文章目录

  • 一. 字典的创建
  • 二. 字典的操作
    • 1. 查找 key
    • 2. 新增键值对
    • 3. 删除键值对
    • 4. 遍历字典
      • 4.1 使用 for 循环遍历字典
      • 4.2 通过方法遍历字典
        • keys() 获取到字典中所有 key
        • values() 获取到字典中的所以 value
        • items 获取到字典中的所有键值对
  • 三. 理解字典操作的效率

一. 字典的创建

键值对是计算机中一个非常重要的概念，它由两部分组成：键（key）、值（value）

注意事项：

  • 在 Python 的字典中，可以同时包含很多个键值对，但要求每一个键值对的键不能重复，值可以重复。
  • 一个字典中的 key 的类型不一定都一样
  • 一个字典中的 value 的类型也不必都一样
  • 字典对于 key 是什么类型，有约束
  • 字典对于 value 是什么类型，没有约束

可以有两种方法创建字典：

a = {}print(type(a))b = dict()print(type(b))-------运行结果-------<class 'dict'><class 'dict'>

当然我们也可以在创建字典对象的同时设定初始值：

二. 字典的操作

字典的各种操作，都是针对 key 来进行的。

1. 查找 key

1）使用in、not in来判定某个 key 是否在字典中存在

a = {'id': 1,'name': 'zhangsan',}print('id' in a)print('classId' in a)-------运行结果-------TrueFalse

2）使用 [] 来根据 key 获取到 value

a = {'id': 1,100: 'hello'}print(a['id'])print(a[100])# 查找到之后可以修改 value a['id'] = 3print(a['id'])-------运行结果-------1hello3

如果括号内的 key 不存在于字典对象中，那么在查找时就会抛异常：

对比字典和列表的查找操作

对于字典来说，使用 in 或者 [ ] 来获取 vlaue，都是非常高效的，因为字典背后使用了哈希表这个数据结构

对于列表来说，使用 in 是比较低效的，因为它需要把整个列表遍历一遍；而使用 [ ] 是比较高效的，它类似于数组或顺序表取下标的操作。

2. 新增键值对

直接使用使用[]插入键值对

a = {'id': 1,'name':'zhangsan'}# 这个操作就是往字典中插入新的键值对a['score'] = 100

注意区分不同情况下 [ ] 的意义：

这里就和前面说的，变量的创建类似：

  • a = 10，a当前不存在，这里就是对于变量（创建新变量）
  • a = 10，a当前已经存在，这里就是修改变量

3. 删除键值对

使用pop(key)方法，根据 key 来删除键值对

a = {'id': 1,'name':'zhangsan'}a.pop('name')-------运行结果-------{'id': 1}

4. 遍历字典

遍历指的就是把一个可迭代对象，里面包含的元素依次取出来，并进行一些操作。

4.1 使用 for 循环遍历字典

a = {'id': 1,'name': 'zhangsan','score': 90}# 注意取出来的是 keyfor key in a:print(key, a[key])-------运行结果-------id 1name zhangsanscore 90

补充说明：在 C++ 或 Java 中，哈希表里键值对的存储是无序的（相对于 Python），但在 Python 中不一样，Python 做了特殊的处理，能保证遍历出来的顺序和插入的顺序一致。

4.2 通过方法遍历字典

keys() 获取到字典中所有 key

a = {'id': 1,'name': 'zhangsan','score': 90}print(a.keys())-------运行结果-------dict_keys(['id', 'name', 'score'])

values() 获取到字典中的所以 value

a = {'id': 1,'name': 'zhangsan','score': 90}print(a.values())-------运行结果-------dict_values([1, 'zhangsan', 90])

items 获取到字典中的所有键值对

a = {'id': 1,'name': 'zhangsan','score': 90}print(a.items())-------运行结果-------dict_items([('id', 1), ('name', 'zhangsan'), ('score', 90)])

三. 理解字典操作的效率

字典被设计出来的初衷，不是为了实现遍历，而是为了增删查改。字典是哈希表结果，所以它的增删查改操作效率是非常高的（常数级），而遍历的效率则要差一点。

不论字典中有多少元素，增删查改操作都是固定时间的，不会因为元素多了，操作就慢了。

那它是如何做到常数级效率的呢？在 Python 在专门提供一个hash()函数，通过这个函数，可以给每一个不可变对象（通常用来做 key）生成一个唯一的数字：

不可变对象，一般是可哈希的：

print(hash(0))print(hash(3.14))print(hash('hello'))print(hash(True))print(hash((1, 2, 3, 4)))-------运行结果-------032281802128991744334030145858414889721590899387183067792

可变的对象，一般是不可哈希的：

# 列表是不可哈希的print(hash([1, 2, 3, 4]))# 字典也是不可哈希的print(hash(dict()))-------运行结果-------TypeError: unhashable type: 'list'TypeError: unhashable type: 'dict'

这样每一个不可变对象（key）都有唯一的常数（哈希值）。我们可以把这个常数理解成数组的下标，这样就能 O(1) 的效率定位到 key，从而拿到 value。