PYTHON 学习第五章 之 字典

字典的介绍

　　本章介绍一种可通过名称来访问其各个值的数据机构。这种数据结构称为映射（mappeing）。字典是python中唯一的内置映射类型，其中的值不按顺序排序，而是存储在键下。键可以是数，字符串或元组（听到映射和键值对，我就联想到了map, 也是无序的，也是也是映射，也是键值对）。果然语言与语言之间都是相同的，万变不离其宗。

 

创建字典

　　语法：dict ={k:v}

phoneBook ={'张三':'135123456','李四':'7895412123','王五':'422335455'}

　　字典由键及其相应的值组成，这种键-值对称为项（Item）。在前面的示例中，键为名称，而值为电话号码。每个键和值中间以冒号（:）分割，项之间用逗号分割，而整个字典放在花括号内。同样也可以创建空字典 如：{}

 

函数 dict

　　与list，tuple和str一样，dict其实根本就不是函数，而是一个类。

　　可使用函数 dict 从其他映射（如其他字典）或键-值对序列创建字典。其中包含指定映射中的所有项。如果调用这个函数没有提供任何实参，将返回一个空字典。

d = dict();
print(d)
#运行结果
{}

　　如果映射也是字典（毕竟字典是Python中唯一的内置映射类型），可不是用函数dict，而是使用字典方法copy，后续将介绍到。

　　注意：必须为一对（两个）才有效，否则报错

list ：

item =[['name','张三'],['age',18]]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
{'name': '张三', 'age': 18}
张三

错误示范 

　　案例一：列表中给三个？好像拨错了( •̀ ω •́ )y

item =[['name','张三','xxx'],['age',18,'xxx']]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
Traceback (most recent call last):
  File "D:/develTools/PycharmProjects/project1/venv/Include/test3.py", line 3, in <module>
    d = dict(item);
ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 3; 2 is required

　　案例二：单数不行？2的倍数可以把？糟糕 也报错了 5555

item =[['name','张三','xxx','aaa'],['age',18,'xxx','aaa']]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
Traceback (most recent call last):
  File "D:/develTools/PycharmProjects/project1/venv/Include/test3.py", line 3, in <module>
    d = dict(item);
ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 4; 2 is required

案例五： 这样同样也是不行的，

item =[['name','张三','xxx','aaa']]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
Traceback (most recent call last):
  File "D:/develTools/PycharmProjects/project1/venv/Include/test3.py", line 3, in <module>
    d = dict(item);
ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 4; 2 is required

　　案例六：这样是没有问题的。

item =[['name','张三']]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
{'name': '张三'}
张三

　　描述能力不行，雷我都趟完了，测试总结：只有单个列表中为是两个才可以，

tuple:  就不演示错误示范了，结果肯定和上面一样

item =(('name','张三'),('age',18))
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])

#运行结果
{'name': '张三', 'age': 18}
张三

　　这样也是可以的

item =[('name','张三'),('age',18)]
d = dict(item);
print(d)
print(d['name'])
#运行结果
{'name': '张三', 'age': 18}
张三

 

基本的字典操作

　　字典的基本行为在很多方面都类似于序列

• len(d)：返回字典d包含的项 （键-值对）数。
• d[k]返回与键k相关联的值。
• d[k]=v 将值v关联到键k
• del d[k] 删除键为k的项
• k in d 检查字典d 是否包含键为k的项

　　虽然字典和列表有多个相同之处，但也有一些重要的不同之处。

• 键的类型：字典中的键可以为整数，但非必须为整数。字典中的键可以是任何不可变的类型，如浮点数（实数）、字符串或数组。
• 自然添加：即便是字典中原本没有键，也可以给它赋值，这将在字典中创建一个新项。然而，如果不使用append或其他类似的方法，就不能给列表中没有元素赋值。

  d = dict();
  print(d)
  d['name']='张三'
  print(d)
  
  #运行结果’
  {}
  {'name': '张三'}

• 成员资格：表示k in d（其中d是一个字典）查找的是键而不是值，而表达式v in l（其中l是一个列表）查找的是值而不是索引。这看似太不一致，习惯之后就好了。毕竟如果字典包含指定的键，检查相应的值就很容易。

  d = dict();
  d['name']='张三'
  d['sex']='男'
  
  print('name' in d)
  #运行结果
  True

　　相比检查列表是否包含指定的值，检查字典是否包含指定的键的效率更高。数据结构越大，效率差距就越大。

将字符串设置格式功能用于字典

　　可使用字符串格式设置功能来设置值的格式，这些值是作为命名或非命名参数提过给format的。在有些情况，通过在字典中存储一系列命名的值，可让格式设置更容易些。例如，可在字典中包含各种信息，这样只需要在格式字符串中提取所需的信息即可。为此必须使用format_map来指出你将通过一个映射来提供所需的信息。

　　案例：

person={'name':'张三','sex':'男','age':18}
info='姓名：{name},性别：{sex},年龄：{age}'.format_map(person)
print(info)

#运行结果
姓名：张三,性别：男,年龄：18

　　form 和 form_map 有什么区别？请看format 输出案例

person={'name':'张三','sex':'男','age':18}
info='姓名：{pe[name]},性别：{pe[sex]},年龄：{pe[age]}'.format(pe=person)
print(info)

#运行结果
姓名：张三,性别：男,年龄：18

 

字典方法：

　　clear：删除所有的字典项，这种操作属于就地执行（就像list.sort)，因此返回为None

person={'name':'张三','sex':'男','age':18}
person.clear()
print(person)

#运行结果
{}

　　copy：返回一个新字典，其包含的键-值对与原来的字典相同（这个方法执行的是浅复制，因为值本身是原件，而非副本）。

　　案例：

person1={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
#复制一份给 person2
person2=person1.copy()
#这里是替换而不是修改
person1['name']='李四'
person2['name']='王五'
print(person1)
print(person2)
#运行结果
{'name': '李四', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['篮球', 'rap', '音乐']}
{'name': '王五', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['篮球', 'rap', '音乐']}

　　上面的案例只是将 每个用户的name 进行替换了，好像结果没啥问题?那为什么说是原件呢？原来当替换副本中的值时，原件不受影响。然而，如果修改副本中的值(就地修改不是替换），原件就会受到影响。

　　案例：

person1={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
#复制一份给 person2
person2=person1.copy()
#这里是替换而不是修改
person1['hobby'].remove('篮球')
person2['name']='王五'
print(person1)
print(person2)
#运行结果
{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['rap', '音乐']}
{'name': '王五', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['rap', '音乐']}

　　？？？person2的 hobby 也居然被删除了，为了解决这种问题，那么就需要深复制，使用copy中的 deepcopy 函数

　　需要引入 from copy import deepcopy

from copy import  deepcopy

person1={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
#复制一份给 person2
person2=deepcopy(person1)
#这里是替换而不是修改
person1['hobby'].remove('篮球')
person2['name']='王五'
print(person1)
print(person2)
#运行结果
{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['rap', '音乐']}
{'name': '王五', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['篮球', 'rap', '音乐']}

　　fromkeys：创建一个新字典，其中包含指定的键，且每个键对应的值都是None（这个我感觉有点多余，既然不指定值，我还定义它干嘛？）

person=dict.fromkeys({'name','sex','age'})
print(person)
#运行结果
{'sex': None, 'age': None, 'name': None}

　　若不想展示 None 可以指定特定的值（真的是特定的值）

person=dict.fromkeys({'name','sex','age'},'特定的值')
print(person)
#运行结果
{'age': '特定的值', 'name': '特定的值', 'sex': '特定的值'}

　　get：获得字典中某个元素值

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print(person.get('name'))
#运行结果
张三

　　get 函数 和之前用到得 dict['name'] 是一样的，既然存在就有他的道理，

　　案例：访问一个不存在的元素时，看看他们会有什么不同？

　正常的情况下：

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print("person.get('name') 结果为："+person.get('name'))
print("person['name'] 结果为："+person['name'])
#运行结果
person.get('name') 结果为：张三
person['name'] 结果为：张三

　　错误的情况下：...好尴尬，报错了

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print("person.get('name') 结果为："+str(person.get('xxx'))) 
print("person['name'] 结果为："+str(person['xxx']))

#运行结果？

person.get('name') 结果为：None

#----------------------------------- 

Traceback (most recent call last): File "D:/develTools/PycharmProjects/project1/venv/Include/test3.py", line 3, in <module> print("person['name'] 结果为："+person['xxx']) KeyError: 'xxx'

　　由此看出，使用 dict['name'] 当name 不存在时，则会抛出异常，dict.get('name') 会抛出Node，若你不想返回Node ，也是可以指定的。如

　　get('key','异常时消息打印')

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print("person['name'] 结果为："+person.get("xxx",'哎呀，你居然找不到'))

#运行结果
person['name'] 结果为：哎呀，你居然找不到

　　比起上面的报错 ，这样是不是更优雅？正常的情况是不会打印后面的信息的

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print("person['name'] 结果为："+person.get("name",'哎呀，你居然找不到'))
#运行结果
person['name'] 结果为：张三

　　items：返回一个包含所有字典项的列表，每个元素都为（key,value)的形式。但是字典项在列表中的顺序是不确定的？

　　这里打个问号，我运行了好几遍顺序都是一致的，刚开始我以为数据少，然后还加了一些，无论多少遍还还是一致的。可能书本的python版本比较老吧，新版本已经修复这个问题了（所以不要光看书，实践最重要）。

　　items 返回值属于一种名为字典试图的特殊类型（我不是很明白，书本是这么说的，只有待以后接触更多python知识才会知晓），字典视图可用于迭代（就是能够遍历，意思是字典本身是不能遍历的？需要转为字典视图？）。

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐'],'sss1':'sss1','sss2':'sss2','sss3':'sss3','sss4':'sss4','sss5':'sss5'}
print(person.items())

#运行结果
dict_items([('name', '张三'), ('sex', '男'), ('age', 18), ('hobby', ['篮球', 'rap', '音乐']), ('sss1', 'sss1'), ('sss2', 'sss2'), ('sss3', 'sss3'), ('sss4', 'sss4'), ('sss5', 'sss5')])

　　keys：返回一个字典试图（又是字典试图，上面提到的），包含字典中所有的key

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐'],'sss1':'sss1','sss2':'sss2','sss3':'sss3','sss4':'sss4','sss5':'sss5'}
print(person.keys())

#运行结果
dict_keys(['name', 'sex', 'age', 'hobby', 'sss1', 'sss2', 'sss3', 'sss4', 'sss5'])

　　pop：根据key删除字典中的 key-value，并返回所属key的值

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐'],'sss1':'sss1','sss2':'sss2','sss3':'sss3','sss4':'sss4','sss5':'sss5'}
print(person.pop('sss1'))
print(person)

#运行结果
删除key为sss1后value=:sss1
最终person里的数据结果：{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['篮球', 'rap', '音乐'], 'sss2': 'sss2', 'sss3': 'sss3', 'sss4': 'sss4', 'sss5': 'sss5'}

　　popitem：类似于 list.pop， 弹出列表中最后一个元素。如果你要高效的方式逐个删除并处理所有字典项，这个很有用，因为这样无需先获取key列表。

　　书本上说 popitem 是随机删除 字典中的某个字典项（看到这句话时，我赶紧测试了下，运行几次后，还是没有这个问题），因为字典时没有顺序可言的。书本中也指出了若希望 popitem以可预测的顺序弹出字典项，请阅读collections中的OrderedDict类

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐'],'sss1':'sss1','sss2':'sss2','sss3':'sss3','sss4':'sss4','sss5':'sss5'}
print(person.popitem())

#运行结果
最后一个 字典项：('sss5', 'sss5')

　　setdefault：这个很有意思，他的功能和 get函数类似。

　　但是setdefault是具备添加功能的， 当字典中存在时，setdefault 返回  字典中 该key的value

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print(person.setdefault('name'))
#运行结果
张三

　　但是当key不存在时，他会将这个字典项存入 字典中（ value默认为 None），为了证明 setdefault函数 将 xxx 存入 到 person中。这里用 person['xxx'] 的形式获取 该 xxx 的值

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print(person.setdefault('xxx'))
#为了证明 setdefault函数 将  xxx 存入 到  person中。这里用 person['xxx'] 的形式获取 该 xxx 的值
print(person['xxx'])
#运行结果
None
None

　　value 也是可以指定的

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}
print(person.setdefault('xxx','N/A'))
#为了证明 setdefault函数 将  xxx 存入 到  person中。这里用 person['xxx'] 的形式获取 该 xxx 的值
print(person['xxx'])
#运行结果
N/A
N/A

　　update：使用一个字典中的项更新另一个字典

　　注意：不要key重复

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐']}

school={'school':'xxx希望小学','className':'一年级一班'}

person.update(school)

print(person)

#运行结果
{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'hobby': ['篮球', 'rap', '音乐'], 'school': 'xxx希望小学', 'className': '一年级一班'}

　　values：返回一个由字典中的值所组成的字典试图

　　不同于keys函数，values 是可以包含重复的。

 　　案例：张三的年龄我为18，考试得分也是18

person={'name':'张三','sex':'男','age':18,'hobby':['篮球','rap','音乐'],'score':18}

print(person.values())

#运行结果
dict_values(['张三', '男', 18, ['篮球', 'rap', '音乐'], 18])

 

笔后语录：

　　目前为止，python教学视频进度一点没变，还是在面向对象（深入面向对象）部分，下部分该学习 包相关的知识了（我觉得不应该急着去看视频）。但是我停下来了，买了一本python基础书，从头开始看python，书本内容我也看到面向对象，这篇博客园这也是第四章的全部内容。我目前博客里所有有关python的文章都是按照书本中的知识案例点来总结的。所有的案例也是我一个个敲出来贴到博客中。有些时候我按照书本中的案例运行时，我也会产生一些其他想法，我就会尝试另外一种运行方式，并将结果写到博客中。我写这些博客的目的不是为了装X，我觉得完全没必要，我本身是从事java开发的工作，学习python也只是我闲暇的时光去学习（主要是太多人学习，我觉得多多少少要接触一点）。这个行业压力太大了，随时觉得自己要被淘汰。

　　那我又干嘛写呢？本身就没打算靠python挣钱吃饭，大部分时间还是关注到java中比较多，所以学完长时间不用，就很容易忘，好记性，不如烂笔头。把学习的过程记录下来，主要是加强记忆，然后学习完某种技术后，再回头看看自己的博客真的有种成就感。以前我不懂写博客（内容没有营养，杂乱无章），翻看我以前博客（跟屎一样）没有归类，没有系统化，所以以后的博客内容尽量让它丰富起来。

　　突然谈到写博客，是因为，我害怕的我的内容误导你，不过请放心，所有代码我都是经过测试了的。以后接触到更多知识后，我会补充到相对应的博客中，不仅仅是python。

　　要是内容有什么不对，请下方留言。