跟老齐学Python之字典,你还记得吗?

 更新时间:2014年09月20日 16:49:43   投稿:hebedich  
在python中,也有一种数据与此相近,不仅相近,这种数据的名称就叫做dictionary,翻译过来是字典,类似于前面的int/str/list,这种类型数据名称是:dict

字典,这个东西你现在还用吗?随着网络的发展,用的人越来越少了。不少人习惯于在网上搜索,不仅有web版,乃至于已经有手机版的各种字典了。我曾经用过一本小小的《新华字典》。

《新华字典》是中国第一部现代汉语字典。最早的名字叫《伍记小字典》,但未能编纂完成。自1953年,开始重编,其凡例完全采用《伍记小字典》。从1953年开始出版,经过反复修订,但是以1957年商务印书馆出版的《新华字典》作为第一版。原由新华辞书社编写,1956年并入中科院语言研究所(现中国社科院语言研究所)词典编辑室。新华字典由商务印书馆出版。历经几代上百名专家学者10余次大规模的修订,重印200多次。成为迄今为止世界出版史上最高发行量的字典。
这里讲到字典,不是为了叙旧。而是提醒看官想想我们如何使用字典:先查索引(不管是拼音还是偏旁查字),然后通过索引找到相应内容。

这种方法能够快捷的找到目标。

在python中,也有一种数据与此相近,不仅相近,这种数据的名称就叫做dictionary,翻译过来是字典,类似于前面的int/str/list,这种类型数据名称是:dict

依据管理,要知道如何建立dict和它有关属性方法。

因为已经有了此前的基础,所以,学这个就可以加快了。

前面曾经建议看官一个很好的学习探究方法,比如想了解str的有关属性方法,可以在交互模式下使用:

复制代码 代码如下:

>>>help(str)

将得到所有的有关内容。

现在换一个,使用dir,也能得到相同的结果。只是简单一些罢了。请在交互模式下:

>>> dir(dict)
['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues']


以__(双下划线)开头的先不管。看后面的。如果要想深入了解,可以这样:

复制代码 代码如下:

>>> help(dict.values)

然后出现:

复制代码 代码如下:

Help on method_descriptor:

values(...)
    D.values() -> list of D's values
(END)


也就是在这里显示出了values这个内置函数的使用方法。敲击键盘上的q键退回。

概述

python中的dict具有如下特点:

dict是可变的
dict可以存储任意数量的Python对象
dict可以存储任何python数据类型
dict以:key:value,即“键:值”对的形式存储数据,每个键是唯一的。
dict也被称为关联数组或哈希表。
以上诸条,如果还不是很理解,也没有关系,通过下面的学习,特别是通过各种实验,就能理解了。

创建dict

话说创建dict的方法可是远远多于前面的int/str/list,为什么会多呢?一般规律是复杂点的东西都会有多种渠道生成,这也是从安全便捷角度考虑吧。

方法1:

创建一个空的dict,这个空dict,可以在以后向里面加东西用。

复制代码 代码如下:

>>> mydict = {}
>>> mydict
{}

创建有内容的dict。

复制代码 代码如下:

>>> person = {"name":"qiwsir","site":"qiwsir.github.io","language":"python"}
>>> person
{'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}

"name":"qiwsir"就是一个键值对,前面的name叫做键(key),后面的qiwsir是前面的键所对应的值(value)。在一个dict中,键是唯一的,不能重复;值则是对应于键,值可以重复。键值之间用(:)英文的分号,每一对键值之间用英文的逗号(,)隔开。

复制代码 代码如下:

>>> person['name2']="qiwsir"    #这是一种向dict中增加键值对的方法
>>> person
{'name2': 'qiwsir', 'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}

如下,演示了从一个空的dict开始增加内容的过程:

>>> mydict = {}
>>> mydict
{}
>>> mydict["site"] = "qiwsir.github.io"
>>> mydict[1] = 80
>>> mydict[2] = "python"
>>> mydict["name"] = ["zhangsan","lisi","wangwu"]
>>> mydict
{1: 80, 2: 'python', 'site': 'qiwsir.github.io', 'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']}

>>> mydict[1] = 90 #如果这样,则是修改这个键的值
>>> mydict
{1: 90, 2: 'python', 'site': 'qiwsir.github.io', 'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']}

方法2:

>>> name = (["first","Google"],["second","Yahoo"])   #这是另外一种数据类型,称之为元组,后面会讲到
>>> website = dict(name)
>>> website
{'second': 'Yahoo', 'first': 'Google'}

方法3:

这个方法,跟上面的不同在于使用fromkeys

>>> website = {}.fromkeys(("third","forth"),"facebook")
>>> website
{'forth': 'facebook', 'third': 'facebook'}

需要提醒的是,这种方法是从新建立一个dict。

访问dict的值

因为dict是以键值对的形式存储数据的,所以,只要知道键,就能得到值。这本质上就是一种映射关系。

>>> person
{'name2': 'qiwsir', 'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}
>>> person['name']
'qiwsir'
>>> person['language']
'python'
>>> site = person['site']
>>> print site
qiwsir.github.io

如同前面所讲,通过键能够增加dict中的值,通过键能够改变dict中的值,通过键也能够访问dict中的值。

看官可以跟list对比一下。如果我们访问list中的元素,可以通过索引值得到(list[i]),如果是让机器来巡回访问,就可以用for语句。复习一下:

>>> person_list = ["qiwsir","Newton","Boolean"]  
>>> for name in person_list:
...   print name
... 
qiwsir
Newton
Boolean

那么,dict是不是也可以用for语句来循环访问呢?当然可以,来看例子:

>>> person
{'name2': 'qiwsir', 'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}
>>> for key in person:
...   print person[key]
... 
qiwsir
qiwsir
python
qiwsir.github.io

知识

什么是关联数组?以下解释来自维基百科

在计算机科学中,关联数组(英语:Associative Array),又称映射(Map)、字典(Dictionary)是一个抽象的数据结构,它包含着类似于(键,值)的有序对。一个关联数组中的有序对可以重复(如C++中的multimap)也可以不重复(如C++中的map)。
这种数据结构包含以下几种常见的操作:

1.向关联数组添加配对
2.从关联数组内删除配对
3.修改关联数组内的配对
4.根据已知的键寻找配对
字典问题是设计一种能够具备关联数组特性的数据结构。解决字典问题的常用方法,是利用散列表,但有些情况下,也可以直接使用有地址的数组,或二叉树,和其他结构。
许多程序设计语言内置基本的数据类型,提供对关联数组的支持。而Content-addressable memory则是硬件层面上实现对关联数组的支持。
什么是哈希表?关于哈希表的叙述比较多,这里仅仅截取了概念描述,更多的可以到维基百科上阅读。

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键字(Key value)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过把键值通过一个函数的计算,映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。

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