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一.Python的五大数据类型之字典类型
Python中的字典是一种无序的可变容器，可以存储任意数量的键值对。接下来我们就来学习一下五大数据类型之字典类型。
字典的键必须是唯一的，而值则可以是任意类型的对象，如字符串、数字、列表、元组等。字典的键是不可变类型，如字符串、数字、元组，而列表等可变类型则不能作为键。 字典的实现是通过哈希表实现的，因此查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。 1.2 创建字典创建字典的方式有多种，下面是其中两种常见的方式： 1.2.1 方式1:直接创建字典 # 直接创建字典 dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} 1.2.2 方式2:使用dict()函数创建字典 dict2 = dict(name='Jerry', age=20, gender='female') print(dict2) # 输出 {'name': 'Jerry', 'age': 20, 'gender': 'female'} 1.3 字典的基本操作 1.3.1 添加元素可以通过以下方式向字典中添加元素： # 添加一个键值对 dict1['address'] = 'Beijing' print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male', 'address': 'Beijing'} # 更新一个键的值 dict1['age'] = 19 print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 19, 'gender': 'male', 'address': 'Beijing'} # 批量添加元素 dict1.update({'email': '[email protected]', 'phone': '123456789'}) print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 19, 'gender': 'male', 'address': 'Beijing', 'email': '[email protected]', 'phone': '123456789'} 1.3.2 删除元素可以通过以下方式从字典中删除元素： # 删除一个键值对 del dict1['address'] print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 19, 'gender': 'male', 'email': '[email protected]', 'phone': '123456789'} # 清空字典 dict1.clear() print(dict1) # 输出 {} 1.3.3 访问元素可以通过键访问字典中的值： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} print(dict1['name']) # 输出 Tom需要注意的是，如果使用不存在的键来访问字典中的值，将会引发KeyError异常。可以使用get()方法来避免这种情况的发生，如果键不存在，则返回None或指定的默认值： print(dict1.get('address')) # 输出 None print(dict1.get('address', 'unknown')) # 输出 unknown 1.3.4 遍历字典可以使用for循环继续遍历字典： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} # 遍历键 for key in dict1: print(key) # 遍历值 for value in dict1.values(): print(value) # 遍历键值对 for key, value in dict1.items(): print(key, value) 1.4 字典的基本方法 1.4.1 keys()keys()方法返回字典中所有键的列表： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} print(dict1.keys()) # 输出 dict_keys(['name', 'age', 'gender'])需要注意的是，keys()方法返回的是dict_keys类型的对象，而非列表类型，但是可以像列表一样使用。 1.4.2 values()values()方法返回字典中所有值的列表： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} print(dict1.values()) # 输出 dict_values(['Tom', 18, 'male'])同样，values()方法返回的是dict_values类型的对象，而非列表类型，但是可以像列表一样使用。 1.4.3 items()items()方法返回字典中所有键值对的列表，每个键值对以元组的形式呈现： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} print(dict1.items()) # 输出 dict_items([('name', 'Tom'), ('age', 18), ('gender', 'male')])同样，items()方法返回的是dict_items类型的对象，而非列表类型，但是可以像列表一样使用。 1.4.4 pop()pop()方法可以从字典中删除指定的键值对，并返回对应的值，如果键不存在，则返回指定的默认值： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} value = dict1.pop('age') print(value) # 输出 18 print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'gender': 'male'} 1.4.5 popitem()popitem()方法可以随机删除字典中的一个键值对，并返回对应的键和值： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} key, value = dict1.popitem() print(key, value) # 输出 gender male print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18} 1.4.6 update()update()方法可以将一个字典中的元素添加到另一个字典中，如果有相同的键，则用新字典中的值覆盖原字典中的值： dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'} dict2 = {'name': 'Jerry', 'email': '[email protected]'} dict1.update(dict2) print(dict1) # 输出{'name': 'Jerry', 'age': 18, 'gender': 'male', 'email': '[email protected]'} 1.5 实操案例代码 1.5.1 案例一：统计字符串中每个字符出现的次数 def count_char(str1): char_dict = {} for char in str1: if char in char_dict: char_dict[char] += 1 else: char_dict[char] = 1 return char_dict str1 = 'hello, world!' print(count_char(str1)) # 输出 {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ',': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1, '!': 1} 1.5.2 案例二：合并多个字典 dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18} dict2 = {'gender': 'Male'} dict3 = {'email': '[email protected]'} dict4 = {} for d in (dict1, dict2, dict3): dict4.update(d) print(dict4) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'Male', 'email': '[email protected]'} 1.5.3 案例三：根据字典中的值对字典排序 def sort_dict(dict1): dict2 = {k: v for k, v in sorted(dict1.items(), key=lambda item: item[1])} return dict2 dict1 = {'Tom': 75, 'Jerry': 90, 'Alice': 80, 'Bob': 85} print(sort_dict(dict1)) # 输出 {'Tom': 75, 'Alice': 80, 'Bob': 85, 'Jerry': 90} 1.5.4 将列表转换为字典 keys = ['name', 'age', 'gender'] values = ['Tom', 18, 'Male'] dict1 = dict(zip(keys, values)) print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'Male'} 1.5.5 使用字典实现一个简单的缓存 def fibonacci(n): if n in cache: return cache[n] if n 'b': 2, 'a': 1, 'c': 3} sorted_d = sorted(d.items()) print(sorted_d) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] # 按值进行排序 sorted_d_value = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]) print(sorted_d_value) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] # 降序排序 sorted_d_desc = sorted(d.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True) print(sorted_d_desc) # [('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)] 1.6.3 使用 collections.OrderedDict 类进行排序collections.OrderedDict 类可以保持字典中元素的插入顺序，并且支持排序功能。默认情况下，OrderedDict 按照字典中的键进行升序排序。可以使用 reverse=True 参数来实现降序排序。 from collections import OrderedDict # 升序排序 d = {'b': 2, 'a': 1, 'c': 3} sorted_d = OrderedDict(sorted(d.items())) print(sorted_d) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 按值进行排序 sorted_d_value = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])) print(sorted_d_value) # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 降序排序 sorted_d_desc = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)) print(sorted_d_desc) # OrderedDict([('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]) 二.注意事项字典的键必须是可哈希的，也就是说，键必须是不可变的类型，比如数字、字符串、元组等，而列表和字典等可变类型是不可以作为键的。 字典是无序的，如果需要有序的字典，可以使用collections模块中的OrderedDict类。 在Python3中，keys()、values()、items()等方法返回的不再是列表类型，而是dict_keys、dict_values、dict_items类型的对象，但是可以像列表一样使用。 字典的遍历顺序可能会随机变化，因此在遍历时需要注意顺序的问题。 字典的操作是原地修改，也就是说，对字典进行的任何修改都会影响原始的字典，因此在进行操作时需要注意备份的问题。 三.总结总的来说，Python中的字典类型是一种非常有用的数据类型，可以用来存储键值对，其基本用法和列表、元组等数据类型类似，但是字典的键值对是无序的，且键必须是不可变类型。 字典类型的基本用法包括创建字典、访问字典中的元素、修改字典中的元素、删除字典中的元素等操作。另外，字典类型也提供了一些基本的方法，如keys()、values()、items()等，可以用来访问字典中的键、值、键值对等。 字典类型也有一些高级用法，如遍历字典、合并多个字典、将列表转换为字典、使用字典实现一个简单的缓存等操作，这些操作可以帮助我们更好地利用字典类型来解决实际问题。 在使用字典类型时，需要注意字典是无序的，键必须是不可变类型，同时还要注意避免使用不恰当的键或值类型、重复的键等问题。 此外，在使用字典类型时，还需要注意一些性能问题。由于字典类型使用哈希表来实现，所以在访问字典中的元素时，其速度是非常快的，但是在插入和删除元素时，由于哈希表的重新哈希和扩容等操作，可能会导致性能下降。因此，在需要频繁插入和删除元素的情况下，应该考虑使用其他数据类型来替代字典类型。 最后，需要注意的是，字典类型虽然非常灵活和方便，但是在处理大量数据时可能会导致内存占用过大的问题。因此，在需要处理大量数据时，需要谨慎使用字典类型，并尽可能地使用一些高效的算法和数据结构来减少内存占用。 |
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