Python字典的选择之道：掌握6种类型的终极指南！

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Python字典的选择之道：掌握6种类型的终极指南！

2024-07-15 01:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

本文将介绍Python字典的6种类型以及如何选择正确的字典。【微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩】

一、简介

你可能会惊讶地发现，在Python的标准库中实际上有6种不同的字典类型！在某些情况下，开发者可能不想使用标准的Python字典（dict），在本文中将讨论Python中其他5种鲜为人知的字典。

每种字典类型都是为特定需求而设计的。了解这些字典类型可以让Python开发者选择适合其特定需求的字典，从而提高编码效率和灵活性。

二、Python字典是什么？

在Python中，字典（dict）是一种内置的数据结构，用于以键-值对的形式存储数据集合。你可能听过Python字典的其他名称，如查找表、映射、哈希映射或关联数组。

Python字典的一个最全面的例子就是电话簿。可以使用电话簿快速检索与给定姓名（键）相关联的信息（值）。Python字典允许以最高效的方式存储和检索所需的数据；这就是为什么Python dict是这种编程语言中最常用的数据类型。

三、Python字典的类型

大多数Python开发者通常只使用标准字典（dict）。有趣的是，Python还提供了其他几种内置的字典数据结构。尽管在大多数情况下，标准Python字典已经足够使用，但至少了解一下其他字典类型也会对开发者有所裨益。Python的不同字典类型如下：

dictcollections.defaultdictcollections.OrderedDictcollections.ChainMapcollections.Countercollections.UserDict

本文将逐个介绍每种类型的Python字典，并通过示例进行解释。

3.1 dict

如前所述，Python中最常见的字典类型是标准类型（dict）。这种类型的Python字典可以使用花括号{}来轻松创建和更新。标准Python字典内置了许多函数，可以让工作更加轻松。

标准Python字典的使用示例

下面是代码片段。

a = {'one': 1, 'two':2} print(a,type(a)) # output: {'one': 1, 'two': 2} a.update({'three': 3}) # 相当于a['three'] = 3 print(a) # output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3} a['two'] = 2.1 print(a['two']) # output: 2.1

请注意，Python字典中的值可以是任何类型，但键必须是唯一且不可变的。一般情况下，在标准Python字典中进行查找、插入、更新和删除操作的时间复杂度为O(1)。

3.2 collections.defaultdict

Python中的另一种字典类型是defaultdict，可以从collections模块中导入。Python defaultdict字典用于想从字典中调用一个不存在的键时返回一个默认值。

使用Python defaultdict的示例

下面是代码片段。

from collections import defaultdict a = defaultdict(int) print(a['one']) # output:0 a['one'] += 1 print(a['one']) # output: 1

Python开发者在使用常规字典时，通常使用get()方法或直接处理KeyError异常。在这种情况下，使用collections.defaultdict可以使开发者的意图更加明确。

3.3 collections.OrderedDict

collections.OrderedDict是Python 3.1中引入的一种Python字典子类。顾名思义，这种类型的Python字典可以记住键插入的顺序。如果特别关心Python字典中键插入的顺序，可以使用collections.OrderedDict。

使用Python OrderedDict的示例

下面是代码片段。

from collections import OrderedDict a = OrderedDict({'one': 1, 'two': 2}) print(a) # output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2)]) a['three'] = 3 print(a) # output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])

collections.OrderedDict还有一个很酷的函数，可以改变一些键的顺序。可以使用move_to_end将其中一个键移到Python字典的末尾（last=True），或移到开头（last=False）：

使用Python OrderedDict的示例

下面是代码片段。

from collections import OrderedDict a = OrderedDict({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4}) print(a) # output: OrderedDict([('one', 1)， ('two', 2)]) a.move_to_end('one', last=True) # 将'one'移至末尾 print(a) # output: OrderedDict([('two', 2), ('three', 3), ('four', 4), ('one', 1)]) a.move_to_end('three', last=False) # 将'three'移到开头 print(a) # output: OrderedDict([('three', 3), ('two', 2),('four', 4),('one', 1)]) 3.4 collections.ChainMap

另一种Python字典类型是collections.ChainMap，Python的ChainMap是一种类似字典的类，可以将多个字典合并为一个视图。这种类型的字典允许开发者在多个字典中搜索一个键，就好像它们都合并成了一个单一的字典。

使用Python ChainMap的示例

下面是代码片段。

from collections import ChainMap a = {'one': 1, 'two': 2} b = {'three': 3, 'four': 4} c = {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1} merged = ChainMap(a, b,c) print(merged) # output: ChainMap({'one': 1,'two': 2}, {'three': 3, 'four': 4}, {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1}) print(merged['three']) # 只返回关键字的第一次出现结果 # output:3

请注意，ChainMap只会返回要搜索的键的第一次出现。另外还要记住，ChainMap只存储对实际对象的引用；因此，如果在任何一个原始字典中进行了更改，ChainMap也会随之更新。

使用Python ChainMap的示例

下面是代码片段。

from collections import ChainMap a = {'one': 1, 'two': 2} b = {'three': 3, 'four': 4} c = {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1} merged = ChainMap(a, b, c ) a['one'] = 1.1 print(merged['one']) # output: 1.1 3.5 collections.Counter

Counter是Python中另一个能够计数可散列对象的字典。Python开发者通常使用collections.Counter来计算可迭代对象中元素的频率；例如，可以使用这种类型的Python字典来计算句子中使用的单词数量。

使用Python Counter的示例

下面是代码片段。

from collections import Counter sentence = "we can't control our thoughts, but we can control our words" a = Counter(sentence.split(' ')) print(a) # output: Counter( { 'we': 2, 'control': 2, 'our': 2, "can't": 1, 'thoughts': 1, 'but': 1, 'can': 1, 'words': 1 } ) print(a.most_common(2)) # 获得2个出现次数最多的元素 # output: [('we', 2)， ('control', 2)]

如果需要列出出现频率最高的n个元素及其计数，从最常见到最不常见，可以在Counter对象上使用most_common函数。如果n为None，它将列出所有元素的计数。

3.6 collections.UserDict

本文要讨论的最后一种Python字典类型是UserDict字典。UserDict也是collections模块提供的一个类。这个类设计成用作创建自定义字典类对象的基类。

当需要定义自己的类似字典的数据结构时，可以使用collections.UserDict。想象一个简单的场景，需要将每个值乘以5并保存在自定义的Python字典中。通过使用UserDict，可以像这样实现：

使用Python UserDict的示例

下面是代码片段。

from collections import UserDict class MyDict(UserDict): def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__key, value * 5) d = MyDict({'one': 1, 'two': 2}) print(d) #output: {'one': 5, 'two': 10}

还可以随时覆盖其他函数，如__setitem__()、__getitem__()和__delitem__()，以进一步自定义字典的行为。

四、总结

在本文中，介绍了可以在不同情况下使用的不同类型的Python字典。尽管很多Python开发者只使用常规字典，但也可以在项目中尝试使用其他类型的Python字典。如果没有适合的字典，可以使用UserDict类来创建自己的类似字典的类。

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