字典（当索引不好用时）

　　列表这种数据结构适合于将值组织到一个结构中，并且通过编号对其进行引用。在本节中，将介绍一种通过名字引用值得数据结构。这种类型的数据结构称为映射（mapping）。字典是Python中唯一内建的映射类型。字典中的值并没有特殊的顺序，但都是存储在一个特定的键（key）下。键可以是数字、字符串甚至是元组。

字典

字典的特性：

　　dict是无序的

　　key是唯一的，故天生去重

　　注意：字典中的键是唯一（其他类型的映射也如此），而值并不唯一。

　　查询速度快，比列表快多了

　　为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？

　　哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

　　dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

创建和使用字典

创建一个字典

>>> student={"name":"Mike",'age':23}
>>> student
{'age': 23, 'name': 'Mike'}

也可以用dict函数，通过其他映射（比如其他字典）或者（键，值）对的序列建立字典：

>>> items=[('name','Mike'),('age',42)]
>>> d=dict(items)
>>> d
{'age': 42, 'name': 'Mike'}

dict函数也可以通过关键字参数来创建字典：

>>> d=dict(name='Mike',age=23)
>>> d
{'age': 23, 'name': 'Mike'}

基本字典操作

字典的基本操作在很多方面与序列（sequence）类似：

方法	说明
len（d）	返回d中项的数量（键值对）
d[k]	返回关联到键k上的值
d[k]=v	将值v关联到键k上
del d[k]	删除键为k的项
k in d	检查d中是否含有键为k的项

 

注意：在字典中检查键的成员资格比在列表中检查值的成员资格更高效，数据结构规模越大，两者的效率差距越明显。

字典的格式化字符串:

　　在每个转换说明符（conversion specifier）中的%字符后面，可以加上键（用圆括号括起来），后面再跟上其他说明元素：

>>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000}
>>> "%(name)s is %(age)s and his job is %(job)s."%info
'Mike is 23 and his job is IT.'

字典方法

增：

>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info['address']='广东'
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}

改：

{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}
>>> info['salary']=12000
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 12000, 'address': '广东'}

clear：

　　clear方法清除字典中所有的项。这是个原地操作（类似于list.sort）,所以无返回值（或者返回值为None）

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> returned_value=info.clear()
>>> info
{}
>>> print(returned_value)
None

fromkeys：

　　fromkeys方法使用给定的键建立新的字典，每个键都对应一个默认的值None。

>>> {}.fromkeys(['name','age'])
{'age': None, 'name': None}

#通过dict方法
>>> dict.fromkeys(['job','salary'])
{'job': None, 'salary': None}

#自定义初始value
>>> dict.fromkeys(['job','salary'],'(unknow)')
{'job': '(unknow)', 'salary': '(unknow)'}

查:（get方法）

　　一般来说，如果试图访问字典中不存在的项是会报错，get方法是个更宽松的访问字典项的方法，当使用get方法访问一个不存在的键时，没有任何异常，而得到None值，还可以自定义“默认”值，替换None：

#不用get
>>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000}
>>> info['address']
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
    info['address']
KeyError: 'address'

#使用get
>>> info.get('name')
'Mike'
>>> print(info.get('address'))
None
>>> print(info.get('address','不存在'))
不存在

items

　　items方法将字典所有的项以列表方式返回，列表中的每一项都表示为（键，值）对的形式，但是项的返回时并没有遵循特定的次序：

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.items()
dict_items([('age', 23), ('job', 'IT'), ('name', 'Mike'), ('salary', 10000)])

keys：keys方法将字典中的键一列表的形式返回：

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.keys()
dict_keys(['age', 'job', 'name', 'salary'])

values：一列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可以包含重复的元素

删：（pop、popitem、del）　　

　　pop方法用来获得对应于给定键的值，然后将这个键-值对从字典删除：

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
>>> info.pop('salary')
10000
>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'}

　　popitem方法（随机删）类似于list.pop,后者会弹出列表的最后一个元素。但不同的是，popitem弹出随机的项，因为字典是无序的。（该方法用首先获取键的列表）

>>> info
{'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
>>> info.popitem()
('age', 23)
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike'}

setdefault：

　　setdefault方法在某种程度上类似于get方法，能够获得与给定值相关联的值，除此之外，setdefault还能在字典中不含有给定键的情况下设定相应的键值。

>>> d={}
>>> d.setdefault('name','待定')
'待定'
>>> d
{'name': '待定'}
>>> d['name']='Jack'
>>> d
{'name': 'Jack'}

update：

　　update方法可以利用一个字典更新另一个字典：

>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 8000}
>>> new_salary={'salary':10000}
>>> info.update(new_salary)
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}

　　提供的字典中的项会被添加到旧的字典只能怪，若有相同的键则会覆盖。update方法可以使用与调用dict函数（或者类型构造函数）同样的方式进行调用。这就意味着update可以和映射、拥有（键，值）对的队列（以及其他可迭代对象）以及关键字参数一起调用。

遍历字典：

>>> dict={
    'name':'Mike',
    'age':'18',
    'sex':"男",
}
>>> for i in dict: #高效
    print(i,dict[i])
 
sex 男
age 18
name Mike

#低效   items会把先字典变成一个列表，当数据量很大时，转换的时间自然就拉长了
>>> for i, v in dict.items():
    print( i , v)

    
sex 男
age 18
name Mike