详细探究Python中的字典容器

> 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]}

> 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]
...

> 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。