引见
字典（dict）是Python中内置的一个数据结构，由多个键值对构成，键（key）和值（value)用冒号分开，每一个键值对之间用逗号（，）分开，全部字典包含在大括号中（{})，键必需是唯一的，值能够取任何范例，然则键必需是不可变范例，如字符串，数字或元组。
引荐：《python教程》
底层运用了hash表来关联key和value,dict是无序的。特性包含：
● 查找和插进去的速率极快，不会跟着key的增添而变慢；
● 需要占用的内存较多
所以，dict是一种以空间调换时候的数据结构，应用于需要疾速查找的场景。
操纵：经常运用要领
get()
返回指定键的值，假如key不存在，则返回默认值（默以为None），而不会报错，语法为dict.get(key)。
dict_1['age'] = 24
In [7]: print(dict_1.get('age'))
24
In [11]: print(dict_1.get('nama'))
None
In [12]: print(dict_1['nama'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-ef61a380920e> in <module>
----> 1 print(dict_1['nama'])
KeyError: 'nama'
key in dict
运用in操纵符来推断键是不是存在于字典中，存在则返回True，不然返回False，语法为：key in dict。
In [15]: dict_1
Out[15]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [16]: print('name' in dict_1)
True
In [17]: print('nama' in dict_1)
False
在python 2中该功用运用has_key()要领完成。
items()
以列表情势返回可遍历的（键， 值）元组数组，语法为dict.items()。
In [18]: dict_1
Out[18]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [19]: print(dict_1.items())
dict_items([('name', None), ('age', 24), ('sex', None)])
In [20]: for key, value in dict_1.items():
...: print(key, value)
...:
name None
age 24
sex None
keys()
以列表返回一个字典的一切键：dict.keys()
In [21]: dict_1
Out[21]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [22]: print(dict_1.keys())
dict_keys(['name', 'age', 'sex'])
values()
以列表情势返回字典中的一切值：dict.values()
In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
In [28]: print(dict_1.values())
dict_values([None, 24, None, 'Tony'])
setdefault()
和get()相似，用户获得与给顶尖相干联的值，差别的是，该要领假如键不存在时会增加键并将值设为默认值，语法为：dict.setdefault(key, default=None)。
In [23]: dict_1
Out[23]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}
In [24]: print(dict_1.setdefault('name'))
None
In [25]: print(dict_1.setdefault('name', 'Tony'))
None
In [26]: print(dict_1.setdefault('sub_name', 'Tony'))
Tony
In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
update()
语法为：dict_1.update(dict_2)，用于把dict_2的键值对更新到dict_1中，假如有雷同的键会被掩盖。
In [31]: dict_1
Out[31]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}
In [32]: dict_2
Out[32]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}
In [33]: dict_1.update(dict_2)
In [34]: dict_1
Out[34]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}
clear()
删除字典中的一切项，dict.clear()，举个例子：
In [1]: dict_1 = dict(name="Tony", age=24)
In [2]: dict_2 = dict_1
In [3]: print(dict_2)
{'name': 'Tony', 'age': 24}
In [4]: dict_2.clear()
In [5]: dict_2
Out[5]: {}
In [6]: dict_1
Out[6]: {}
copy()
浅拷贝原始字典，返回一个具有雷同键值对的新字典，dict.copy()，举个例子：
In [1]: dict_1 = dict(name='Tony', info=['boy', 24])
In [2]: dict_3 = dict_1.copy()
In [3]: dict_3['name'] = "Ring"
In [4]: dict_3['info'].remove('boy')
In [5]: dict_3
Out[5]: {'name': 'Ring', 'info': [24]}
In [6]: dict_1
Out[6]: {'name': 'Tony', 'info': [24]}
fromkeys()
建立一个新字典，dict.fromkeys(seq[, value])，以序列seq中的元素做字典的键，value为字典一切键对应的初始值，个中value为可选参数， 默以为None。适用于数据初始化，举个例子：
In [1]: info = ['name', 'age', 'sex']
In [2]: dict_1 = dict.fromkeys(info)
In [3]: dict_1
Out[3]: {'name': None, 'age': None, 'sex': None}
罕见操纵
兼并字典
有四种体式格局：
通例处置惩罚
In [15]: dict_1
Out[15]: {'Tony': 24}
In [16]: dict_2
Out[16]: {'ben': 18}
In [17]: dict3 = dict()
In [18]: for key, value in dict_1.items():
...: dict_3[key] = value
...:
In [19]: for key, value in dict_2.items():
...: dict_3[key] = value
...:
In [20]: dict_3
Out[20]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
update()
In [9]: dict_1
Out[9]: {'Tony': 24}
In [10]: dict_2
Out[10]: {'ben': 18}
In [12]: dict_3 = dict_1.copy()
In [13]: dict_3.update(dict_2)
In [14]: dict_3
Out[14]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
借助字典的dict(d1, **d2)要领
In [33]: dict_1
Out[33]: {'Tony': 24}
In [34]: dict_2
Out[34]: {'ben': 18}
In [35]: dict_3 = dict(dict_1, **dict_2)
In [36]: dict_3
Out[36]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
进阶
字典推导式
和列表推导式相似，长处是底层用C完成，会快许多，引荐运用。
对调字典的键值
运用字典推导式能够轻松对调一个字典的键值：
In [42]: dict_4
Out[42]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}
In [43]: dict_3
Out[43]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
In [44]: dict_4 = {k:v for v, k in dict_3.items()}
In [45]: dict_4
Out[45]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}
从字典中提取子集
想建立一个字典，其自身是另一个字典的子集。
举个例子：
In [88]: a = {'Ben': 18, 'Jack': 12, 'Ring': 23, 'Tony': 24}
In [89]: b = {k:v for k, v in a.items() if v > 18}
In [90]: b
Out[90]: {'Ring': 23, 'Tony': 24}
生成有序字典
在Python3.6之前的字典是无序的，然则有时候我们需要坚持字典的有序性，orderDict能够在dict的基础上完成字典的有序性，这里的有序指的是依据字典key插进去的递次来分列，如许就完成了一个先进先出的dict，当容量超越限定时，先删除最早增加的key。
举例：
In [49]: from collections import OrderedDict
In [50]: ordered_dict = OrderedDict([('a', 2), ('b', 4), ('c', 5)])
In [51]: for key, value in ordered_dict.items():
...: print(key, value)
...:
a 2
b 4
c 5
能够看到OrderedDict是依据字典建立时的插进去递次来排序。
道理：OrderedDict内部保护了一个双向链表，它会依据元素到场的递次来分列键的位置，这也就致使OrderedDict的大小是一般字典的2倍多。
兼并列表中key雷同的字典
也就是生成所谓的一键多值字典，需要将对应的多个值保留在别的容器比方列表或鸠合，取决于多值是不是需要保证唯一性。
举个例子：
In [64]: from collections import defaultdict
In [65]: a = [{'a': 1}, {'b': 3}, {'c': 4}, {'a':5}, {'b':2}, {'b': 4}]
In [66]: b = defaultdict(list)
In [67]: [b[k].append(v) for item in a for k, v in item.items()]
Out[67]: [None, None, None, None, None, None]
In [68]: b
Out[68]: defaultdict(list, {'a': [1, 5], 'b': [3, 2, 4], 'c': [4]})
In [69]: b['a']
Out[69]: [1, 5]
寻觅两个字典的异同
场景：寻觅两个字典中的异同，包含雷同的键或许雷同的值。
剖析：字典是一系列键值之间的映照鸠合，有以下特性：
keys()会返回字典中的一切键，而且字典的键是支撑鸠合操纵的，所以应用鸠合的交织并补即可对字典的键举行处置惩罚；
items()返回(key, value)构成的对象，支撑鸠合操纵；
values()并不支撑鸠合操纵，由于并不能保证一切的值是唯一的，然则假如必需要推断操纵，能够先将值转化为鸠合来完成。
举例：
In [78]: a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
In [79]: b = {'b':3, 'c':3, 'd':4}
In [80]: a.keys() & b.keys()
Out[80]: {'b', 'c'}
In [81]: a.keys() - b.keys()
Out[81]: {'a'}
In [82]: a.items() & b.items()
Out[82]: {('c', 3)}
再举一个例子，在建立一个字典时，希冀能够去除某些键：
In [85]: a
Out[85]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
In [86]: c = {k: a[key] for k in a.keys() - {'b'}}
In [87]: c
Out[87]: {'a': 3, 'c': 3}
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