深入理解Python字典（Dictionary）：从基础操作到高级应用

深入理解Python字典（Dictionary）：从基础操作到高级应用

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一、Python 字典（Dictionary）基本概念 1. 定义

Python 字典是一种可变、无序的数据结构，用于存储键值对（key - value pairs）。每个键（key）必须是唯一的，且不可变（如字符串、数字或完全不可变的元组），而值（value）可以是任意类型，包括列表、字典等。

2. 特点 键的唯一性：字典中不允许有重复的键，如果尝试使用相同的键进行赋值，后面的值会覆盖前面的值。无序性：在 Python 3.6 之前，字典是无序的，即键值对的存储顺序和插入顺序无关；从 Python 3.6 开始，字典会保持插入顺序，但这只是一个实现细节，在 Python 3.7 及以后版本才正式成为语言规范。高效查找：通过键可以快速访问对应的值，平均时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。 3. 用途

字典常用于存储和检索具有关联关系的数据，例如配置信息、数据库记录、统计计数等。

二、使用方法 1. 字典的创建与初始化 使用花括号 # 创建一个空字典 empty_dict = {} # 创建包含键值对的字典 person = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'} 使用 dict() 构造函数 # 从键值对元组列表创建字典 dict_from_list = dict([('a', 1), ('b', 2)]) # 从关键字参数创建字典 dict_from_kwargs = dict(name='Charlie', age=30) # 使用 fromkeys 方法创建字典 keys = ('name', 'age', 'city') new_dict = dict.fromkeys(keys, 'unknown') # 创建一个字典，所有值初始化为'unknown' 2. 字典的基本操作 访问元素 person = {'name': 'Bob', 'age': 25} # 使用键访问值 print(person['name']) # 输出: Bob # 使用 get() 方法安全访问值 print(person.get('city', 'Unknown')) # 输出: Unknown # 使用 setdefault 方法设置默认值 city = person.setdefault('city', 'Unknown') # 如果'city'键不存在，则设置并返回'Unknown' 添加和修改元素 person = {'name': 'Bob', 'age': 25} # 添加新的键值对 person['city'] = 'New York' # 修改已有键的值 person['age'] = 26 删除元素 person = {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'} # 使用 del 语句删除键值对 del person['city'] # 使用 pop() 方法删除键值对并返回值 age = person.pop('age') # 使用 popitem() 方法随机删除并返回一个键值对 last_item = person.popitem() 3. 字典的常用方法 keys()、values() 和 items() person = {'name': 'Bob', 'age': 25} # 获取所有键 print(person.keys()) # 输出: dict_keys(['name', 'age']) # 获取所有值 print(person.values()) # 输出: dict_values(['Bob', 25]) # 获取所有键值对 print(person.items()) # 输出: dict_items([('name', 'Bob'), ('age', 25)]) update() dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'b': 3, 'c': 4} # 将 dict2 的键值对更新到 dict1 中 dict1.update(dict2) print(dict1) # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} clear() person = {'name': 'Bob', 'age': 25} # 清空字典 person.clear() print(person) # 输出: {} 4. 字典的遍历 遍历键 person = {'name': 'Bob', 'age': 25} for key in person: print(key) 遍历值 person = {'name': 'Bob', 'age': 25} for value in person.values(): print(value) 遍历键值对 person = {'name': 'Bob', 'age': 25} for key, value in person.items(): print(key, value) 5. 字典的嵌套 students = { 'Alice': {'age': 20, 'grades': [85, 90, 78]}, 'Bob': {'age': 21, 'grades': [70, 80, 85]} } print(students['Alice']['grades']) # 输出: [85, 90, 78] 6. 字典的排序 student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 70, 'Charlie': 90} # 按键排序 sorted_by_key = sorted(student_scores.items()) # 按值排序 sorted_by_value = sorted(student_scores.items(), key=lambda item: item[1]) 三、理论 1. 数据结构基础 - 哈希表

Python 字典是基于哈希表（Hash Table）实现的。哈希表是一种根据键（key）直接访问内存存储位置的数据结构，它通过哈希函数（Hash Function）将键映射到存储桶（Bucket）或槽（Slot）中，以此实现高效的数据存储和查找。

2. 哈希函数

哈希函数是哈希表的核心，它接受一个键作为输入，然后返回一个固定范围的整数，这个整数就是键对应的哈希值（Hash Value）。在 Python 中，内置的 hash() 函数可以计算大多数不可变对象的哈希值。不同的键通过哈希函数计算得到的哈希值可能相同，这种情况称为哈希冲突（Hash Collision）。Python 字典使用开放寻址法（Open Addressing）来解决哈希冲突，即当发生冲突时，会在哈希表中寻找下一个可用的槽位。

3. 字典的存储和查找过程 存储过程 计算哈希值：使用哈希函数计算键的哈希值。确定槽位：通过哈希值和哈希表的大小，确定键值对应该存储的槽位。处理冲突：如果该槽位已经被占用（发生哈希冲突），则使用开放寻址法寻找下一个可用的槽位。存储键值对：将键值对存储到找到的槽位中。 查找过程 计算哈希值：使用相同的哈希函数计算键的哈希值。确定槽位：根据哈希值和哈希表的大小，找到对应的槽位。检查键是否匹配：如果该槽位存储的键与查找的键相同，则返回对应的值；如果不相同，则使用开放寻址法继续查找下一个槽位，直到找到匹配的键或遍历完整个哈希表。 4. 动态扩容机制

为了保证哈希表的性能，Python 字典会在必要时进行动态扩容。当哈希表的填充因子（即已使用的槽位数与总槽位数的比值）超过一定阈值（通常是 2/3）时，字典会自动进行扩容操作：

创建新的哈希表：创建一个更大的哈希表，通常是原哈希表大小的两倍。重新哈希：将原哈希表中的所有键值对重新计算哈希值，并插入到新的哈希表中。此过程可能会导致性能下降，因此选择合适的初始容量以减少扩容次数是很重要的。 5. 键的不可变性要求

Python 字典要求键必须是不可变对象（如字符串、数字、完全不可变的元组），这是因为哈希表的工作原理依赖于键的哈希值的稳定性。如果键是可变对象（如列表、字典），那么在对象状态改变后，其哈希值也会改变，这会导致在查找或删除键值对时出现错误。需要注意的是，即使元组可以用作字典的键，但如果元组内包含可变对象（例如列表），则整个元组也是不可作为字典键的，因为这样的元组不是完全不可变的。

四、完整示例代码 # 创建字典 student = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'grades': [85, 90, 78]} # 访问元素 print(student['name']) # 输出: Alice print(student.get('city', 'Unknown')) # 输出: Unknown city = student.setdefault('city', 'Los Angeles') # 设置默认城市 # 添加和修改元素 student['city'] = 'Los Angeles' student['age'] = 21 # 删除元素 del student['grades'] age = student.pop('age') # 使用常用方法 print(student.keys()) # 输出: dict_keys(['name', 'city']) print(student.values()) # 输出: dict_values(['Alice', 'Los Angeles']) print(student.items()) # 输出: dict_items([('name', 'Alice'), ('city', 'Los Angeles')]) # 遍历字典 for key, value in student.items(): print(key, value) # 字典嵌套 students = { 'Alice': {'age': 20, 'grades': [85, 90, 78]}, 'Bob': {'age': 21, 'grades': [70, 80, 85]} } print(students['Alice']['grades']) # 输出: [85, 90, 78] # 字典排序 student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 70, 'Charlie': 90} sorted_by_key = sorted(student_scores.items()) sorted_by_value = sorted(student_scores.items(), key=lambda item: item[1]) print(sorted_by_key) print(sorted_by_value) 五、字典推导式（Dictionary Comprehension）

字典推导式（Dictionary Comprehension）是 Python 中一种简洁、高效的创建字典的方式，它允许你使用一行代码从可迭代对象（如列表、元组、集合等）中创建字典，其语法类似于列表推导式和集合推导式。

基本语法

字典推导式的基本语法结构如下：

{key_expression: value_expression for item in iterable if condition} key_expression：用于生成字典的键的表达式。value_expression：用于生成字典的值的表达式。item：可迭代对象中的每个元素。iterable：可迭代对象，如列表、元组、集合等。if condition：可选的条件表达式，用于筛选符合条件的元素，只有满足条件的元素才会被用于生成字典。 示例及解释 1. 简单的字典推导式

假设你有两个列表，一个存储学生的名字，另一个存储对应的成绩，你可以使用字典推导式将它们组合成一个字典。

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] scores = [85, 90, 78] student_scores = {name: score for name, score in zip(names, scores)} print(student_scores)

解释：

zip(names, scores) 将 names 和 scores 列表中的元素一一对应，形成元组。for name, score in zip(names, scores) 遍历这些元组，将每个元组中的第一个元素赋值给 name，第二个元素赋值给 score。{name: score} 以 name 为键，score 为值创建字典的键值对。 2. 带有条件的字典推导式

假设你只想将成绩大于 80 分的学生信息存储到字典中，可以添加条件表达式。

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] scores = [85, 90, 78] high_score_students = {name: score for name, score in zip(names, scores) if score > 80} print(high_score_students)

解释：

if score > 80 是条件表达式，只有当 score 大于 80 时，对应的 name 和 score 才会被添加到字典中。 3. 使用字典推导式对现有字典进行转换

假设你有一个字典，存储了学生的名字和成绩，你想将成绩转换为对应的等级（A: 90 - 100, B: 80 - 89, C: 70 - 79）。

student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 90, 'Charlie': 78} grade_dict = {name: 'A' if score >= 90 else 'B' if score >= 80 else 'C' for name, score in student_scores.items()} print(grade_dict)

解释：

student_scores.items() 返回字典的键值对元组。for name, score in student_scores.items() 遍历这些键值对。'A' if score >= 90 else 'B' if score >= 80 else 'C' 是一个三元表达式，根据成绩确定对应的等级。