代码收藏家 Python字典使用详解
文章目录
什么是字典
键值对
字典是一种存储“键值对”的结构
把键(key) 和 值(value) 进行一个一对一的映射，然后就可以根据键，快速找到值
举个栗子：学校的每个同学，都会有一个唯一的学号
知道了学号，就能确定这个同学
此处 “学号” 就是 “键”，这个 “同学” 就是 “值”
在 Python 字典中，可以同时包含很多个键值对，同时要求这些键值对不能重复
创建字典
# 创建字典
a = { }
b = dict()
print(type(a))
print(type(b))
"""
打印结果
<class 'dict'>
<class 'dict'>
"""
设置初始值
也可以在创建字典的时候设置初始值
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
print(a)
"""
打印结果
{'id': 1, 'name': 'zhangsan'}
"""
, 分割不同的键值对；键值对中用 : 分割不同的键和值'id': 1, key 就是 'id'，value 就是 1‘name’: zhangsan，key 就是 'name'，value 就是 'zhangsan'一个字典中的 key的类型不一定都一样一个字典中的 value的类型也不必都一样字典对于 key是什么类型，有约束字典对于 value是什么类型，没有约束
查找 key
判定 key 是否存在
使用 in 来判定某个 key 是否在字典中存在
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
print(('id' in a))
print('classId' in a)
"""
运行结果
True
False
"""
a 里面有 'id' 这个 key，没有 'classId' 这个 keykey 是否存在，和 value 无关使用 not in 来判定某个 key 在字典中不存在
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
print(('id' not in a))
print('classId' not in a)
"""
运行结果
False
True
"""
根据 key 获取 value
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan',
100: 'list'
}
print(a['id'])
print(a['name])
print(a[100])
"""
运行结果
1
'zhangsan'
'list'
"""
KeyError '不存在的 key 名'”的异常对于字典来说，使用 in或者[]都是非常高效的操作对于列表来说，使用 in比较低效，而使用[]比价高效因为 in需要把整个列表遍历一遍字典背后使用了特殊的数据结构：哈希表
新增和修改
新增元素
在字典中新增元素，使用 [ ] 来进行
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
a['score'] = 90
print(a)
"""
运行结果
{'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'score': 90}
"""
修改元素
在字典中修改元素，使用 [ ] 来进行
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
a['score'] = 90
print(a)
a['score'] = 100
print(a)
"""
运行结果
{'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'score': 90}
{'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'score': 100}
"""
如果 key不存在，往里写入，相当于新增键值对如果 key存在，往里写入，相当于根据key修改value新增和修改都是写操作
删除
使用 pop 方法，根据 key 来删除键值对
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan'
}
a.pop('name')
print(a)
"""
运行结果
{'id': 1}
"""
字典中的各种操作，都是针对 key 来进行的，新增、删除、获取 value、修改 value…
遍历字典
遍历指的是能够把一个可迭代对象里面包含的元素依次地取出来，并进行一些操作，整个过程要求不重不漏
哈希表这个结构设计的非常巧妙，能够以“常数级”时间复杂度来完成增删改查 无论字典中有多少个元素，新增、修改、查找、删除操作的时间都是固定的，不会因为元素多了，操作就慢了
直接使用 for 来遍历字典
a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan',
'score': 100
}
for key in a:
print(key, a[key])
"""
运行结果
id 1
name zhangsan
score 100
"""
C++/Java 中，哈希表里面的兼职对存储的循序是无序的；但是在 Python 中，其做了特殊处理，能保证遍历出来的顺序就是和插入的顺序一致取出所有 key 和 value
keys：获取到字典中的所有 keyvalues：获取到字典中的所有 valueitems：获取到字典中的所有键值对a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan',
'score': 100
}
print(a.keys())
print(a.values())
print(a.items())
"""
运行结果
dict_keys(['id', 'name', 'score'])
dict_values([1, 'zhangsan', '100'])
dict_items([('id', 1), ('name', 'zhangsan'), ('score', '100')])
"""
dict_keys 是一个特殊的类， 专门用来表示字典的所有 key，大部分元组支持的操作对于 dict_keys 同样适用dict_values 也是一个特殊的类型，和 dict_keys 类似dict_items 也是一个特殊的类型，和 dict_keys 类似a = {
'id': 1,
'name': 'zhangsan',
'score': 100
}
for key, value in a:
print(key, value)
"""
运行结果
id 1
name zhangsan
score 100
"""
合法 key 的类型
不是所有的类型都可以作为字典的 key
字典本质上是一个哈希表，哈希表的 key 要求是 “可哈希的”，也就是可以计算出一个哈希值
hash 函数计算某个对象的哈希值keyprint(hash(0))
print(hash(3.14))
print(hash(True))
print(hash('hello'))
print(hash((1, 2, 3)))
"""
运行结果
0
322818021289917443
1
2364418584814311179
529344067295497451
"""
列表和字典是不可 hash 的，所以列表和字典不能作为 key，其他类型都可以作为 key
作者：椰椰椰耶
