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字典
字典是python中最重要，最常用的数据结构之一，它提供了高效的键值对存储和查找能力。
1.基本特性
- 键值对集合：存储数据形式为 key: value 对
- 无序性：Python 3.7+ 开始保持插入顺序（实现细节，应视为无序）
- 可变性：可以动态添加、修改、删除键值对
- 键的唯一性：每个键必须是唯一的
- 键的可哈希性：键必须是不可变类型（如字符串、数字、元组等）
- 高效查找：基于哈希表实现，查找时间复杂度接近 O(1)
2.创建字典
python
# 使用花括号（最常用）
d1 = {'name': 'Alice', 'age': 25}
# 使用 dict() 构造函数
d2 = dict(name='Bob', age=30) # 键作为关键字参数
d3 = dict([('name', 'Charlie'), ('age', 35)]) # 从键值对序列
# 字典推导式
d4 = {x: x**2 for x in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
# fromkeys 方法 - 为多个键设置相同的默认值
keys = ['a', 'b', 'c']
d5 = dict.fromkeys(keys, 0) # {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}
# 空字典
empty_dict = {}
empty_dict2 = dict()3.访问元素
python
person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# 通过键访问
print(person['name']) # 'Alice'
# 使用 get() 方法（避免KeyError）
print(person.get('age')) # 25
print(person.get('country')) # None
print(person.get('country', 'USA')) # 指定默认值 'USA'
# 检查键是否存在
print('name' in person) # True
print('country' in person) # False
# 获取所有键、值、键值对
print(person.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'city'])
print(person.values()) # dict_values(['Alice', 25, 'New York'])
print(person.items()) # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 25), ('city', 'New York')])4.修改字典
python
person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
# 添加/修改元素
person['city'] = 'New York' # 添加
person['age'] = 26 # 修改
# update() 方法 - 批量更新
person.update({'age': 27, 'country': 'USA'})
# setdefault() - 如果键不存在则设置默认值
person.setdefault('gender', 'female') # 返回 'female'
person.setdefault('name', 'Bob') # 不修改，返回 'Alice'
# 合并字典 (Python 3.9+)
dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
merged = dict1 | dict2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}5.删除元素
python
person = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# del 语句
del person['age']
# pop() - 删除并返回指定键的值
city = person.pop('city') # 返回 'New York'
# popitem() - 删除并返回最后插入的键值对 (Python 3.7+)
key, value = person.popitem() # 可能是任意项（Python 3.7前）
# clear() - 清空字典
person.clear() # {}
# 注意：删除不存在的键会引发 KeyError6.字典遍历
python
scores = {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Charlie': 78}
# 遍历键
for name in scores:
print(name)
for name in scores.keys():
print(name)
# 遍历值
for score in scores.values():
print(score)
# 遍历键值对
for name, score in scores.items():
print(f"{name}: {score}")
# 带索引的遍历 (Python 3.7+ 保持插入顺序)
for i, (name, score) in enumerate(scores.items()):
print(f"{i+1}. {name}: {score}")7.字典的高级特性
默认字典 (collections.defaultdict)
python
from collections import defaultdict
# 为不存在的键提供默认值
word_counts = defaultdict(int) # 默认值为 int() 即 0
word_counts['apple'] += 1 # 自动初始化为0然后加1
# 复杂默认值
grouped_data = defaultdict(list)
grouped_data['fruits'].append('apple')有序字典
python
from collections import OrderedDict
# 保持元素插入顺序（Python 3.7+ 普通字典也保持顺序）
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3计数器
python
from collections import Counter
# 统计元素出现次数
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
word_counts = Counter(words)
print(word_counts.most_common(2)) # [('apple', 3), ('banana', 2)]8.字典的视图对象
字典的keys()，values()，items()返回的是视图对象：
python
d = {'a': 1, 'b': 2}
keys = d.keys()
# 视图是动态的
d['c'] = 3
print(keys) # dict_keys(['a', 'b', 'c'])
# 支持集合操作
d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 3, 'c': 4}
print(d1.keys() & d2.keys()) # {'b'}
print(d1.keys() - d2.keys()) # {'a'}9.字典与JSON
python
import json
# 字典转JSON
person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
json_str = json.dumps(person) # '{"name": "Alice", "age": 25}'
# JSON转字典
person_dict = json.loads(json_str)10.性能考虑
- 查找速度快：接近 O(1) 时间复杂度
- 内存占用较大：比列表等结构占用更多内存
- 键的选择：
- 使用简单、不可变对象作为键
- 避免使用复杂对象作为键
- 字符串是最常用的键类型
11.适用场景
- 存储对象属性或配置信息
- 快速查找表
- 实现稀疏数据结构
- 缓存计算结果（Memoization）
- 数据分组和聚合
- JSON数据交互
小结
- 字典键必须是可哈希的（不可变类型）
- 允许：字符串、数字、元组（仅包含可哈希元素）
- 不允许：列表、字典、集合等可变类型
- 比较操作：
- == 比较键值对内容
- != 判断是否不相等
- 没有 <, > 等比较操作
- 字典在Python 3.6及之前是无序的，3.7+开始保持插入顺序（作为实现细节，3.7正式成为语言特性）
字典是Python中最灵活和强大的数据结构之一，熟练掌握字典的使用可以极大提高Python编程效率和代码质量。