对于Python字典,算是Python中相当重要的数据类型了。在你学会基础知识后,字典这个概念,将会随同着你前面的学习和工作。
因而,这里有几个相当重要的知识点,大家有必要晓得。

一,字典是否是无序的

对于这个概念,很多敌人不肯定分明。
在 Python 2.7 中,字典是无序构造。字典我的项目的程序是凌乱的。这意味着我的项目的程序是确定性和可反复的。

>>> # Python 2.7>>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}

在 Python 3.5 中,字典依然是无序的,但这次是随机的数据结构。这意味着每次从新运行字典时,您都会失去不同的我的项目程序。

>>> # Python 3.5>>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}

在 Python 3.6 及更高版本中,字典是有序的数据结构,这意味着它们放弃元素的程序与它们被引入时的程序雷同。

>>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}>>> a_dict{'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}

二,键值调换

假如您有一本字典,因为某种原因须要将键转换为值,值转换为键,应该怎么做呢?

>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4}>>> new_dict = {}>>> for key, value in a_dict.items():...     new_dict[value] = key...>>> new_dict{1: 'one', 2: 'two', 3: 'thee', 4: 'four'}

三,根据某种条件,过滤字典

有时候,你须要依据某种条件来过滤字典。那么配合if条件语句,是一个很好的抉择。

>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4}>>> new_dict = {}  # Create a new empty dictionary>>> for key, value in a_dict.items():...     if value <= 2:...         new_dict[key] = value...>>> new_dict{'one': 1, 'two': 2}

四,利用字典中的值,做一些计算

在Python中遍历字典时。须要进行一些计算也是很常见的。假如您已将公司销售额的数据存储在字典中,当初您想晓得一年的总收入。

>>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00}>>> total_income = 0.00>>> for value in incomes.values():...     total_income += value  # Accumulate the values in total_income...>>> total_income14100.0

五,字典推导式

字典推导式,是一个和列表推导式一样,具备很弱小性能的知识点。因而,大家肯定要把握。
例如,假如您有两个数据列表,您须要依据它们创立一个新字典。

>>> objects = ['blue', 'apple', 'dog']>>> categories = ['color', 'fruit', 'pet']>>> a_dict = {key: value for key, value in zip(categories, objects)}>>> a_dict{'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}

六,利用字典推导式,实现键值转换
你会发现,应用字典推导式,是一个更简略、高效的操作。

>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4}>>> new_dict = {value: key for key, value in a_dict.items()}>>> new_dict{1: 'one', 2: 'two', 3: 'thee', 4: 'four'}

七,利用字典推导式,过滤字典

>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4}>>> new_dict = {k: v for k, v in a_dict.items() if v <= 2}>>> new_dict{'one': 1, 'two': 2}

八,利用字典推导式,做一些计算

>>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00}>>> total_income = sum([value for value in incomes.values()])>>> total_income14100.0

九,字典排序

从 Python 3.6 开始,字典是有序的数据结构,因而如果您应用 Python 3.6(及更高版本),您将可能通过应用sorted()并借助字典了解对任何字典的键,进行排序。

>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00}>>> sorted_income = {k: incomes[k] for k in sorted(incomes)}>>> sorted_income{'apple': 5600.0, 'banana': 5000.0, 'orange': 3500.0}

十,内置函数,与字典配合应用

Python 提供了一些内置函数,这些函数在您解决汇合(如字典)时可能会很有用。
1.map()函数
假如您有一个蕴含一堆产品价格的字典,并且您须要对它们利用折扣。

>>> prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'banana': 0.25}>>> def discount(current_price):...     return (current_price[0], round(current_price[1] * 0.95, 2))...>>> new_prices = dict(map(discount, prices.items()))>>> new_prices{'apple': 0.38, 'orange': 0.33, 'banana': 0.24}

2.filter()函数
假如您想晓得单价低于0.40的产品。

>>> prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'banana': 0.25}>>> def has_low_price(price):...     return prices[price] < 0.4...>>> low_price = list(filter(has_low_price, prices.keys()))>>> low_price['orange', 'banana']

十一,字典解包运算符

这是很多人不分明的概念,Python 3.5 带来了一个乏味的新个性,因而大家须要着重学习。
您能够应用字典解包运算符 ( **) 将两个字典合并为一个新字典。

>>> vegetable_prices = {'pepper': 0.20, 'onion': 0.55}>>> fruit_prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'pepper': .25}>>> {**vegetable_prices, **fruit_prices}{'pepper': 0.25, 'onion': 0.55, 'apple': 0.4, 'orange': 0.35}

如果您尝试合并的字典,具备反复或公共键,则最右侧字典的值将补充上。