Python進(jìn)階篇之字典操作總結(jié)
一、與字典值有關(guān)的計算
問題
想對字典的值進(jìn)行相關(guān)計算,例如找出字典里對應(yīng)值最大(最?。┑捻?。
解決方案一:
假設(shè)要從字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的項,可以這樣做:
>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6} >>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')
值得注意的是 d.values() 獲取字典的全部值,d.keys()
獲取字典的全部鍵,而且兩個序列的順序依然保持一一對應(yīng)的關(guān)系。因此 zip(d.values() , d.keys())
實質(zhì)上生成的是一個 (value, key) 的序列。min 函數(shù)通過比較序列中的元組 (value, key) 找出其最小值。
解決方案二:
除了使用 zip(d.values() , d.keys())
外,還可以使用 dict.items()
方法和生成器推導(dǎo)式來生成 (value, key) 序列,從而傳遞給 min 函數(shù)進(jìn)行比較:
>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6} >>> min((v ,k) for (k, v) in d.items()) (2, 'b')
這里 min 函數(shù)的參數(shù) (v ,k) for (k, v) in d.items()
其實是一個生成器推導(dǎo)式(和列表推導(dǎo)式一樣,只是把列表推導(dǎo)式的 [] 改為 () ,而且其返回的一個生成器而非列表),由于生成器推導(dǎo)式做為 min 函數(shù)的參數(shù),所以可以省略掉兩邊的括號(不做為參數(shù)時寫法應(yīng)該是 ((v ,k) for (k, v) in d.items()) )
。
二、字典推導(dǎo)式
問題
想把一個元組列表轉(zhuǎn)換成一個字典,例如把 [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
轉(zhuǎn)化為 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
解決方案
類似于列表推導(dǎo)式,字典推導(dǎo)式可以方便地從其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)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}
字典推導(dǎo)式的規(guī)則和列表推導(dǎo)式一樣,只是把 [] 換成 {}
三、尋找字典的交集
問題
假設(shè)有兩個字典:
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4} d2 = {'b':2, 'c':3, 'd':3, 'e':5}
要找出這兩個字典中具有公共鍵的項,即要得到結(jié)果 {'b':2, 'c':3}
解決方案
我們知道一般通過 d.items()
方法來遍歷字典,d.items()
方法返回的對象是一個類集合對象,支持集合的基本運算,如取交集、并集等。
>>> dict(d1.items() & d2.items()) # 取交集 {'b': 2, 'c': 3}
此外,d.keys()
返回字典的鍵,也是一個類集合對象,如果我們只想找出兩個字典中鍵相同的項,可以這樣:
>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() & d2.keys() } {'b': 2, 'd': 4, 'c': 3}
這里如果相同的鍵對應(yīng)不同的值則去第一個字典中的值。推廣開來,如果想排除掉字典中的某些鍵,可以這樣:
>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() - {'c', 'd'} } # - 號的含義是集合的差集操作 {'b': 2, 'a': 1}
但有一點需要注意的是,d.values()
返回字典的值,由于字典對應(yīng)的值不一定唯一,所以 d.values()
一般無法構(gòu)成一個集合,因此也就不支持一般的集合操作。
四、多個字典連接成一個字典
問題
有多個字典,例如:
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3} d2 = {'c':4, 'd':5, 'e':6}
想將這多個字典連接為一個字典,或一次性對多個字典進(jìn)行迭代操作。
解決方案
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 將傳入的多個字典連接為一個字典,并返回一個 ChainMap 對象,這個對象的行為就像一個單一的字典,我們可以對其進(jìn)行取值或者迭代等操作。注意到這里鍵 c 對應(yīng)的值為 3,如果傳入 ChainMap 的字典含有相同的鍵,則對應(yīng)的值為先傳入的字典中的值。
此外,如果你只想單純地迭代字典的鍵值對,可以結(jié)合使用 items()
和 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
這里相同的鍵會被分別迭代出來。
五、保持字典有序
問題
想讓字典中元素的迭代順序和其加入字典的順序保持一致
解決方案
通常來說,使用 d.items()
或者 d.keys()
、d.values()
方法迭代出來的元素順序是無法預(yù)料的。例如對字典 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
每一次運行結(jié)果都可能不同。如果想讓元素迭代的順序和創(chuàng)建字典時元素的順序一致,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 實際通過維護(hù)一個雙向鏈表來記錄元素添加的順序,因此其耗費的內(nèi)存大約為普通字典的兩倍。所以在實際使用中需綜合考慮各種因素來決定是否使用 OrderedDict 。
六、使字典的鍵映射多個值
問題
通常情況下字典的鍵只對應(yīng)一個值?,F(xiàn)在想讓一個鍵對應(yīng)多個值。
解決方案
為了使一個鍵對應(yīng)多個值,首先需要把多個值放到一個容器中(例如列表或者集合等)。例如有這樣一個列表: [('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4), ('c', 5)]
,我們要將其轉(zhuǎn)換成一個字典,保持元素的鍵值對應(yīng)關(guān)系,通常我們會寫這樣的代碼:
>>> 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
語句讓代碼顯得有點冗余和不易讀,Python 的 defaultdict 改善上述代碼。
>>> 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
的判語句沒有了。
defaultdict 是 dict 的一個子類。對 dict 來說,如果 key 不存在,則 dict[key] 取值操作會拋出 KeyError 異常,但是 defaultdict 則會返回一個傳入 defaultdict 構(gòu)造器的類的實例(例如一個列表)或者自定義的缺失值。因此在上例中,對于 d[k].append(v)
,當(dāng) k 不存在時,則會先執(zhí)行 d[k] = [] 并返回這個空列表,繼而將 v 加入到列表中。
傳入 defualtdict 構(gòu)造器的值不一定要是一個類,也可以是一個可調(diào)用的函數(shù),當(dāng)相應(yīng)的鍵不在 defualtdict 中時,其默認(rèn)的值就為這個函數(shù)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']) >>>
利用這樣一個特性,我們可以構(gòu)造無限深度的字典結(jié)構(gòu):
>>> from collections import defaultdict >>> import json >>> tree = lambda: defaultdict(tree) >>> d = tree() >>> d['a']['b'] = 1 >>> print(json.dumps(d)) # 為了顯示的格式更好看 {"a": {"b": 1}}
這里當(dāng)執(zhí)行 d['a'] 時,由于相應(yīng)的鍵不存在,故返回一個 defaultdict(tree)
,當(dāng)再執(zhí)行 d['a']['b'] = 1
時,將鍵 b 對應(yīng)的值設(shè)為 1 。
總結(jié)
以上就是這篇文中的全部內(nèi)容,希望本文的內(nèi)容對大家學(xué)習(xí)或者使用python能有一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流。
相關(guān)文章
數(shù)據(jù)驅(qū)動測試DDT之Selenium讀取Excel文件
這篇文章主要為大家介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動測試DDT之Selenium讀取Excel文件,2021-11-11python實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與建模
這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與建模功能,本文給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-07-07TensorFlow使用Graph的基本操作的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了TensorFlow使用Graph的基本操作的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-04-04pandas 實現(xiàn)某一列分組,其他列合并成list
這篇文章主要介紹了pandas 實現(xiàn)某一列分組,其他列合并成list的案例。具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-03-03python2利用wxpython生成投影界面工具的圖文詳解
這篇文章主要介紹了python2利用wxpython生成投影界面工具的圖文詳解,本文通過實例圖文相結(jié)合給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2021-04-04Python3實現(xiàn)發(fā)送QQ郵件功能(文本)
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python3實現(xiàn)發(fā)送QQ郵件功能,文本方面,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-12-12python網(wǎng)絡(luò)爬蟲之模擬登錄 自動獲取cookie值 驗證碼識別的具體實現(xiàn)
有時,我們需要爬取一些基于個人用戶的用戶信息(需要登陸后才可以查看)就要進(jìn)行模擬登陸,因為驗證碼往往是作為登陸請求中的請求參數(shù)被使用,就需要識別驗證碼2021-09-09