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详细探究Python中的字典容器

dictionary

我们都曾经使用过语言词典来查找不认识的单词的定义。语言词典针对给定的单词(比如 python)提供一组标准的信息。这种系统将定义和其他信息与实际的单词关联(映射)起来。使用单词作为键定位器来寻找感兴趣的信息。这种概念延伸到 Python 编程语言中,就成了特殊的容器类型,称为 dictionary。

dictionary 数据类型在许多语言中都存在。它有时候称为关联 数组(因为数据与一个键值相关联),或者作为散列表。但是在 Python 中,dictionary 是一个很好的对象,因此即使是编程新手也很容易在自己的程序中使用它。按照正式的说法,Python 中的 dictionary 是一种异构的、易变的映射容器数据类型。
创建 dictionary

本系列中前面的文章介绍了 Python 编程语言中的一些容器数据类型,包括 tuple、string 和 list(参见 参考资料)。这些容器的相似之处是它们都是基于序列的。这意味着要根据元素在序列中的位置访问这些集合中的元素。所以,给定一个名为 a 的序列,就可以使用数字索引(比如 a[0] )或片段(比如 a[1:5])来访问元素。Python 中的 dictionary 容器类型与这三种容器类型的不同之处在于,它是一个无序的集合。不是按照索引号,而是使用键值来访问集合中的元素。这意味着构造 dictionary 容器比 tuple、string 或 list 要复杂一些,因为必须同时提供键和相应的值,如清单 1 所示。
清单 1. 在 Python 中创建 dictionary,第 1 部分

> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
> len(d)
> type(d)     # Base object is the dict class
<type 'dict'>
> d = {}      # Create an empty dictionary
> len(d)
> d = {1 : 'one'} # Create a single item dictionary
> d
{1: 'one'}
> len(d)
> d = {'one' : 1} # The key value can be non-numeric
> d
{'one': 1}
> d = {'one': [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
> d
{'one': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

如这个例子所示,在 Python 中创建 dictionary 要使用花括号和以冒号分隔的键-值组合。如果没有提供键-值组合,那么就会创建一个空的 dictionary。使用一个键-值组合,就会创建具有一个元素的 dictionary,以此类推,直至您需要的任何规模。与任何容器类型一样,可以使用内置的 len 方法查明集合中元素的数量。

前面的示例还演示了关于 dictionary 容器的另一个重要问题。键并不限制为整数;它可以是任何不易变的数据类型,包括 integer、float、tuple 或 string。因为 list 是易变的,所以它不能作为 dictionary 中的键。但是 dictionary 中的值可以是任何数据类型的。

最后,这个示例说明了 Python 中 dictionary 的底层数据类型是 dict 对象。要进一步了解如何使用 Python 中的 dictionary,可以使用内置的帮助解释器来了解 dict 类,如清单 2 所示。
清单 2. 获得关于 dictionary 的帮助

> help(dict)on class dict in module __builtin__:
   dict(object)
| dict() -> new empty dictionary.
| dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
|   (key, value) pairs.
| dict(seq) -> new dictionary initialized as if via:
|   d = {}
|   for k, v in seq:
|     d[k] = v
| dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
|   in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)
| 
| Methods defined here:
| 
| __cmp__(...)
|   x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
| 
| __contains__(...)
|   x.__contains__(y) <==> y in x
| 
| __delitem__(...)
|   x.__delitem__(y) <==> del x[y]
...

关于 dict 类的帮助指出,可以使用构造函数直接创建 dictionary,而不使用花括号。既然与其他容器数据类型相比,在创建 dictionary 时必须提供更多的数据,那么这些创建方法比较复杂也就不足为奇了。但是,在实践中使用 dictionary 并不难,如清单 3 所示。
清单 3. 在 Python 中创建 dictionary,第 2 部分

> l = [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
> d = dict(l)(most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in "htmlcode">
> d = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3)
> d
{'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
> d['zero']
> d['three']
> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
> d[0]
'zero'
> d[4]
'four'
> d[6](most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in "<stdin>", line 1, in "htmlcode">
> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
> d[0]
'zero'
> d[0] = 'Zero'
> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
> d[4] = 'four'
> d[5] = 'five'
> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
> del d[0]
> d
{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
> d[0] = 'zero'
> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}

清单 5 演示了几个重点。首先,修改数据值是很简单的:将新的值分配给适当的键。其次,添加新的键到数据值的映射也很简单:将相关数据分配给新的键值。Python 自动进行所有处理。不需要调用 append 这样的特殊方法。对于 dictionary 容器,次序是不重要的,所以这应该好理解,因为不是在 dictionary 后面附加映射,而是将它添加到容器中。最后,删除映射的办法是使用 del 操作符以及应该从容器中删除的键。

在清单 5 中有一个情况看起来有点儿怪,键值是按照数字次序显示的,而且这个次序与插入映射的次序相同。不要误解 —— 情况不总是这样的。Python dictionary 中映射的次序是任意的,对于不同的 Python 安装可能会有变化,甚至多次使用同一 Python 解释器运行相同代码也会有变化。如果在一个 dictionary 中使用不同类型的键和数据值,那么就很容易看出这一点,如清单 6 所示。
清单 6. 异构的容器

> d = {0: 'zero', 'one': 1}   
> d
{0: 'zero', 'one': 1}
> d[0]
'zero'
> type(d[0])
<type 'str'>
> d['one']
> type(d['one'])
<type 'int'>
> d['two'] = [0, 1, 2] 
> d
{0: 'zero', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
> d[3] = (0, 1, 2, 3)
> d
{0: 'zero', 3: (0, 1, 2, 3), 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
> d[3] = 'a tuple'
> d
{0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}

如这个例子所示,可以在一个 dictionary 中使用不同数据类型的键和数据值。还可以通过修改 dictionary 添加新的类型。最后,产生的 dictionary 的次序并不与插入数据的次序匹配。本质上,dictionary 中元素的次序是由 Python dictionary 数据类型的实际实现控制的。新的 Python 解释器很容易改变这一次序,所以一定不要依赖于元素在 dictionary 中的特定次序。
用 dictionary 进行编程

作为正式的 Python 数据类型,dictionary 支持其他较简单数据类型所支持的大多数操作。这些操作包括一般的关系操作符,比如 <、> 和 ==,如清单 7 所示。
清单 7. 一般关系操作符

> d1 = {0: 'zero'}
> d2 = {'zero':0}
> d1 < d2
> d2 = d1
> d1 < d2
> d1 == d2
> id(d1)
> id(d2)
> d2 = d1.copy()
> d1 == d2
> id(d1)
> id(d2)

前面的示例创建两个 dictionary 并使用它们测试 < 关系操作符。尽管很少以这种方式比较两个 dictionary;但是如果需要,可以这样做。

然后,这个示例将赋值给变量 d1 的 dictionary 赋值给另一个变量 d2。注意,内置的 id() 方法对于 d1 和 d2 返回相同的标识符值,这说明这不是复制操作。要想复制 dictionary ,可以使用 copy() 方法。从这个示例中的最后几行可以看出,副本与原来的 dictionary 完全相同,但是容纳这个 dictionary 的变量具有不同的标识符。

在 Python 程序中使用 dictionary 时,很可能希望检查 dictionary 中是否包含特定的键或值。如清单 8 所示,这些检查很容易执行。
清单 8. 条件测试和 dictionary

> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
> d.keys()
[0, 3, 'two', 'one']
> if 0 in d.keys():
...   print 'True'
... 
> if 'one' in d:
...   print 'True'
... 
> if 'four' in d:
...   print 'Dictionary contains four'
... elif 'two' in d:
...   print 'Dictionary contains two'
... contains two

测试 dictionary 中键或数据值的成员关系是很简单的。dictionary 容器数据类型提供几个内置方法,包括 keys() 方法和 values() 方法(这里没有演示)。这些方法返回一个列表,其中分别包含进行调用的 dictionary 中的键或数据值。

因此,要判断某个值是否是 dictionary 中的键,应该使用 in 操作符检查这个值是否在调用 keys() 方法所返回的键值列表中。可以使用相似的操作检查某个值是否在调用 values() 方法所返回的数据值列表中。但是,可以使用 dictionary 名作为简写表示法。这是有意义的,因为一般希望知道某个数据值(而不是键值)是否在 dictionary 中。

在 “Discover Python, Part 6” 中,您看到了使用 for 循环遍历容器中的元素是多么容易。同样的技术也适用于 Python dictionary,如清单 9 所示。
清单 9. 迭代和 dictionary

> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
> for k in d.iterkeys():
...   print d[k]
... tuple
[0, 1, 2]
> for v in d.itervalues():
...   print v
... tuple
[0, 1, 2]
> for k, v in d.iteritems():
...   print 'd[',k,'] = ',v
... [ 0 ] = zero[ 3 ] = a tuple[ two ] = [0, 1, 2][ one ] = 1

这个示例演示了遍历 dictionary 的三种方式:使用从 iterkeys()、itervalues() 或 iteritems() 方法返回的 Python 迭代器。(顺便说一下,可以通过在 dictionary 上直接调用适当方法,比如 d.iterkeys(),从而检查这些方法是否返回一个迭代器而不是容器数据类型。)iterkeys() 方法允许遍历 dictionary 的键,而 itervalues() 方法允许遍历 dictionary 包含的数据值。另一方面,iteritems() 方法允许同时遍历键到数据值的映射。

dictionary:另一种强大的 Python 容器

本文讨论了 Python dictionary 数据类型。dictionary 是一种异构的、易变的容器,依赖键到数据值的映射(而不是特定的数字次序)来访问容器中的元素。访问、添加和删除 dictionary 中的元素都很简单,而且 dictionary 很容易用于复合语句,比如 if 语句或 for 循环。可以在 dictionary 中存储所有不同类型的数据,可以按照名称或其他复合键值(比如 tuple)访问这些数据,所以 Python dictionary 使开发人员能够编写简洁而又强大的编程语句。