内容简介:大家好,今天是大年初二,身在国外没有过年的氛围,只能踏实写写文章,对社区做点贡献,在此祝大家新年快乐!上一期为大家梳理了一些List的进阶用法,今天我们来看字典Dict的相关技巧,我个人在编程中对字典的使用非常频繁,其实对于不是非常大的数据存储需求,字典是一个不错的选择,比List要快的多,我在基础篇里面讲过了一些关于dict的基础方法,如果没有看过的朋友们可以点击链接创建字典这里介绍最常见的几种方式,直接上例子:
新年快乐
大家好,今天是大年初二,身在国外没有过年的氛围,只能踏实写写文章,对社区做点贡献,在此祝大家新年快乐!上一期为大家梳理了一些List的进阶用法,今天我们来看字典Dict的相关技巧,我个人在编程中对字典的使用非常频繁,其实对于不是非常大的数据存储需求,字典是一个不错的选择,比List要快的多,我在基础篇里面讲过了一些关于dict的基础方法,如果没有看过的朋友们可以点击链接 Python 基础起步 (八) 字典实用技巧大全 ,好啦,闲话少说,现在让我们一起来看看今天的进阶技巧吧~
字典进阶方法汇总
创建字典
这里介绍最常见的几种方式,直接上例子:
first = {} # 创建空字典 second = dict() # 创建空字典 keys = ['Name','Age','Job','Salary'] values = ['White',50,'cook',10000] third=dict(zip(keys,values)) # Zip创建 fouth = dict(Name='White',Age=50,Job='cook',Salary=10000) # 等号创建 fifth = {1: {'name': 'John', 'age': '27', 'sex': 'Male'}, 2: {'name': 'Marie', 'age': '22', 'sex': 'Female'}} # 创建一个嵌套字典 print(first) print(second) print(third) print(fouth) print(fifth[1]) Out: {} {} {'Name': 'White', 'Age': 50, 'Job': 'cook', 'Salary': 10000} {'Name': 'White', 'Age': 50, 'Job': 'cook', 'Salary': 10000} {'name': 'John', 'age': '27', 'sex': 'Male'}
这里我们可以直接用{}或者dict()创建空的字典,或者直接为字典以key:value的形式赋值,Zip和等号直接赋值也很方便,如果需要多层nested也可以很简单的实现,有关创建就说这么多啦
字典排序
有关字典排序,我们有两种选择,第一是根据字典的key值排序,第二是根据Value值排序,让我们一个个来看,首先让我们新建一个字典用于测试:
final_result= dict(Math=80,Chinese=78,English=96,Science=60,Art=75) print(final_result.items()) Out: dict_items([('Math', 80), ('Chinese', 78), ('English', 96), ('Science', 60), ('Art', 75)])
根据Key值排序
这里我们创建一个字典final_result,key值是科目的名字,value值是分数,首先根据Key值进行排序,首先让我们根据Key值升序,可选的方法很多,比如sorted, operator, lamba :
print(sorted(final_result.items())) # 根据key的值升序 Out:[('Art', 75), ('Chinese', 78), ('English', 96), ('Math', 80), ('Science', 60)]
import operator print(sorted(final_result.items(),key=operator.itemgetter(0))) Out:[('Art', 75), ('Chinese', 78), ('English', 96), ('Math', 80), ('Science', 60)]
print(sorted(final_result.items(),key=lambda x:x[0])) Out:[('Art', 75), ('Chinese', 78), ('English', 96), ('Math', 80), ('Science', 60)]
根据key值降序只要加个reverse=True就好了,以为sorted函数默认reverse=False,看下结果:
print(sorted(final_result.items(),reverse=True)) # 根据key的值降序 Out:[('Science', 60), ('Math', 80), ('English', 96), ('Chinese', 78), ('Art', 75)]
import operator print(sorted(final_result.items(),key=operator.itemgetter(0),reverse=True)) Out:[('Science', 60), ('Math', 80), ('English', 96), ('Chinese', 78), ('Art', 75)]
print(sorted(final_result.items(),key=lambda x:x[0],reverse=True)) Out:[('Science', 60), ('Math', 80), ('English', 96), ('Chinese', 78), ('Art', 75)]
有关lamba函数实在有太多可以总结的,我会在之后专门拿一期来讲,和filter reduce简直是神器,当我逐渐使用的多了后终于感受到了一点点pythonic的感觉,哈哈
根据Value值排序
其实大家看到了根据key的排序,也猜到了如何根据value 排序,让我们先看升序:
print(sorted(final_result.items(),key=lambda x:x[1])) #根据Value升序 Out:[('Science', 60), ('Art', 75), ('Chinese', 78), ('Math', 80), ('English', 96)]
import operator print(sorted(final_result.items(),key=operator.itemgetter(1))) Out:[('Science', 60), ('Art', 75), ('Chinese', 78), ('Math', 80), ('English', 96)]
降序也一样,无非就是加上reverse=True,这里不一一举例了:
print(sorted(final_result.items(),key=lambda v:v[1],reverse=True)) Out:[('English', 96), ('Math', 80), ('Chinese', 78), ('Art', 75), ('Science', 60)]
字典合并(Merge)
在 Python 3.5以上可以直接用**,是一个常用的小技巧,在此对于2.7的用户说一声对不起,技术一直说是喜新厌旧呀,让我们看一个小栗子:
def Merge(dict1, dict2): res = {**dict1, **dict2} return res dict1 = {'a': 10, 'b': 8,'c':2} dict2 = {'d': 6, 'c': 4} dict3 = Merge(dict1, dict2) print(dict3) Out:{'a': 10, 'b': 8, 'c': 4, 'd': 6}
这里顺序很重要,大家一定要看好是谁覆盖了谁,如果我们交换一下顺序就会变成这样:
def Merge(dict1, dict2): res = {**dict2, **dict1} # 交换了顺序 return res dict1 = {'a': 10, 'b': 8,'c':2} dict2 = {'d': 6, 'c': 4} dict3 = Merge(dict1, dict2) print(dict3) Out:{'d': 6, 'c': 2, 'a': 10, 'b': 8}
对于Python2的朋友们不用担心,自然有解决方案,那就是用update函数,也很方便,上代码:
dict1 = {'a': 10, 'b': 8,'c':2} dict2 = {'d': 6, 'c': 4} dict2.update(dict1) print(dict2) Out:{'d': 6, 'c': 2, 'a': 10, 'b': 8}
利用Json.dumps()美化输出dict
我们如果碰到以下这种情况的dict,如果按照常规print输出会这样:
my_mapping = {'a': 23, 'b': 42, 'c': 0xc0ffee} print(my_mapping) Out:{'a': 23, 'b': 42, 'c': 12648430}
但是如果我们能引用json库里的dumps方法会得到好的多的效果:
import json print(json.dumps(my_mapping, indent=4, sort_keys=True)) Out:{ "a": 23, "b": 42, "c": 12648430 }
字典参数解包
Python里面方便神奇的方法很多,比如下面这个,可以实现解包字典:
def unpack(k1,k2,k3): print(k1,k2,k3) my_dict = {'k1':'value1','k2':'value2','k3':'value3'} unpack(**my_dict) Out: value1 value2 value3
顺便提一下哈, args和 *kwargs的方法我会专门在后面的一期讲,敬请期待!
字典推导式
这个我写的比较纠结,因为咨询了我的主管,他推荐我尽量不要用,我也不太懂其中原因,不知道有没有大神可以出来解答一下哈,具体用法和List的推导式一样,上代码:
import json first = {x:'A'+str(x) for x in range(8)} print(json.dumps(first,indent=4, sort_keys=True)) # 这种情况用json输出好看些 Out:{ "0": "A0", "1": "A1", "2": "A2", "3": "A3", "4": "A4", "5": "A5", "6": "A6", "7": "A7" }
或者可以这么用:
second={v:k for k,v in first.items()} print(json.dumps(second,indent=4)) Out:{ "A0": 0, "A1": 1, "A2": 2, "A3": 3, "A4": 4, "A5": 5, "A6": 6, "A7": 7 }
至于其他乱七八糟的用法大家可以自己去想哈哈
总结
今天系统地为大家梳理了几点:
- 创建字典不同方法
- 字典排序
- 字典合并
- 字典解包
- json优化输出
- 字典推导式
希望可以帮到大家,后续如果我发想有什么有意思的方法和技巧我会加上,再次祝大家新年快乐!!!!
以上所述就是小编给大家介绍的《Python 进价之路 (二) Dict 进价宝典,初二快乐!》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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法律程序的意义:对中国法制建设的另一种思考
季卫东 / 中国法制出版社 / 2005-1 / 10.0
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