字典(当索引不好用时)

  列表这种数据结构适合于将值组织到一个结构中,并且通过编号对其进行引用。在本节中,将介绍一种通过名字引用值得数据结构。这种类型的数据结构称为映射(mapping)。字典是Python中唯一内建的映射类型。字典中的值并没有特殊的顺序,但都是存储在一个特定的键(key)下。键可以是数字、字符串甚至是元组。

字典

字典的特性:

  dict是无序的

  key是唯一的,故天生去重

  注意:字典中的键是唯一(其他类型的映射也如此),而值并不唯一。

  查询速度快,比列表快多了

  为什么会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢?

  哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入,在计算上是不可能的,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

  dict会把所有的key变成hash 表,然后将这个表进行排序,这样,你通过data[key]去查data字典中一个key的时候,python会先把这个key hash成一个数字,然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字, 如果有,拿到这个key在hash表中的索引,拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

创建和使用字典

创建一个字典

>>> student={"name":"Mike",'age':23}
>>> student
{'age': 23, 'name': 'Mike'}
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也可以用dict函数,通过其他映射(比如其他字典)或者(键,值)对的序列建立字典:

>>> items=[('name','Mike'),('age',42)]
>>> d=dict(items)
>>> d
{'age': 42, 'name': 'Mike'}
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dict函数也可以通过关键字参数来创建字典:

>>> d=dict(name='Mike',age=23)
>>> d
{'age': 23, 'name': 'Mike'}
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基本字典操作

字典的基本操作在很多方面与序列(sequence)类似:

方法 说明
len(d) 返回d中项的数量(键值对)
d[k] 返回关联到键k上的值
d[k]=v 将值v关联到键k上
del d[k] 删除键为k的项

k in d

检查d中是否含有键为k的项

 

注意:在字典中检查键的成员资格比在列表中检查值的成员资格更高效,数据结构规模越大,两者的效率差距越明显。

字典的格式化字符串:

  在每个转换说明符(conversion specifier)中的%字符后面,可以加上键(用圆括号括起来),后面再跟上其他说明元素:

>>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000}
>>> "%(name)s is %(age)s and his job is %(job)s."%info
'Mike is 23 and his job is IT.'
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字典方法

>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info['address']='广东'
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}
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{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}
>>> info['salary']=12000
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 12000, 'address': '广东'}
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clear

  clear方法清除字典中所有的项。这是个原地操作(类似于list.sort),所以无返回值(或者返回值为None)

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> returned_value=info.clear()
>>> info
{}
>>> print(returned_value)
None
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fromkeys

  fromkeys方法使用给定的键建立新的字典,每个键都对应一个默认的值None。

>>> {}.fromkeys(['name','age'])
{'age': None, 'name': None}

#通过dict方法
>>> dict.fromkeys(['job','salary'])
{'job': None, 'salary': None}

#自定义初始value
>>> dict.fromkeys(['job','salary'],'(unknow)')
{'job': '(unknow)', 'salary': '(unknow)'}
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查:(get方法)

  一般来说,如果试图访问字典中不存在的项是会报错,get方法是个更宽松的访问字典项的方法,当使用get方法访问一个不存在的键时,没有任何异常,而得到None值,还可以自定义“默认”值,替换None:

#不用get
>>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000}
>>> info['address']
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
    info['address']
KeyError: 'address'

#使用get
>>> info.get('name')
'Mike'
>>> print(info.get('address'))
None
>>> print(info.get('address','不存在'))
不存在
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items

  items方法将字典所有的项以列表方式返回,列表中的每一项都表示为(键,值)对的形式,但是项的返回时并没有遵循特定的次序:

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.items()
dict_items([('age', 23), ('job', 'IT'), ('name', 'Mike'), ('salary', 10000)])
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keys:keys方法将字典中的键一列表的形式返回:

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.keys()
dict_keys(['age', 'job', 'name', 'salary'])
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values:一列表的形式返回字典中的值,返回值的列表中可以包含重复的元素

:(pop、popitem、del)  

  pop方法用来获得对应于给定键的值,然后将这个键-值对从字典删除:

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.pop('salary')
10000
>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
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  popitem方法(随机删)类似于list.pop,后者会弹出列表的最后一个元素。但不同的是,popitem弹出随机的项,因为字典是无序的。(该方法用首先获取键的列表)

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
>>> info.popitem()
('age', 23)
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
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setdefault

  setdefault方法在某种程度上类似于get方法,能够获得与给定值相关联的值,除此之外,setdefault还能在字典中不含有给定键的情况下设定相应的键值。

>>> d={}
>>> d.setdefault('name','待定')
'待定'
>>> d
{'name': '待定'}
>>> d['name']='Jack'
>>> d
{'name': 'Jack'}
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update

  update方法可以利用一个字典更新另一个字典:

>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 8000}
>>> new_salary={'salary':10000}
>>> info.update(new_salary)
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
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  提供的字典中的项会被添加到旧的字典只能怪,若有相同的键则会覆盖。update方法可以使用与调用dict函数(或者类型构造函数)同样的方式进行调用。这就意味着update可以和映射、拥有(键,值)对的队列(以及其他可迭代对象)以及关键字参数一起调用。

遍历字典

>>> dict={
    'name':'Mike',
    'age':'18',
    'sex':"",
}
>>> for i in dict: #高效
    print(i,dict[i])
 
sex 男
age 18
name Mike

#低效   items会把先字典变成一个列表,当数据量很大时,转换的时间自然就拉长了
>>> for i, v in dict.items():
    print( i , v)

    
sex 男
age 18
name Mike
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posted @ 2017-01-14 00:19  似是故人来~  阅读(316)  评论(0编辑  收藏  举报