本文python版本为3.7.x，阅读本文之前需了解python字典的基本用法。
介绍
字典（dict）是Python中内置的一个数据结构，由多个键值对组成，键（key）和值（value)用冒号分隔，每个键值对之间用逗号（，）分隔，整个字典包括在大括号中（{})，键必须是唯一的，值可以取任何类型，但是键必须是不可变类型，如字符串，数字或元组。
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底层使用了hash表来关联key和value,dict是无序的。特点包括：
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● 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
● 需要占用的内存较多
所以，dict是一种以空间换取时间的数据结构，应用于需要快速查找的场景。
操作：常用方法
get()
返回指定键的值，如果key不存在，则返回默认值（默认为None），而不会报错，语法为dict.get(key)。
dict_1['age'] = 24
In [7]: print(dict_1.get('age'))
24
In [11]: print(dict_1.get('nama'))
None
In [12]: print(dict_1['nama'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
in
----> 1 print(dict_1['nama'])
KeyError: 'nama' key in dict
使用in操作符来判断键是否存在于字典中，存在则返回True，否则返回False，语法为：key in dict。
In [15]: dict_1
Out[15]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [16]: print('name' in dict_1)
True
In [17]: print('nama' in dict_1)
False在python 2中该功能使用has_key()方法实现。
items()
以列表形式返回可遍历的（键， 值）元组数组，语法为dict.items()。
In [18]: dict_1
Out[18]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [19]: print(dict_1.items())
dict_items([('name', None), ('age', 24), ('sex', None)])
In [20]: for key, value in dict_1.items():
...: print(key, value)
...:
name None
age 24
sex Nonekeys()
以列表返回一个字典的所有键：dict.keys()
In [21]: dict_1
Out[21]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [22]: print(dict_1.keys())
dict_keys(['name', 'age', 'sex'])values()
以列表形式返回字典中的所有值：dict.values()
In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
In [28]: print(dict_1.values())
dict_values([None, 24, None, 'Tony'])
setdefault()
和get()类似，用户获得与给顶尖相关联的值，不同的是，该方法如果键不存在时会添加键并将值设为默认值，语法为：dict.setdefault(key, default=None)。
In [23]: dict_1
Out[23]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [24]: print(dict_1.setdefault('name'))
None
In [25]: print(dict_1.setdefault('name', 'Tony'))
None
In [26]: print(dict_1.setdefault('sub_name', 'Tony'))
Tony
In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}update()
语法为：dict_1.update(dict_2)，用于把dict_2的键值对更新到dict_1中，如果有相同的键会被覆盖。
In [31]: dict_1
Out[31]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
In [32]: dict_2
Out[32]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}
In [33]: dict_1.update(dict_2)
In [34]: dict_1
Out[34]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}clear()
删除字典中的所有项，dict.clear()，举个例子：
In [1]: dict_1 = dict(name="Tony", age=24)
In [2]: dict_2 = dict_1
In [3]: print(dict_2)
{'name': 'Tony', 'age': 24}
In [4]: dict_2.clear()
In [5]: dict_2
Out[5]: {}
In [6]: dict_1
Out[6]: {}copy()
浅拷贝原始字典，返回一个具有相同键值对的新字典，dict.copy()，举个例子：
In [1]: dict_1 = dict(name='Tony', info=['boy', 24])
In [2]: dict_3 = dict_1.copy()
In [3]: dict_3['name'] = "Ring"
In [4]: dict_3['info'].remove('boy')
In [5]: dict_3
Out[5]: {'name': 'Ring', 'info': [24]}
In [6]: dict_1
Out[6]: {'name': 'Tony', 'info': [24]}fromkeys()
创建一个新字典，dict.fromkeys(seq[, value])，以序列seq中的元素做字典的键，value为字典所有键对应的初始值，其中value为可选参数， 默认为None。适用于数据初始化，举个例子：
In [1]: info = ['name', 'age', 'sex']
In [2]: dict_1 = dict.fromkeys(info)
In [3]: dict_1
Out[3]: {'name': None, 'age': None, 'sex': None}常见操作
合并字典
有四种方式：
常规处理
In [15]: dict_1
Out[15]: {'Tony': 24}
In [16]: dict_2
Out[16]: {'ben': 18}
In [17]: dict3 = dict()
In [18]: for key, value in dict_1.items():
...: dict_3[key] = value
...:
In [19]: for key, value in dict_2.items():
...: dict_3[key] = value
...:
In [20]: dict_3
Out[20]: {'Tony': 24, 'ben': 18}update()
In [9]: dict_1
Out[9]: {'Tony': 24}
In [10]: dict_2
Out[10]: {'ben': 18}
In [12]: dict_3 = dict_1.copy()
In [13]: dict_3.update(dict_2)
In [14]: dict_3
Out[14]: {'Tony': 24, 'ben': 18}借助字典的dict(d1, **d2)方法
In [33]: dict_1
Out[33]: {'Tony': 24}
In [34]: dict_2
Out[34]: {'ben': 18}
In [35]: dict_3 = dict(dict_1, **dict_2)
In [36]: dict_3
Out[36]: {'Tony': 24, 'ben': 18}进阶
字典推导式
和列表推导式类似，优点是底层用C实现，会快很多，推荐使用。
对换字典的键值
使用字典推导式可以轻松对换一个字典的键值：
In [42]: dict_4
Out[42]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}
In [43]: dict_3
Out[43]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
In [44]: dict_4 = {k:v for v, k in dict_3.items()}
In [45]: dict_4
Out[45]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}从字典中提取子集
想创建一个字典，其本身是另一个字典的子集。
举个例子：
In [88]: a = {'Ben': 18, 'Jack': 12, 'Ring': 23, 'Tony': 24}
In [89]: b = {k:v for k, v in a.items() if v > 18}
In [90]: b
Out[90]: {'Ring': 23, 'Tony': 24}生成有序字典
在Python3.6之前的字典是无序的，但是有时候我们需要保持字典的有序性，orderDict可以在dict的基础上实现字典的有序性，这里的有序指的是按照字典key插入的顺序来排列，这样就实现了一个先进先出的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的key。
举例：
In [49]: from collections import OrderedDict
In [50]: ordered_dict = OrderedDict([('a', 2), ('b', 4), ('c', 5)])
In [51]: for key, value in ordered_dict.items():
...: print(key, value)
...:
a 2
b 4
c 5可以看到OrderedDict是按照字典创建时的插入顺序来排序。
原理：OrderedDict内部维护了一个双向链表，它会根据元素加入的顺序来排列键的位置，这也就导致OrderedDict的大小是普通字典的2倍多。
合并列表中key相同的字典
也就是生成所谓的一键多值字典，需要将对应的多个值保存在其它容器比如列表或集合，取决于多值是否需要保证唯一性。
举个例子：
In [64]: from collections import defaultdict
In [65]: a = [{'a': 1}, {'b': 3}, {'c': 4}, {'a':5}, {'b':2}, {'b': 4}]
In [66]: b = defaultdict(list)
In [67]: [b[k].append(v) for item in a for k, v in item.items()]
Out[67]: [None, None, None, None, None, None]
In [68]: b
Out[68]: defaultdict(list, {'a': [1, 5], 'b': [3, 2, 4], 'c': [4]})
In [69]: b['a']
Out[69]: [1, 5]寻找两个字典的异同
场景：寻找两个字典中的异同，包括相同的键或者相同的值。
分析：字典是一系列键值之间的映射集合，有以下特点：
keys()会返回字典中的所有键，并且字典的键是支持集合操作的，所以利用集合的交叉并补即可对字典的键进行处理；
items()返回(key, value)组成的对象，支持集合操作；
values()并不支持集合操作，因为并不能保证所有的值是唯一的，但是如果必须要判断操作，可以先将值转化为集合来实现。
举例：
In [78]: a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
In [79]: b = {'b':3, 'c':3, 'd':4}
In [80]: a.keys() & b.keys()
Out[80]: {'b', 'c'}
In [81]: a.keys() - b.keys()
Out[81]: {'a'}
In [82]: a.items() & b.items()
Out[82]: {('c', 3)}再举一个例子，在创建一个字典时，期望可以去除某些键：
In [85]: a
Out[85]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
In [86]: c = {k: a[key] for k in a.keys() - {'b'}}
In [87]: c
Out[87]: {'a': 3, 'c': 3}本文来自 python教程 栏目，欢迎学习！
