_key(dict1,3)
key is not in dict
这里的has_key(key)就是判断字典里面是否有该key,当然,也可以用 key in d 来代替
2) popitem() 和pop()类似,只是他是删除一个(key,value)的元组
利用上面的方法,可以得使用一些进阶的用法
A、我们通过2个列表来创建一个字典,第一个列表是所有的key,第二个列表是所有的value
>>> list1=[1,2,3]
>>> list2=['a','b','c']
>>> dict1=dict(zip(list1,list2))
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
B、找出某一个字典的子字典
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
>>> dict1=dict([(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')])
>>> dict1
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
>>> subkeys=[1,3]
>>> def sub_dict(d,subkeys):
return dict([(k,d.get(k)) for k in subkeys if k in d])
>>> print sub_dict(dict1,subkeys)
{1: 'a', 3: 'c'}
C、反转字典,也就是key变成新字典的value,value变成新字典的key(注意,如果value值有重复,反转后的字典就只会保留一个
>>> def invert_dict(d):
return dict([(k,v) for v,k in d.iteritems()])
>>> print invert_dict(dict1)
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>>
5、其他基本的方法
1) has_key(key) 判断key是否在字典中
2)copy()返回一个字典的副本(该复制是一个浅复制)
>>> d2={1:[1],2:[2],3:[3]}
>>> d3=d2.copy()
>>> d3[1].append(4)
>>> d2[1]
[1, 4]
如果要深复制的话,就要用到copy.deepcopy(a)
>>> d2={1:[1],2:[2],3:[3]}
>>> import copy
>>> d3=copy.deepcopy(d2)
>>> d3[1].append(4)
>>> print d2[1] , d3[1]
[1] [1, 4]
3)clear( ) 清空dict
4)update(d) 用一个字典来跟新另外一个字典,有点类似与2个字典的合并
>>> dict1={1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
>>> dict2={1:'x',4:'y'}
>>> dict1.update(dict2)
>>> dict1
{1: 'x', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'y'}
>>>
二、遍历
字典的遍历方法很多
1、直接利用dict
>>> d
{'a': 'aa', 'c': 'cc', 'b': 'bb'}
>>> for i in d:
print i,d[i]
a aa
c cc
b bb
2、利用items()
>>> for i,v in d.items():
print i,v
a aa
c cc
b bb
当然也可以这样
>>> for (i,v) in d.items():
print i,v
a aa
c cc
b bb
我印象中有个文章就是比较这2个方法(有括号和没括号)的效率,说字典大小在200以下时候,有括号速度快一点,200以上时候,无括号速度快一点,具体我也没测试。
3、iteritems()
(我觉得比较好的方法)
>>> for k,v in d.iteritems():
print k,v
a aa
c cc
b bb
其他还有些遍历方法,但是我感觉就这3个就足够了
三、一些进阶用法
1、一键多值
一般情况,字典都是一对一映射的,但如果我们需要一对多的映射,比如一本书,我们要统计一些单词出现的页数。那么,可以用list作为dict的value值。在利用setdefault()方法就可以完成
>>> d={'hello':[1,4,9],"good":[1,3,6]}
>>> d
{'good': [1, 3, 6], 'hello': [1, 4, 9]}
>>> d.setdefault('good',[]).append(7)
>>> d
{'good': [1, 3, 6, 7], 'hello': [1, 4, 9]}
>>> d.setdefault('bad',[]).append(2)
>>> d
{'bad': [2], 'good': [1, 3, 6, 7], 'hello': [1, 4, 9]}
>>>
当然,如果写成一个函数话,就可以更方便的使用,
我们也可以利用set来代替list
>>> def addFunc(d,word,pag):
d.setdefault(word,set()).add(pag)
>>> d={'hello':set([1,4,9]),"good":set([1,3,6])}
>>> addFunc(d,'hello',8)
>>> d
{'good': set([1, 3, 6]), 'hello': set([8, 1, 4, 9])}
>>> addFunc(d,'bad',8)
>>> d
{'bad': set([8]), 'good': set([1, 3, 6]), 'hello': set([8, 1, 4, 9])}
2、利用字典完成简单工厂模式
字典的value不单单只是一些常见的字符串,数值,还可以是类和方法,比如我们就可以这样来实现简单工厂模式
>>> class cat(object):
def __init__(self):
print 'cat init'
>>> class dog(object):
def __init__(self):
print 'dag init'
>>> d={'cat':cat,'dog':dog}
>>> def factoryFunc(d,name):
if name in d:
return d[name]()
else:
raise Exception("error")
>>> cat=factoryFunc(d,'cat')
cat init
另外一个例子,利用变量来控制执行的函数
>>> def deal_cat():
print 'cat run!!'
>>> def deal_dog():
print 'dag run!!'
>>> d={'cat':deal_cat ,'dog':deal_dog }
>>> animal='cat'
>>> d[animal]()
cat run!!
猜你喜欢
- 几个利用背景结合a:hover做的小东东,希望对大家有所帮助。<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//
- 如下所示:import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)
- Sybase于2008年11月4日在大中华区用户大会上宣布,联手神州数码金程(北京)科技有限公司对旗下领先的SQL Anywhere数据库进
- Python httpx 运行过程中无限阻塞requests 模块只支持 http1,在遇到 http2 的数据接口的时候(某乎的搜索接口)
- 网页设计是由很多个不同的元素构成的,而这些元素的重要性都不同,并且有些元素还需要尤为的突出.有些元素彼此之间存在着联系,而另外的元素之间则一
- 前言Django数据层提供各种途径优化数据的访问,一个项目大量优化工作一般是放在后期来做,早期的优化是“万恶之源”,这是前人总结的经验,不无
- 近些时间在开始学MySQL,安装挺顺利的,按照网上现成的教程就能安装成功。但是,在输入mysql -uroot -p再输入密码时,遇到了这个
- mysql创建用户并授权:格式:grant 权限 on 数据库名.表名 to 用户@登录主机 identified by "用户密
- Oracle Tips, Tricks & Scripts1. Topic: Compiling Invalid Objects:O
- 1 读/写文件NumPy文件读写主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式1、二进制的文件读写save函数是以二进制的格式保存数
- 发现问题比解决问题重要,使用php集成开发环境Appserv网页会提示各种语法错误,但自己配置开发环境无法提示错误,特别当不是语法错误,比如
- 如下所示:<?phpnamespace helpers;class OpensslRSA{ //echo $private_key 私
- 有在论坛上看到一帖,《请教查询出连续日期记录的方法》,截图如下:Insus.NET尝试写了程序并做了测试,可以得到预期的结果,SQL代码可参
- 1.where中的子查询示例数据参见此文章案例:查询比最低工资高的员工姓名和薪资子查询,先查询子查询括号里的,再向上级进行查询mysql&g
- 1、灵活运用样式 熟悉网页设计的网友就知道,调用Style的方法很多,我们可以单击鼠标右键选择Custon Style来调用Style标准,
- 安装docker桌面程序从docker官网下载并安装桌面程序。安装好后启动桌面程序。若出现以下错误,说明你的docker 没有启动。1. d
- 下面我们以论坛排行榜举例说明:<% @ LANGUAGE="VBSCRIPT" %&
- Numpy数组转置很容易,两种写法np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transp
- 1、查看是否启用了日志:show variables like 'log_bin';2、查看当前日志文件名:show mas
- 一 简介python-mysql-replication 是基于python实现的 MySQL复制协议工具,我们可以用它来解析binlog