Python入门系列3——字典

上节回顾：Python入门系列2——元组

本节我们将继续介绍Python中最重要的内置数据结构——字典（dict）

字典在其他语言中被称作哈希映射（hash map）或者相关数组（associative arrays）。我们可以按照“字典”的字面意思来理解其数据结构及实现原理。当我们在字典中查找某一个字时，如果我们从第一页开始往后翻直到找到我们要查找的字，我们需要耗费相当长的时间完成查找的任务。但是字典给我们提供了一个索引表（如偏旁部首表），我们可以先在字典的索引表里查找这个字对应的页码，然后直接翻到翻页，这样的方式查找字，比按顺序一页一页找快得多，并且不会随着字典大小的增加而变慢。

比如如果我们需要根据id来查找对应的考试成绩，如果用list实现，则需要两个list：

给定了id=1，那么我们需要先在score中找到1对应的位置，再从score中取出对应位置的成绩，列表越长，所耗费的时间就越长，这显然不是一种很科学的做法。

使用字典方式，我们可以直接根据id-score的对照表，快速通过id查找到对应的score。比如在已知id为1的情况下，字典在内部可以直接计算出1对应的存放score值的内存地址，然后从该地址中取出score的值92，所以速度非常快。

1.1

创建字典

字典是一种大小可变的键值对集，其中的键（key）和值（value）都是Python对象。字典的创建使用大括号{ }包含键值对，并用冒号:分隔键和值，形成主键：取值对，如下所示，创建id-score字典：

output:

下面推荐一种非常优雅的字典创建方式，从两个序列中的元素两两配对形成一个字典，不过这里需要for循环及zip()函数的知识。

zip()函数用于将多个序列（列表、元组等）中的元素配对，产生一个如[(列表1元素,列表2元素),(,)]的新的元组列表。for循环用于重复执行将值放入键中的操作。

1.2

修改字典

从上面的字典我们也可以看出，字典中的数据元素是无序的，并不会按照初始化的顺序排列。不同键所对应的值可以相同。但是字典中的键必须是唯一的。注意字典中的id:1,2,...是键。

除了以上初始化的方式向字典中加入键值对，我们还可以通过键添加，比如：

output:

并且可以修改一个键对应的值：

output:

1.3

字典索引

字典的元素访问（以及插入、设置）方式与列表和元组一样。不同的是，列表和元组的索引号是按照顺序自动生成，而字典的索引号是键。如下所示：}

1:92,2:83,3:94,4:80,5:98,6:86}

score_dict[5]

output:

98

字典中某值的索引还可以通过get方法，如果字典不包含某个键，可以返回None，或者自己指定的值：

output:

92

86

如果在字典中不存在索引的键，则系统会报错：

output:

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

score_dict[8]

KeyError: 8

我们可以通过in判断是否存在某个键，其语法跟在列表和元组中判断是否存在某个值是相同的，也可以使用内置的has_key()方法：

True

False

True

False

如果不太确定字典中有哪些键或者值，我们可以使用keys()方法或者values()方法:

output:

keys are [1, 2, 3, 4, 5, 6]

values are [92, 83, 94, 80, 98, 86]

在有些情况下，我们需要取出字典中的键值对用于下一步的分析，此时可以使用items()方法，该方法将返回所有键值对，并将其保存在一个元组列表（列表中的元素为元组）中，如下所示：

output:

[(1, 92), (2, 83), (3, 94), (4, 80), (5, 98), (6, 86)]

1.4

字典删减

字典的删减有三种方法：

使用del函数对单一元素或者整个字典进行删除

使用pop()方法删除单一元素

使用clear()方法清空词典的所有元素

output:

{}

字典结构适用于许多需要高速查找的地方，与此同时，它需要占用大量的内存，这相当于牺牲了计算机的内存空间来换取时间上的缩短。

1.5

字典内置函数

Python字典包含了以下内置函数：

1.6

字典内置方法

Python字典包含了以下内置方法：

大数据爱好者，请扫以下二维码加“SAS中文论坛”志愿者为好友，“SAS中文论坛”志愿者会把您邀请入群。