Python的Dict容器
什么是dict
我们已经知道，List 和 tuple 可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字：
['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena'] # List
('Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena') # tuple
或者考试的成绩：
[45, 60, 75, 86, 49] # list (45, 60, 75, 86, 49) # tuple
如果同学名字的列表和同学成绩的列表是一一对应的，那么通过下标，我们也可以找到每个同学的成绩。
names = ['Alice', 'Bob', 'Candy', 'David', 'Ellena']
scores = [45, 60, 75, 86, 49]
index = 0
for name in names:
score = scores[index]
print('name = {}, score = {}'.format(name, score))
index = index + 1
事实上，我们可以得到这样的映射。
'Alice' ==> 45 'Bob' ==> 60 'Candy' ==> 75 'David' ==> 86 'Ellena' ==> 49
但是使用两个list，始终有些麻烦的，尤其是需要变换一个列表的顺序后，另外一个列表也需要做同样的变换，否则就可能出现对应不上的问题。
python的dict就是专门保存这种映射的，使用dict可以方便的保存“名字”->“成绩”的映射。
在dict中，每一项包含一个key和一个value，key和value是一一对应的，在解决上面的问题中，我们可以使用名字作为key，成绩作为value，那么dict的定义如下：
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
在定义里，我们使用花括号{}表示这是一个dict，然后key和value之间使用冒号:分割，并且每一组key:value的最后，以逗号,表示这一组的结束。
我们也可以使用以下的方式定义一个dict。
d = dict()
print(d) # ==> {}
不过这种定义方式，默认得到的是一个空dict，需要调用函数往里面添加数据，我们后面会继续学习。
Python读取dict元素
我们现在可以创建一个dict，保存名字和成绩的对应关系。
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49,
'Gaven': 86
}
此时，如果想通过名字来查询某个同学的成绩，也就是通过key来查询value，这个时候怎么办呢？
dict提供通过key找到对应value的功能，通过d[key]的形式，就可以得到对应的value。
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49,
'Gaven': 86
}
print(d['Bob']) # ==> 60
print(d['Alice']) # ==> 45
这和list通过下标找到对应位置的元素是类似的。
回顾一下前面使用下标的方式访问list元素的时候，当下标不存在时，就会引发错误，在dict中，也是一样的，当对应的key不存在时，也会引发错误。
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49,
'Gaven': 86
}
print(d['Dodo'])
# 抛出异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Dodo'
它的意思是key不存在，因此我们在需要通过key找到value时，一定要先判断key存不存在，然后才使用上面的方式获取对应的value，以避免错误。
if 'Alice' in d:
print(d['Alice']) # ==> 45
if 'Dodo' in d: # Dodo不存在，所以不会走下面的逻辑
print(d['Dodo'])
除了使用这种方法，还有一种方法可以通过key来获取对应的value，这种方法不会引起错误，dict本身提供get方法，把key当作参数传递给get方法，就可以获取对应的value，当key不存在时，也不会报错，而是返回None。
print(d.get('Alice')) # ==> 45
print(d.get('Dodo')) # ==> None
因为通过get方法在代码实现上更加简单，且不会引起错误，因此更加推荐使用get方法来获取dict的元素。
Python添加dict元素
dict和tuple不一样，dict是可变的，我们随时可以往dict中添加新的key-value，比如对于上节课的成绩dict：
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
需要往里面添加Dodo、Mimi的成绩时，可以使用赋值语句往里面添加元素
d['Mimi'] = 72 d['Dodo'] = 88 print(d)
实际上，value可以是任意类型的元素，可以是list、tuple等，假如Mimi近两次成绩分别是72，73，Dodo近两次的成绩分别是88，90，则可以使用赋值语句往dict中添加list元素。
d['Mimi'] = [72, 73] d['Dodo'] = [88, 90] print(d)
此后，如果Mimi、Dodo的第三次成绩也出来了，分别是75，90，则可以先通过key把对应的value查询出来，然后再往类型是list的value中添加第三次的成绩。
d['Mimi'].append(75) d['Dodo'].append(90) print(d)
Python更新dict元素
上一节课我们学习了往dict中添加元素的方法，通过赋值语句就可以把元素添加到dict中去，但是赋值的时候，我们并不确定key是否已经在dict里面了，如果dict里面已经有对应的key了，那将会发生什么呢？
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
d['Bob'] = 75
print(d)
# ==> {'Alice': 45, 'Bob': 75, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}
这个时候我们发现，原来Bob的成绩是60，现在变成75了，因为d['Bob'] = 75的缘故。
因此我们发现这个赋值语句其实有两个功能：
- 当key不存在时，往dict中添加对应的key: value元素。
- 当key存在时，会更新dict，用新的value替换原来的value。
因此，在使用赋值语句往dict中添加元素时，为了避免不必要的覆盖问题，我们需要先判断key是否存在，然后再做更新。
Python删除dict元素
当同学转校时，我们需要把同学的成绩从已有的成绩dict中删除，这个时候我们就需要学习如何删除dict中的元素。
dict提供便捷的pop()方法，允许我们快速删除元素，pop()方法需要指定需要删除的元素的key，并返回对应的value。
假设Alice转校了，需要把Alice的成绩删除，可以这样写：
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
print(d) # ==> {'Alice': 45, 'Bob': 60, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}
alice_score= d.pop('Alice')
print(alice_score) # ==> 45
print(d) # ==> {'Bob': 60, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}
需要注意的是，pop()方法的参数是dict中的key，当key不存在时，同样会引起错误。比如在上述操作中，已经把Alice的成绩删除了，假如再次pop('Alice')，将会引发错误。
d.pop('Alice')
# 报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Alice'
Python dict的特点
查找速度快
dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。
有序与无序
在Python3.5之前，dict中的元素是无序的，也就是dict中元素的插入顺序和打印顺序未必一致，比如使用Python3.5之前的版本执行以下代码：
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
print(d) # ==> {'Bob': 60, 'Ellena': 49, 'Alice': 45, 'Candy': 75, 'David': 86}
可以看到，打印的顺序和定义的顺序并不一致。
但是在Python3.6、Python3.7版本中，却得到了有序的结果。
print(d) # ==> {'Alice': 45, 'Bob': 60, 'Candy': 75, 'David': 86, 'Ellena': 49}
为什么在不同的版本中，会得到不一样的结果呢？这是因为底层的实现发生了改变，我们可以认为在Python3.6的版本以后，dict是有序的，但是一般而言，为了避免不必要的误解，一般在需要有序的dict时，我们会使用一种叫做Ordereddict的字典，来确保有序。
key不可变
对于基础数据类型，字符串、数字等，这些都是不可变的，可以作为dict的key，而对于复杂数据类型，经过前面的学习，我们知道tuple是不可变的，list是可变的，因此tuple可以作为dict的key，但是list不可以作为dict的key，否则将会报错。
key = (1, 2, 3) # 以tuple作为key d[key] = True key = [1, 2, 3] d[key] = True # 报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
如上所示，如果将list作为dict的key，将会引起错误。
由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。
Python遍历dict
通过直接print(d)，我们打印出来的是完整的一个dict；有时候，我们需要把dict中m一定条件的元素打印出来，比如成绩超过60的，在这种情况下，我们需要则需要遍历dict（这种时候需要使用for循环），并通过条件判断把满足条件的打印出来。
遍历dict有两种方法， 第一种是遍历dict的所有key，并通过key获得对应的value。
d = {
'Alice': 45,
'Bob': 60,
'Candy': 75,
'David': 86,
'Ellena': 49
}
for key in d: # 遍历d的key
value = d[key]
if value > 60:
print(key, value)
# ==> Candy 75
# ==> David 86
第二种方法是通过dict提供的items()方法，items()方法会返回dict中所有的元素，每个元素包含key和value。
for key, value in d.items():
if value > 60:
print(key, value)
# ==> Candy 75
# ==> David 86
Python操作dict的其他方法
除了前面学习的增删改查，dict还提供了非常多的工具函数帮助我们方便快捷的使用dict。
获取dict的所有key
dict提供keys()函数，可以返回dict中所有的key。
d = {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
for key in d.keys():
print(key)
# ==> Alice
# ==> Bob
# ==> Candy
获取dict所有的value
dict提供values()函数，可以返回dict中所有的value。
d = {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
for key in d.values():
print(key)
# ==> [50, 61, 66]
# ==> [80, 61, 66]
# ==> [88, 75, 90]
清除所有元素
dict提供clear()函数，可以直接清除dict中所有的元素。
d = {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
print(d) # ==> {'Alice': [50, 61, 66], 'Bob': [80, 61, 66], 'Candy': [88, 75, 90]}
d.clear()
print(d) # ==> {}
原文：https://www.imooc.com/code/21982
