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Python进阶篇之字典操作总结

时间:2016-11-25 16:43来源:www.chengxuyuans.com 点击:

一、与字典值有关的计算

问题

想对字典的值进行相关计算,例如找出字典里对应值最大(最小)的项。

解决方案一:

假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项,可以这样做:

>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}
>>> min(zip(d.values(), d.keys()))
(2, 'b')

值得注意的是  d.values() 获取字典的全部值,d.keys() 获取字典的全部键,而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values() , d.keys()) 实质上生成的是一个 (value, key) 的序列。min 函数通过比较序列中的元组 (value, key) 找出其最小值。

解决方案二:

除了使用 zip(d.values() ,  d.keys()) 外,还可以使用 dict.items() 方法和生成器推导式来生成 (value, key) 序列,从而传递给 min 函数进行比较:

>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}
>>> min((v ,k) for (k, v) in d.items())
(2, 'b')

这里 min 函数的参数 (v ,k) for (k, v) in d.items() 其实是一个生成器推导式(和列表推导式一样,只是把列表推导式的 [] 改为 () ,而且其返回的一个生成器而非列表),由于生成器推导式做为 min 函数的参数,所以可以省略掉两边的括号(不做为参数时写法应该是 ((v ,k) for (k, v) in d.items()) )

二、字典推导式

问题

想把一个元组列表转换成一个字典,例如把 [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] 转化为 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

解决方案

类似于列表推导式,字典推导式可以方便地从其他数据结构构造字典,例如:

>>> l = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
>>> {k: v for k, v in l}
{'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}

字典推导式的规则和列表推导式一样,只是把 [] 换成 {}

三、寻找字典的交集

问题

假设有两个字典:

d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
d2 = {'b':2, 'c':3, 'd':3, 'e':5}

要找出这两个字典中具有公共键的项,即要得到结果 {'b':2, 'c':3}

解决方案

我们知道一般通过 d.items() 方法来遍历字典,d.items() 方法返回的对象是一个类集合对象,支持集合的基本运算,如取交集、并集等。

>>> dict(d1.items() & d2.items()) # 取交集
{'b': 2, 'c': 3}

此外,d.keys() 返回字典的键,也是一个类集合对象,如果我们只想找出两个字典中键相同的项,可以这样:

>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() & d2.keys() }
{'b': 2, 'd': 4, 'c': 3}

这里如果相同的键对应不同的值则去第一个字典中的值。推广开来,如果想排除掉字典中的某些键,可以这样:

>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() - {'c', 'd'} } # - 号的含义是集合的差集操作
{'b': 2, 'a': 1}

但有一点需要注意的是,d.values() 返回字典的值,由于字典对应的值不一定唯一,所以 d.values() 一般无法构成一个集合,因此也就不支持一般的集合操作。

四、多个字典连接成一个字典

问题

有多个字典,例如:

d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
d2 = {'c':4, 'd':5, 'e':6}

想将这多个字典连接为一个字典,或一次性对多个字典进行迭代操作。

解决方案

使用 collections.ChainMap 

>>> from collections import ChainMap

>>> chain_dict = ChainMap(d1, d2)
>>> for k, v in chain_dict.items():
    print(k, v)
a 1
e 6
d 5
c 3
b 2

ChainMap 将传入的多个字典连接为一个字典,并返回一个 ChainMap 对象,这个对象的行为就像一个单一的字典,我们可以对其进行取值或者迭代等操作。注意到这里键 c 对应的值为 3,如果传入 ChainMap 的字典含有相同的键,则对应的值为先传入的字典中的值。

此外,如果你只想单纯地迭代字典的键值对,可以结合使用 items() itertools.chain() 方法:

>>> from itertools import chain
>>> for k, v in chain(d1.items(), d2.items()):
  print(k, v)

a 1
c 3
b 2
e 6
c 4
d 5

这里相同的键会被分别迭代出来。

五、保持字典有序

问题

想让字典中元素的迭代顺序和其加入字典的顺序保持一致

解决方案

通常来说,使用 d.items() 或者 d.keys()d.values() 方法迭代出来的元素顺序是无法预料的。例如对字典 d = {'a':1, 'b':2, 'c':3} 迭代:

>>> d = dict()
>>> d['a'] = 1
>>> d['b'] = 2
>>> d['c'] = 3
>>> for k, v in d.items():
  print(k, v)

a 1
c 3
b 2

每一次运行结果都可能不同。如果想让元素迭代的顺序和创建字典时元素的顺序一致,就要使用 collections.OrderedDict 代替普通的 dict :

>>> from collections import OrderedDict
>>> ordered_d = OrderedDict()
>>> ordered_d['a'] = 1
>>> ordered_d['b'] = 2
>>> ordered_d['c'] = 3
>>> for k, v in ordered_d.items():
  print(k, v)

a 1
b 2
c 3

OrderedDict 实际通过维护一个双向链表来记录元素添加的顺序,因此其耗费的内存大约为普通字典的两倍。所以在实际使用中需综合考虑各种因素来决定是否使用 OrderedDict 。

六、使字典的键映射多个值

问题

通常情况下字典的键只对应一个值。现在想让一个键对应多个值。

解决方案

为了使一个键对应多个值,首先需要把多个值放到一个容器中(例如列表或者集合等)。例如有这样一个列表: [('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4), ('c', 5)] ,我们要将其转换成一个字典,保持元素的键值对应关系,通常我们会写这样的代码:

>>> from pprint import pprint
>>> l = [('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4), ('c', 5)]
>>> d = {}
>>> for k, v in l:
  if k in d:
    d[k].append(v)
  else:
    d[k] = [v]

>>> pprint(d)
{'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5]}

但是 if else 语句让代码显得有点冗余和不易读,Python 的 defaultdict 改善上述代码。

>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(list)
>>> for k, v in l:
  d[k].append(v)

>>> pprint(d)
defaultdict(<class 'list'>, {'c': [5], 'b': [3, 4], 'a': [1, 2]})

if else 的判语句没有了。

defaultdict 是 dict 的一个子类。对 dict 来说,如果 key 不存在,则 dict[key] 取值操作会抛出 KeyError 异常,但是 defaultdict 则会返回一个传入 defaultdict 构造器的类的实例(例如一个列表)或者自定义的缺失值。因此在上例中,对于 d[k].append(v) ,当 k 不存在时,则会先执行 d[k] = [] 并返回这个空列表,继而将 v 加入到列表中。

传入 defualtdict 构造器的值不一定要是一个类,也可以是一个可调用的函数,当相应的键不在 defualtdict 中时,其默认的值就为这个函数的返回值,例如:

>>> from collections import defaultdict
>>> def zero_default():
  return 0

>>> d = defaultdict(zero_default)
>>> d['a'] = 1
>>> d['a']
1

>>> d['b']
0

>>> d.keys()
dict_keys(['b', 'a'])
>>>

利用这样一个特性,我们可以构造无限深度的字典结构:

>>> from collections import defaultdict
>>> import json
>>> tree = lambda: defaultdict(tree)
>>> d = tree()
>>> d['a']['b'] = 1
>>> print(json.dumps(d)) # 为了显示的格式更好看
{"a": {"b": 1}}

这里当执行 d['a'] 时,由于相应的键不存在,故返回一个 defaultdict(tree) ,当再执行 d['a']['b'] = 1 时,将键 b 对应的值设为 1 。

总结

以上就是这篇文中的全部内容,希望本文的内容对大家学习或者使用python能有一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。

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