Python中dict详解

#字典的添加、删除、修改操作 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} dict["w"] = "watermelon" del(dict["a"]) dict["g"] = "grapefruit" print dict.pop("b") print dict dict.clear() print dict #字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for k in dict:     print "dict[%s] =" % k,dict[k] #字典items()的使用 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() #调用items()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for (k, v) in dict.items():     print "dict[%s] =" % k, v #调用iteritems()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict.iteritems() for k, v in dict.iteritems():     print "dict[%s] =" % k, v for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()):     print "dict[%s] =" % k, v #使用列表、字典作为字典的值 dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]} print dict["a"] print dict["a"][0] print dict["bo"] print dict["bo"]["o"] print dict["g"] print dict["g"][1] dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #输出key的列表 print dict.keys() #输出value的列表 print dict.values() #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} it = dict.iteritems() print it #字典中元素的获取方法 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict print dict.get("c", "apple")          print dict.get("e", "apple") #get()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} if "key1" in D:     print D["key1"] else:     print "None" #字典的更新 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"} print dict dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"} dict.update(dict2) print dict #udpate()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E:     D[k] = E[k] print D #字典E中含有字典D中的key D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E:     D[k] = E[k] print D #设置默认值 dict = {} dict.setdefault("a") print dict dict["a"] = "apple" dict.setdefault("a","default") print dict #调用sorted()排序 dict = {"a" : "apple", "b" : "grape", "c" : "orange", "d" : "banana"} print dict   #按照key排序  print sorted(dict.items(), key=lambda d: d[0]) #按照value排序  print sorted(dict.items(), key=lambda d: d[1]) #字典的浅拷贝 dict = {"a" : "apple", "b" : "grape"} dict2 = {"c" : "orange", "d" : "banana"} dict2 = dict.copy() print dict2 #字典的深拷贝 import copy dict = {"a" : "apple", "b" : {"g" : "grape","o" : "orange"}} dict2 = copy.deepcopy(dict) dict3 = copy.copy(dict) dict2["b"]["g"] = "orange" print dict dict3["b"]["g"] = "orange" print dict 补充： 1 初始化 >>> d = dict(name='visaya', age=20) >>> d = dict(zip(['name', 'age'], ['visaya', 20])) #dict.fromkeys(listkeys, default=0) 把listkeys中的元素作为key均赋值为value，默认为0 >>> d = dict.fromkeys(['a', 'b'], 1) >>> d {'a': 1, 'b': 1} 2 字典视图和几何 dict.keys()类似信使可以进行交集和并集等集合操作（类似集合，因为不存在重复的项），但dict.values()不可以进行如上操作。 >>> k = d.keys() >>> k dict_keys(['a', 'b']) >>> list(k) ['a', 'b'] >>> k | {'x': 3} {'a', 'x', 'b'} >>> k | {'x'} {'a', 'x', 'b'} >>> k | {'x', 'y'} {'a', 'y', 'b', 'x'} >>> k & {'x'} set() >>> v = d.values() >>> v dict_values([1, 2]) >>> v | {'x'} Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'dict_values' and 'set' 3 排序字典键 两种方法: 3.1 sort: >>> Ks = list(d.keys()) >>> Ks.sort() >>> for k in Ks: ...     print(k, d[k]) ...  a 1 b 2 3.2 sorted: >>> for k in sorted(d.keys()): ...     print(k, d[k]) ...  a 1 b 2 3.3 注意 >>> for k in list(d.keys()).sort(): ...     print(k, d[k]) ...  Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'NoneType' object is not iterable 出错原因： list.sort() list.append()函数都是对自身的操作，没有返回值，故需先将list(d.keys())的结果保存下来，在结果上进行sort() 4 常用函数 4.1 get() D.get(k[, d])   => D[k] if k in D else d. d defaults to none. 4.2 pop() D.pop(value[, d])   => Remove specified key and return the corresponding value. If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised. 4.3 udpate()     D.update(E, **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.     If E has a .keys() method, does:     for k in E: D[k] = E[k]     If E lacks .keys() method, does:     for (k, v) in E: D[k] = v     In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k] >>> d = dict(name='visaya', age=21) >>> d1= {'age': 20, 'sex': 'male'} >>> d2 = zip(['a', 'b'], [1, 2]) >>> d.update(d1) >>> d {'age': 20, 'name': 'visaya', 'sex': 'male'} #for k in d1: d[k] = d1[k] >>> d.update(d2) >>> d {'age': 20, 'name': 'visaya', 'sex': 'male'} #for (k, v) in d2: d[k] = v 4.4 del() del D[key] 4.5 clear() 4.6 copy() Python中的dict 初始化 构造方法创建 Python代码   d = dict()   d = dict(name="nico", age=23)   d = dict((['name', "nico"], ['age', 23]))    当然还有更方便，简单的 Python代码   d = {}   d = {"name":"nico", "age":23}   遍历 通过对key的遍历，遍历整个dict Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   for key in d:       print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])   for key in d.iterkeys():       print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])   for key in d.keys():       print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])   for key in iter(d):       print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])   for key,item in d.items():       print "key=%s, value=%s" % (key, item)    当然也可以直接遍历value Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   for value in d.values():       print value   for key,value in d.viewitems():       print "key=%s, value=%s" % (key, value)   for value in d.viewvalues():       print "value=%s" % (value)   这里values和viewvalues的区别 后者返回的是该字典的一个view对象，类似数据库中的view，当dict改变时，该view对象也跟着改变 常用方法 Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   d["name"] = "aaaa"   d["address"] = "abcdefg...."   print d   #{'age': 23, 'name': 'aaaa', 'address': 'abcdefg....'}   获取dict值 Python代码   print d["name"]               #nico   print d.get("name")         #nico    如果key不在dict中，返回default，没有为None Python代码   print d.get("namex", "aaa")       #aaa   print d.get("namex")                  #None   排序sorted() Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   for key in sorted(d):       print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])   #key=age, value=23   #key=name, value=nico   删除del Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   Python代码   del d["name"]   #如果key不在dict中，抛出KeyError   del d["names"]   Python代码   Traceback (most recent call last):     File "F:\workspace\project\pydev\src\ddd\ddddd.py", line 64, in <module>       del d["names"]   KeyError: 'names'   清空clear() Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   d.clear()   print d                                                    #{}   copy() Python代码   d1 = d.copy()               #{'age': 23, 'name': 'nico'}   #使用返回view对象   d2 = d1.viewitems()    #dict_items([('age', 23), ('name', 'nico')])   #修改字典d1，新增元素   d1["cc"] = "aaaaaa"    print d2                    #dict_items([('cc', 'aaaaaa'), ('age', 23), ('name', 'nico')])   pop(key[, default]) 如果key在dict中，返回，不在返回default Python代码   #如果key在dict中，返回，不在返回default   print d.pop("name", "niccco")                #nico   print d.pop("namezzz", "niccco")           #niccco   #key不在dict中，且default值也没有，抛出KeyError   print d.pop("namezzz")                         #此处抛出KeyError   popitem() 删除并返回dict中任意的一个(key,value)队，如果字典为空会抛出KeyError Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   print d.popitem()       #('age', 23)   print d.popitem()       #('name', 'nico')   #此时字典d已为空   print d.popitem()      #此处会抛出KeyError   update([other]) 将字典other中的元素加到dict中，key重复时将用other中的值覆盖 Python代码   d = {"name":"nico", "age":23}   d2 = {"name":"jack", "abcd":123}   d.update(d2)  

print d     #{'abcd': 123, 'age': 23, 'name': 'jack'}  

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补充知识

一： dictionary 操作：

     Dictionary：定义了键和值之间一对一的关系，像 Visual Basic 中的 Scripting.Dictionary 对象的实例；像 Java 中的 Hashtable 类的实例；像 Perl 中的 hash (哈希数组)。在 Perl 中，存储哈希值的变量总是以 % 字符开始；在 Python 中，变量可以任意取名，并且 Python 在内部会记录下其数据类型。      1.定义 Dictionary：           >>> d = {"server":"mpilgrim", "database":"master"} 

          >>> d            {'server': 'mpilgrim', 'database': 'master'}           >>> d["server"]                                    

           'mpilgrim'           >>> d["database"]                                 

           'master' 新 dictionary，它有两个元素，将其赋给变量 d 。每一个元素都是一个 key-value 对；整个元素集合用大括号括起来。 'server' 是一个 key，它所关联的值是通过 d["server"] 来引用的，为 'mpilgrim'。 'database' 是一个 key，它所关联的值是通过 d["database"] 来引用的，为 'master'。 可以通过 key 来引用其值，但是不能通过值获取 key，          >>> d["mpilgrim"]                                  (4)           Traceback (innermost last):              File "<interactive input>", line 1, in ?           KeyError: mpilgrim

      2.修改 Dictionary        >>> d["database"] = "pubs" (1)        >>> d         {'server': 'mpilgrim', 'database': 'pubs'}        >>> d["uid"] = "sa"        (2)        >>> d         {'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'pubs'}

一个 dictionary 中不能有重复的 key。给一个存在的 key 赋值会覆盖原有的值。Dictionary 没有元素顺序的概念,它们只是序偶的简单排列。dictionary 的 key 是大小写敏感的。

       >>> d = {}        >>> d["key"] = "value"        >>> d["key"] = "other value" (1)        >>> d          {'key': 'other value'}        >>> d["Key"] = "third value" (2)        >>> d          {'Key': 'third value', 'key': 'other value'} 为一个已经存在的 dictionary key 赋值，将简单覆盖原有的值。这不会为一个已经存在的 dictionary key 赋值，因为在 Python 中是区分大小写的，也就是说 'key' 与 'Key' 是不同的。所以这种情况将在 dictionary 中创建一个新的 key-value 对。Dictionary 不只是用于存储字符串。Dictionary 的值可以是任意数据类型，包括字符串、整数、对象，甚至其它的 dictionary。在单个 dictionary 里，dictionary 的值并不需要全都是同一数据类型，可以根据需要混用和匹配。

    3.dictionary 中删除元素     >>> d      {'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master',42: 'douglas', 'retrycount': 3}     >>> del d[42] (1)     >>> d      {'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master', 'retrycount': 3}     >>> d.clear() (2)     >>> d      {}

del 允许您使用 key 从一个 dictionary 中删除独立的元素。 clear 从一个 dictionary 中清除所有元素。注意空的大括号集合表示一个没有元素的 dictionary。

二、List 操作

 List 是 Python 中使用最频繁的数据类型， 如同 Perl 中的数组。在 Perl 中，用来保存数组的变量总是以 @ 字符开始；在 Python 中，变量可以任意取名，并且 Python 在内部会记录下其数据类型。 更像 Java 中的数组 (您可以简单地这样理解，但 Python 中的 list 远比 Java 中的数组强大)。一个更好的类比是 ArrayList 类，它可以保存任意对象，并且可以在增加新元素时动态扩展。   1. 定义 List      >>> li = ["a", "b", "mpilgrim", "z", "example"] 

     >>> li       ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']      >>> li[0]                                      

      'a'      >>> li[4]     

      'example' List 是一个用方括号包括起来的有序元素的集合。 List 可以作为以 0 下标开始的数组。任何一个非空 list 的第一个元素总是 li[0]。 这个包含 5 个元素 list 的最后一个元素是 li[4]，因为列表总是从 0 开始。

     2.list负索引        >>> li         ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']        >>> li[-1] (1)         'example'        >>> li[-3] (2)         'mpilgrim' 负数索引从 list 的尾部开始向前计数来存取元素。任何一个非空的 list 最后一个元素总是 li[-1]。如果负数索引使您感到糊涂，可以这样理解：li[-n] == li[len(li) - n]。所以在这个 list 里，li[-3] == li[5 - 3] == li[2]

。

 3.list 的索引       >>> li        ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']       >>> li[1:3]  (1)        ['b', 'mpilgrim']       >>> li[1:-1] (2)        ['b', 'mpilgrim', 'z']       >>> li[0:3]  (3)        ['a', 'b', 'mpilgrim']

(1):您可以通过指定 2 个索引得到 list 的子集，叫做一个 “slice” 。返回值是一个新的 list，它包含了 list 中按顺序从第一个 slice 索引 (这里为 li[1]) 开始，直到但是不包括第二个 slice 索引 (这里为 li[3]) 的所有元素。

(2)：如果一个或两个 slice 索引是负数，slice 也可以工作。如果对您有帮助，您可以这样理解：从左向右阅读 list，第一个 slice 索引指定了您想要的第一个元素，第二个 slice 索引指定了第一个您不想要的元素。返回的值为在其间的每个元素。

(3)：List 从 0 开始，所以 li[0:3] 返回 list 的前 3 个元素，从 li[0] 开始，直到但不包括 li[3]。

       4.list 的索引简写

        >>> li          ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']         >>> li[:3] (1)          ['a', 'b', 'mpilgrim']         >>> li[3:] (2) (3)          ['z', 'example']         >>> li[:]  (4)          ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']

(1)：如果左侧分片索引为 0，您可以将其省略，默认为 0。所以 li[:3] 同 例 3.8 中的li[0:3] 是一样的。 (2)：同样的，如果右侧分片索引是 list 的长度，可以将其省略。所以 li[3:] 同 li[3:5] 是一样的，因为这个 list 有 5 个元素。 (3)：请注意这里的对称性。在这个包含 5 个元素的 list 中，li[:3] 返回前 3 个元素，而 li[3:] 返回后 2 个元素。实际上，li[:n] 总是返回前 n 个元素，而 li[n:] 将返回剩下的元素，不管 list 有多长。 (4)：如果将两个分片索引全部省略，这将包括 list 的所有元素。但是与原始的名为 li 的 list 不同，它是一个新 list，恰好拥有与 li 一样的全部元素。li[:] 是生成一个 list 完全拷贝的一个简写。

        5. list 中增加元素

           >>> li              ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']            >>> li.append("new")               (1)            >>> li              ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']            >>> li.insert(2, "new")            (2)            >>> li              ['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']            >>> li.extend(["two", "elements"]) (3)            >>> li            ['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']

append 向 list 的末尾追加单个元素。 insert 将单个元素插入到 list 中。数值参数是插入点的索引。请注意，list 中的元素不必唯一，现在有两个独立的元素具有 'new' 这个值，li[2] 和 li[6]。 extend 用来连接 list。请注意不要使用多个参数来调用 extend，要使用一个 list 参数进行调用。在本例中，这个 list 有两个元素。

 注：extend (扩展) 与 append (追加) 的差别：

        >>> li = ['a', 'b', 'c']        >>> li.extend(['d', 'e', 'f']) (1)        >>> li         ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']       >>> len(li)                    (2)         6       >>> li[-1]        'f'      >>> li = ['a', 'b', 'c']      >>> li.append(['d', 'e', 'f']) (3)      >>> li        ['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'f']]      >>> len(li)                    (4)       4      >>> li[-1]      ['d', 'e', 'f']

Lists 的两个方法 extend 和 append 看起来类似，但实际上完全不同。extend 接受一个参数，这个参数总是一个 list，并且把这个 list 中的每个元素添加到原 list 中。在这里 list 中有 3 个元素 ('a'、'b' 和 'c')，并且使用另一个有 3 个元素('d'、'e' 和 'f') 的 list 扩展之，因此新的 list 中有 6 个元素。 另一方面，append 接受一个参数，这个参数可以是任何数据类型，并且简单地追加到 list 的尾部。在这里使用一个含有 3 个元素的 list 参数调用 append 方法。原来包含 3 个元素的 list 现在包含 4 个元素。为什么是 4 个元素呢？因为刚刚追加的最后一个元素本身是个 list。List 可以包含任何类型的数据，也包括其他的 list。这或许是您所要的结果，或许不是。如果您的意图是 extend，请不要使用 append。

     6.在 list 中搜索

          >>> li             ['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']           >>> li.index("example") (1)              5           >>> li.index("new")     (2)              2          >>> li.index("c")       (3)            Traceback (innermost last):              File "<interactive input>", line 1, in ?            ValueError: list.index(x): x not in list          >>> "c" in li           (4)            False

index 在 list 中查找一个值的首次出现并返回索引值。 index 在 list 中查找一个值的首次 出现。这里 'new' 在 list 中出现了两次，在 li[2] 和 li[6]，但 index 只返回第一个索引，2。如果在 list 中没有找到值，Python 会引发一个异常。为它说明您的程序会由于源代码的问题而崩溃，好于在后面当您使用无效索引而引起崩溃。 要测试一个值是否在 list 内，使用 in。如果值存在，它返回 True，否则返为 False 。

         7.从 list 中删除元素

             >>> li                ['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']              >>> li.remove("z")   (1)              >>> li                ['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']              >>> li.remove("new") (2)              >>> li                ['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']              >>> li.remove("c")   (3)                Traceback (innermost last):                  File "<interactive input>", line 1, in ?                ValueError: list.remove(x): x not in list              >>> li.pop()         (4)                'elements'              >>> li                ['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']

remove 从 list 中删除一个值的首次出现。 remove 仅仅 删除一个值的首次出现。在这里，'new' 在 list 中出现了两次，但 li.remove("new") 只删除了 'new' 的首次出现。 如果在 list 中没有找到值，Python 会引发一个异常来响应 index 方法。 pop 是一个有趣的东西。它会做两件事：删除 list 的最后一个元素，然后返回删除元素的值。请注意，这与 li[-1] 不同，后者返回一个值但不改变 list 本身。也不同于 li.remove(value)，后者改变 list 但并不返回值。

  8.使用 list 的运算符

           >>> li = ['a', 'b', 'mpilgrim']            >>> li = li + ['example', 'new'] (1)            >>> li             ['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new']            >>> li += ['two']                (2)            >>> li             ['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']            >>> li = [1, 2] * 3              (3)            >>> li             [1, 2, 1, 2, 1, 2]

Lists 也可以用 + 运算符连接起来。list = list + otherlist 相当于 list.extend(otherlist)。但 + 运算符把一个新 (连接后) 的 list 作为值返回，而 extend 只修改存在的 list。也就是说，对于大型 list 来说，extend 的执行速度要快一些。 Python 支持 += 运算符。li += ['two'] 等同于 li.extend(['two'])。+= 运算符可用于 list、字符串和整数，并且它也可以被重载用于用户自定义的类中 (更多关于类的内容参见 第 5 章)。 * 运算符可以作为一个重复器作用于 list。li = [1, 2] * 3 等同于 li = [1, 2] + [1, 2] + [1, 2]，即将三个 list 连接成一个。

三、Tuple 介绍     Tuple 是不可变的 list。一旦创建了一个 tuple，就不能以任何方式改变它。 Tuple 没有方法，您不能向 tuple 增加元素。Tuple 没有 append 或 extend 方法。您不能从 tuple 删除元素。Tuple 没有 remove 或 pop 方法。您不能在 tuple 中查找元素。Tuple 没有 index 方法。然而，您可以使用 in 来查看一个元素是否存在于 tuple 中。

     1.定义 tuple         >>> t = ("a", "b", "mpilgrim", "z", "example") (1)         >>> t          ('a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example')         >>> t[0]                                       (2)          'a'         >>> t[-1]                                      (3)          'example'         >>> t[1:3]                                     (4)          ('b', 'mpilgrim')

定义 tuple 与定义 list 的方式相同，但整个元素集是用小括号包围的，而不是方括号。 Tuple 的元素与 list 一样按定义的次序进行排序。Tuples 的索引与 list 一样从 0 开始，所以一个非空 tuple 的第一个元素总是 t[0]。 负数索引与 list 一样从 tuple 的尾部开始计数。 与 list 一样分片 (slice) 也可以使用。注意当分割一个 list 时，会得到一个新的 list ；当分割一个 tuple 时，会得到一个新的 tuple。 那么使用 tuple 有什么好处呢？ 1.Tuple 比 list 操作速度快。如果您定义了一个值的常量集，并且唯一要用它做的是不断地遍历它，请使用 tuple 代替 list。 2.如果对不需要修改的数据进行 “写保护”，可以使代码更安全。使用 tuple 而不是 list 如同拥有一个隐含的 assert 语句，说明这一数据是常量。如果必须要改变这些值，则需要执行 tuple 到 list 的转换 (需要使用一个特殊的函数)。 3.Tuples 可以在 dictionary 中被用做 key，但是 list 不行。实际上，事情要比这更复杂。Dictionary key 必须是不可变的。Tuple 本身是不可改变的，但是如果您有一个 list 的 tuple，那就认为是可变的了，用做 dictionary key 就是不安全的。只有字符串、整数或其它对 dictionary 安全的 tuple 才可以用作 dictionary key。 4.Tuples 可以用在字符串格式化中。

Tuple 可以转换成 list，反之亦然。内置的 tuple 函数接收一个 list，并返回一个有着相同元素的 tuple。而 list 函数接收一个 tuple 返回一个 list。从效果上看，tuple 冻结一个 list，而 list 解冻一个 tuple。

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list 和 tuple 的相互转化

tuple(ls)  list(ls)