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Python字典使用技巧詳解

更新時間：2022年11月14日 10:47:47 作者：趙卓不凡

Python 中字典和集合也是非常相近的概念，而且從外觀看上去，也有那么一絲絲的相似。本文將從字典基本知識入手，為你展開字典類型數(shù)據(jù)的各個知識點，需要的可以參考一下

1. 引言

在日常工作中，大家都需要進行字典的相關(guān)操作，對于某些初學(xué)者，經(jīng)常會寫一堆繁瑣的代碼來實現(xiàn)某項簡單的功能。本篇文章重點介紹一些在Python中關(guān)于字典的一些簡單技巧，熟練掌握相關(guān)技巧可以極大提升大家的工作效率。

閑話少說，我們直接開始吧！

2. 使用union操作合并字典

當然我們可以使用for循環(huán)來組合不同字典中的元素，但是在使用Python3.9之后，我們可以方便的使用union操作來進行字典的合并。

樣例代碼如下：

cities_us = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_uk = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities = cities_us|cities_uk
print(cities)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}

當然我們也可以使用|= 來實現(xiàn)，如下：

cities_us = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_uk = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities_us |= cities_uk
print(cities_us)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}

3. 使用解包操作合并字典

考慮到使用union操作的簡潔性，我經(jīng)常盡可能的使用該操作進行字典的合并操作。但是，如果我們使用的是Python3.9以下的版本，有沒有其他簡潔的方式來實現(xiàn)上述字典合并功能呢？

當然是存在的，此時推薦使用解包操作來實現(xiàn)。

樣例如下：

cities_1 = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_2 = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities = {**cities_1, **cities_2}
print(cities)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}

4. 使用字典生成式

與Python中的列表生成式一樣，字典生成式也是創(chuàng)建字典的一種簡便的方法，它為我們提供了篩選數(shù)據(jù)的靈活性。

字典生成式的一般范式為：

D = {<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->key: value for key,value in iterable (if condition)}

我們可以通過下方例子來體檢一下字典生成式的強大，如下：

cities = ['London', 'New York', 'Tokyo', 'Cambridge', 'Oxford']
countries = ['UK', 'US', 'Japan', 'UK', 'UK']
uk_cities = {city: country for city, country in zip(cities, countries) if country == 'UK'}
print(uk_cities)
# {'London': 'UK', 'Cambridge': 'UK', 'Oxford': 'UK'}

5. 字典中key-value互換

在某些情形下，我們需要互換字典中的key-value，當然有各種各樣的策略來實現(xiàn)上述功能。

以下是我比較推薦的兩種實現(xiàn)，如下：

cities = {<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->'London': 'UK', 'Tokyo': 'Japan', 'New York': 'US'}

方案一：

reversed_cities = {v: k for k, v in cities.items()}
print(reversed_cities)
# {'UK': 'London', 'Japan': 'Tokyo', 'US': 'New York'}

方案二：

reversed_cities = dict(zip(cities.values(), cities.keys()))
print(reversed_cities)

6. 列表轉(zhuǎn)為字典

列表也是Python中最常使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，在某些情形下，我們需要將列表轉(zhuǎn)化為字典。這里我們分情況來討論：

假如列表中包含key和value，此時可以直接使用dict來生成相應(yīng)的對象，如下：

cities = [('London', 'UK'), ('New York', 'US'), ('Tokyo', 'Japan')]
d_cities = dict(cities)
print(d_cities)
# {'London': 'UK', 'New York': 'US', 'Tokyo': 'Japan'}

如果列表中只含有key，需要統(tǒng)一賦值某value，此時一般使用dict.fromkeys 方法來實現(xiàn)，如下：

cities = ['London', 'Leeds', 'Birmingham']
d_cities = dict.fromkeys(cities,'UK') # set the default value to 'UK' 
print(d_cities)
# {'London': 'UK', 'Leeds': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}

7. 字典按照value來排序

使用一行代碼來實現(xiàn)字典按照value排序，可以借助lambda來實現(xiàn)，樣例如下：

cities = {'London': '2', 'Tokyo': '3', 'New York': '1'}
print(sorted(cities.items(),key=lambda d:d[1]))
# [('New York', '1'), ('London', '2'), ('Tokyo', '3')]

8. 使用Counter

如果我們需要知道在字符串中每個字母使用了多少次，最直觀的方法可能是編寫一個for循環(huán)來遍歷所有字母并進行統(tǒng)計。

但如果我們知道Counter，則上述任務(wù)將變得異常簡單：

from collections import Counter
city = "Yang Zhou"
chars = Counter(city)
print(chars)
# Counter({'Y': 1, 'a': 1, 'n': 1, 'g': 1, ' ': 1, 'Z': 1, 'h': 1, 'o': 1, 'u': 1})

顧名思義，Counter對象幫助我們完成字符統(tǒng)計部分，并將結(jié)果保存為字典。如果我們能在類似的使用場景中記住這個特殊的dict，那么可以節(jié)省大量的代碼編寫時間。