字典Dictinary是一种无序可变容器,字典中键与值之间用“:”分隔,而与另一个键值对之间用","分隔,整个字典包含在{}内: dict1 = {key1:value1, key2:value2}

键必须是唯一的,而值不必,创建时如果同一个键被赋值两次,后一个值会被记住

键必须是不可变类型,如字符串,数字,元组(不能是列表),但值可以取任何类型,也可以是自定义类,比如: dict1 = {'k1':'v1', 1:2, (1,2):[1,2]}

(1)访问字典元素:

键放入中括号内访问字典元素: print(dict1['k1'])

(2)添加,修改字典元素:

 dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
dict['Age'] = 8; # 更新 Age
dict['School'] = "CSU" # 添加信息

(3)删除字典元素:

 dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
del dict['Name'] # 删除键 'Name'
dict.clear() # 清空字典
del dict # 删除字典

(4)字典内置函数len(), str(), type:

 dict2 = {'Name': 'Joshua', 'Age': 7, 'Class': 'Math'}
print("length of dict2:", len(dict2)) #计算字典元素个数,即键的总数。
print(str(dict2)) #输出字典以可打印的字符串表示
print(type(dict2)) #返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型。
 length of dict2: 3
{'Age': 7, 'Name': 'Joshua', 'Class': 'Math'}
<class 'dict'>

Result

(5)字典常用内置方法:

-get()

 name = dict2.get('Name') #返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值
print("name:", name)

-item(),keys(),values()

 print(dict2.items())
for item in dict2.items(): #以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
print(item, type(item))
for key in dict2.keys(): #以列表返回一个字典所有的键
print(key)
for value in dict2.values(): #以列表返回字典中的所有值
print(value)

Code

 dict_items([('Name', 'Joshua'), ('Class', 'Math'), ('Age', 7)])
('Name', 'Joshua') <class 'tuple'>
('Class', 'Math') <class 'tuple'>
('Age', 7) <class 'tuple'>
Name
Class
Age
Joshua

Result

-clear(),copy()

 #clear(),copy()
dict3 = dict2.copy() #返回一个字典的浅复制
print(id(dict2), dict2)
print(id(dict3), dict3)
dict3.clear() #清空字典内所有元素
print(dict3)

Code

 4301648 {'Age': 7, 'Class': 'Math', 'Name': 'Joshua'}
4301688 {'Age': 7, 'Class': 'Math', 'Name': 'Joshua'}
{}

Result

最后看以下dict类的定义:

 class dict(object):
"""
dict() -> new empty dictionary
dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
(key, value) pairs
dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
d = {}
for k, v in iterable:
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)
"""
def clear(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.clear() -> None. Remove all items from D. """
pass def copy(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.copy() -> a shallow copy of D """
pass @staticmethod # known case
def fromkeys(*args, **kwargs): # real signature unknown
""" Returns a new dict with keys from iterable and values equal to value. """
pass def get(self, k, d=None): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d. d defaults to None. """
pass def items(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.items() -> a set-like object providing a view on D's items """
pass def keys(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.keys() -> a set-like object providing a view on D's keys """
pass def pop(self, k, d=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
D.pop(k[,d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.
If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised
"""
pass def popitem(self): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
D.popitem() -> (k, v), remove and return some (key, value) pair as a
2-tuple; but raise KeyError if D is empty.
"""
pass def setdefault(self, k, d=None): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), also set D[k]=d if k not in D """
pass def update(self, E=None, **F): # known special case of dict.update
"""
D.update([E, ]**F) -> None. Update D from dict/iterable E and F.
If E is present and has a .keys() method, then does: for k in E: D[k] = E[k]
If E is present and lacks a .keys() method, then does: for k, v in E: D[k] = v
In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k]
"""
pass def values(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.values() -> an object providing a view on D's values """
pass

Class Dict

基础数据类型-dict的更多相关文章

  1. Python - 基础数据类型 dict 字典

    字典简介 字典在 Python 里面是非常重要的数据类型,而且很常用 字典是以关键字(键)为索引,关键字(键)可以是任意不可变类型 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 { } 中间,每一 ...

  2. python基础数据类型--dict 字典

    字典 字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据.python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的,且key必 ...

  3. day02_20190106 基础数据类型 编码 运算符

    一.格式化输出 name = input('请输入姓名') age = input('请输入年龄') hobby = input('请输入爱好') job = input('请输入你的工作') # m ...

  4. Python基础数据类型-字典(dict)

    Python基础数据类型-字典(dict) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客使用的是Python3.6版本,以及以后分享的每一篇都是Python3.x版本的哟 ...

  5. Python基础数据类型之字典

      基础数据类型之字典 ps:数据类型划分:可变数据类型和不可变数据类型. 不可变数据类型:元组(tupe).布尔值(bool).整数型(int).字符串(str).不可变数据类型也称为可哈希. 可变 ...

  6. Python基础数据类型之集合以及其他和深浅copy

    一.基础数据类型汇总补充 list  在循环一个列表时,最好不要删除列表中的元素,这样会使索引发生改变,从而报错(可以从后向前循环删除,这样不会改变未删元素的索引). 错误示范: lis = [,,, ...

  7. python基础二(基础数据类型)

    一. 引子 1. 什么是数据 x=10,10是我们要存储的数据 2. 为何数据要分不同的类型 数据是用来表示状态的,不同的状态就应该用不同的类型的数据去表示 3.数据类型 数字 字符串 列表 元组 字 ...

  8. python的学习笔记01_4基础数据类型列表 元组 字典 集合 其他其他(for,enumerate,range)

    列表 定义:[]内以逗号分隔,按照索引,存放各种数据类型,每个位置代表一个元素 特性: 1.可存放多个值 2.可修改指定索引位置对应的值,可变 3.按照从左到右的顺序定义列表元素,下标从0开始顺序访问 ...

  9. python学习日记(基础数据类型及其方法02)

    python的变量 python中的变量不需要声明,变量载使用前必须被赋值,变量被赋值以后才会被创建. 在python中变量就是变量,没有数据类型.我们所说的类型是变量所指向内存中的对象的类型. py ...

随机推荐

  1. 定位权限授权 - iOS

    关于介入地图相关功能后会遇到类似定位的子功能,由此引来了此定位权限授权相关. 首先,需要导入 CoreLocation 的框架并创建管理对象从而实现后续的相关操作; #import <CoreL ...

  2. c/c++面试指导---c语法总结

    任何一门学科或者专业在学习的过程中都要把握总结框架,大家在面试c/c++职位过程中要应对各种企业的面试,回答企业面试官的各种技术问题.如何应对各种各样的关于c/c++的企业面试题目,从各种繁杂的题目中 ...

  3. shell习题第2题:统计ip访问量

    [题目要求] 有日志1.log,部分内容如下: 112.111.12.248 – [25/Sep/2013:16:08:31 +0800]formula-x.haotui.com “/seccode. ...

  4. Java实现“睡排序”——线程池Executors的使用

    前提 之前在知乎上看见一个有意思的排序算法——睡排序. 睡排序最早好像是4chan上一个用户用shell脚本实现的: 算法思想简洁明了:利用进程的sleep来实现 越大的数字越迟输出. 虽然像2L说的 ...

  5. Jquery中绑定事件与普通事件的区别

    (“#panel”).bind(“click”,function(){ 与$(“#panel”).click(function(){ 有什么区别 ? 绑定可以同时加多个事件 如:$(“#panel”) ...

  6. Spring异常重试框架Spring Retry

    Spring Retry支持集成到Spring或者Spring Boot项目中,而它支持AOP的切面注入写法,所以在引入时必须引入aspectjweaver.jar包. 快速集成的代码样例: @Con ...

  7. Simple, Poetic, Pithy

    源自:Rob Pike points out Simple, Poetic, Pithy Don't communicate by sharing memory, share memory by co ...

  8. HyperLedger Fabric 1.4 生产环境使用ca生成msp和tls(12)

    在上一章:Fabric kafka生产环境部署的基础上部署Fabric CA,使用Fabric CA进行生成公私钥和证书等文件,全部替换cryptogen工具,包括生成TLS相关的私钥和证书等文件.  ...

  9. uCrop 源码剖析

    GitHub: uCrop, 版本为 2.2.2 主要是探究一下内部对于图片按比例的裁剪以及压缩, 应该会更很长一段时间 疑惑点 这里记下一些源码分析过程中遇到的疑惑点 sample/src/main ...

  10. Java设计模式(19)——行为模式之责任链模式(chain of responsibilitiy)

    一.概述 概念 UML简图 角色 抽象处理器:定义处理请求的接口 具体处理器:接收到请求后可以选择处理,也可以选择发给下家处理(持有下家的引用) 当然这里必须指出,实际中纯的责任链模式很难寻找,一般是 ...