Python 字典 (Dictionary)使用详解

目录

• 字典
• 1.基本特性
• 2.创建字典
• 3.访问元素
• 4.修改字典
• 5.删除元素
• 6.字典遍历
• 7.字典的高级特性
• 默认字典 (collections.defaultdict)
• 有序字典
• 计数器
• 8.字典的视图对象
• 9.字典与jsON
• 10.性能考虑
• 11.适用场景
• 小结

字典

字典是python中最重要，最常用的数据结构之一，它提供了高效的键值对存储和查找能力。

1.基本特性

• 键值对集合：存储数据形式为 key: value 对
• 无序性：Python 3.7+ 开始保持插入顺序（实现细节，应视为无序）
• 可变性：可以动态添加、修改、删除键值对
• 键的唯一性：每个键必须是唯一的
• 键的可哈希性：键必须是不可变类型（如字符串、数字、元组等）
• 高效查找：基于哈希表实现，查找时间复杂度接近 O(1)

2.创建字典

# 使用花括号（最常用）
d1 = {'name': 'Alice', 'age': 25}
# 使用 dict() 构造函数
d2 = dict(name='Bob', age=30)  # 键作为关键字参数
d3 = dict([('nphpame', 'Charlie'), ('age', 35)])  # 从键值对序列
# 字典推导式
d4 = {x: x**2 for x inpython range(5)}  # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
# fromkeys 方法 - 为多个键设置相同的默认值
keys = ['a', 'b', 'c']
d5 = dict.fromkeys(keys, 0)  # {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}
# 空字典
empty_dict = {}
empty_dict2 = dict()

3.访问元素

person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# 通过键访问
print(person['name'])  # 'Alice'
# 使用 get() 方法（避免KeyError）
print(person.get('age'))      # 25
print(person.get('country'))  # None
print(person.get('country', 'USA'))  # 指定默认值 'USA'
# 检查键是否存在
print('name' in person)     # True
print('country' in person)  # False
# 获取所有键、值、键值对
print(person.keys())    # dict_keys(['name', 'age', 'city'])
print(person.values())  # dict_values(['Alice', 25, 'New York'])
print(person.items())   # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 25), ('city', 'New York')])

4.修改字典

person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
# 添加/修改元素
person['city'] = 'New York'  # 添加
person['age'] = 26           # 修改
# update() 方法 - 批量更dHLcDKz新
person.update({'age': 27, 'country': 'USA'})
# setdefault() - 如果键不存在则设置默认值
person.setdefault('gender', 'female')  # 返回 'female'
person.setdefault('name', 'Bob')      # 不修改，返回 'Alice'
# 合并字典 (Python 3.9+)
dict1 = {'a': 1, 'b': 2php}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
merged = dict1 | dict2  # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

5.删除元素

person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# del 语句
del person['age']
# pop() - 删除并返回指定键的值
city = person.pop('city')  # 返回 'New York'
# popitem() - 删除并返回最后插入的键值对 (Python 3.7+)
key, value = person.popitem()  # 可能是任意项（Python 3.7前）
# clear() - 清空字典
person.clear()  # {}
# 注意：删除不存在的键会引发 KeyError

6.字典遍历

scores = {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Charlie': 78}
# 遍历键
for name in scores:
    print(name)
for name in scores.keys():
    print(name)
# 遍历值
for score in scores.values():
    print(score)
# 遍历键值对
for name, score in scores.items():
    print(f"{name}: {score}")
# 带索引的遍历 (Python 3.7+ 保持插入顺序)
for i, (name, score) in enumerate(scores.items()):
    print(f"{i+1}. {name}: {score}")

7.字典的高级特性

默认字典 (collections.defaultdict)

from collections import defaultdict
# 为不存在的键提供默认值
word_counts = defaultdict(int)  # 默认值为 int() 即 0
word_counts['apple'] += 1  # 自动初始化为0然后加1
# 复杂默认值
grouped_data = defaultdict(list)
grouped_data['fruits'].append('apple')

有序字典

from collections import OrderedDict
# 保持元素插入顺序（Python 3.7+ 普通字典也保持顺序）
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3

计数器

from collections import Counter
# 统计元素出现次数
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
word_counts = Counter(words)
print(word_counts.most_common(2))  # [('apple', 3), ('banana', 2)]

8.字典的视图对象

字典的keys()，values()，items()返回的是视图对象：

d = {'a': 1, '编程客栈b': 2}
keys = d.keys()
# 视图是动态的
d['c'] = 3
print(keys)  # dict_keys(['a', 'b', 'c'])
# 支持集合操作
d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 3, 'c': 4}
print(d1.keys() & d2.keys())  # {'b'}
print(d1.keys() - d2.keys())  # {'a'}

9.字典与JSON

import json
# 字典转JSON
person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
json_str = json.dumps(person)  # '{"name": "Alice", "age": 25}'
# JSON转字典
person_dict = json.loads(json_str)

10.性能考虑

1. 查找速度快：接近 O(1) 时间复杂度
2. 内存占用较大：比列表等结构占用更多内存
3. 键的选择：
   • 使用简单、不可变对象作为键
   • 避免使用复杂对象作为键
   • 字符串是最常用的键类型

11.适用场景

4. 存储对象属性或配置信息
5. 快速查找表
6. 实现稀疏数据结构
7. 缓存计算结果（Memoization）
8. 数据分组和聚合
9. JSON数据交互

小结

1. 字典键必须是可哈希的（不可变类型）
   • 允许：字符串、数字、元组（仅包含可哈希元素）
   • 不允许：列表、字典、集合等可变类型
2. 比较操作：
   • == 比较键值对内容
   • != 判断是否不相等
   • 没有 <, > 等比较操作
3. 字典在Python 3.6及之前是无序的，3.7+开始保持插入顺序（作为实现细节，3.7正式成为语言特性）

字典是Python中最灵活和强大的数据结构之一，熟练掌握字典的使用可以极大提高Python编程效率和代码质量。

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