答案是使用 .items() 方法可同时获取键和值,最推荐遍历字典键值对的方式。直接 for key in dict 遍历键最简洁,.values() 适用于仅需值的场景,Python 3.7+ 字典保持插入顺序,遍历时不应修改原字典,建议用字典推导式或遍历副本来安全操作,避免将视图对象转为列表以提升性能。

Python遍历字典,通常指的是逐个访问字典中的键、值,或者同时访问键值对。最直接的方式是迭代字典本身(默认遍历键),或者显式地使用
.keys()
.values()
.items()
当我第一次接触Python字典遍历时,也曾纠结于到底用哪种方式最好。其实没有绝对的“最好”,只有最适合当前场景的。
遍历键 (默认行为或使用 .keys()
my_dict = {'apple': 1, 'banana': 2, 'cherry': 3}
# 方式一:直接遍历字典(默认遍历键)
print("--- 遍历键 (直接遍历) ---")
for key in my_dict:
print(f"键: {key}")
# 方式二:使用 .keys() 方法
print("\n--- 遍历键 (使用 .keys()) ---")
for key in my_dict.keys():
print(f"键: {key}")个人感觉,直接
for key in my_dict:
.keys()
遍历值 (使用 .values()
.values()
print("\n--- 遍历值 (使用 .values()) ---")
for value in my_dict.values():
print(f"值: {value}")这在统计、聚合数据时特别有用,比如计算所有值的总和。
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遍历键值对 (使用 .items()
.items()
(key, value)
print("\n--- 遍历键值对 (使用 .items()) ---")
for key, value in my_dict.items():
print(f"键: {key}, 值: {value}")这种多重赋值(unpacking)的方式,让代码读起来非常直观。
这个问题,其实上面“解决方案”里已经提到了,但既然是用户可能关心的,那我们再深入聊聊。最标准、最Pythonic的做法,无疑是使用
dict.items()
data = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
# 推荐方式:使用 .items()
print("--- 使用 .items() 获取键和值 ---")
for k, v in data.items():
print(f"属性: {k}, 对应值: {v}")这种方式效率很高,因为它避免了在循环内部通过键去查找值,减少了一次哈希查找的开销。我见过一些新手朋友,可能会先遍历键,然后在循环体里用
data[key]
# 不太推荐的方式(效率稍低,但在某些特定场景下也可用)
print("\n--- 不太推荐的方式(先遍历键,再取值)---")
for k in data: # 遍历键
v = data[k] # 根据键获取值
print(f"属性: {k}, 对应值: {v}")虽然这两种方式结果一样,但从性能角度看,尤其是在字典很大的时候,
data.items()
这是一个非常好的问题,因为它涉及到Python版本演进中的一个重要变化。在Python 3.7及更高版本中,字典的遍历顺序是插入顺序。也就是说,你插入键值对的顺序,就是你遍历它们时得到的顺序。这在Python 3.6中是实现细节,但在3.7中被正式纳入语言规范。
在此之前(Python 3.6及更早,特别是Python 2),字典是无序的。这意味着你不能依赖遍历字典时键值对出现的顺序。每次运行程序,或者每次重新构建字典,遍历顺序都可能不同。这在调试时会让人头疼,因为你不能指望一个稳定的输出。
# Python 3.7+ 的行为
my_ordered_dict = {'first': 1, 'second': 2, 'third': 3}
print("\n--- Python 3.7+ 字典遍历顺序 ---")
for k, v in my_ordered_dict.items():
print(f"{k}: {v}")
# 尝试改变插入顺序
my_ordered_dict_2 = {'third': 3, 'first': 1, 'second': 2}
print("\n--- 改变插入顺序后的遍历 ---")
for k, v in my_ordered_dict_2.items():
print(f"{k}: {v}")可以看到,输出的顺序和插入的顺序是完全一致的。这个特性对于需要保持数据顺序的场景非常有用,比如解析JSON配置文件,或者构建一些需要有序处理的结构。如果你需要一个总是按照特定顺序(比如字母顺序)遍历的字典,你就需要在遍历前对键进行排序,例如
for k in sorted(my_dict.keys()):
聊到最佳实践和误区,我觉得有几点是值得拎出来反复强调的。
最佳实践:
优先使用 .items()
避免在遍历时修改字典(除非你真的知道自己在做什么): 这是一个非常常见的陷阱。当你正在遍历一个集合时,如果同时修改它(添加、删除元素),Python的迭代器可能会失效,导致
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
# 错误示例(会报错或行为异常)
# for k, v in my_dict.items():
# if v == 2:
# del my_dict[k] # 运行时会报错
# 安全的做法:遍历副本或收集键
original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
keys_to_delete = []
for k, v in original_dict.items():
if v % 2 == 0:
keys_to_delete.append(k)
for k in keys_to_delete:
del original_dict[k]
print(f"\n--- 安全修改后的字典: {original_dict} ---")或者使用字典推导式(Dictionary Comprehension)来创建一个新的字典,这通常是更简洁、更Pythonic的方式。
original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
new_dict = {k: v for k, v in original_dict.items() if v % 2 != 0}
print(f"--- 使用字典推导式创建新字典: {new_dict} ---")考虑字典视图对象的特性:
keys()
values()
items()
常见误区:
dict.get()
in
dict.get()
in
items()
list(my_dict.keys())
总的来说,理解不同遍历方式的特点和它们背后的Python机制,能帮助我们写出更高效、更健壮、更符合Python风格的代码。我个人在遇到性能瓶颈或者需要处理复杂字典逻辑时,会反复思考这些细节,因为一个小小的选择,有时就能带来很大的不同。
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