Python 进阶编程之字典的高级用法

简介: Python 进阶编程之字典的高级用法

阅读文本大概需要 11 分钟。

640.jpg


一、 collections 中 defaultdict 的使用

1.1 字典的键映射多个值

将下面的列表转成字典

l = [('a',2),('b',3),('a',1),('b',4),('a',3),('a',1),('b',3)]

一个字典就是一个键对应一个单值的映射,而上面的列表中有相同键。如果你想要一个键映射多个值,那么就需要将这多个值放到另外的序列中,比如 list 或者 set 里面,像下面这样:

d = {
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5]
}
e = {
    'a': {1, 2, 3},
    'b': {4, 5}
}

你可以很方便的使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。defaultdict 的一个特征是它会自动初始化每个 key 刚开始对应的值。

In [1]: l = [('a',2),('b',3),('a',1),('b',4),('a',3),('a',1),('b',3)]
In [2]: from collections import defaultdict
In [3]: d = defaultdict(list)
In [4]: for key, value in l:
   ...:     d[key].append(value)
   ...: 
In [5]: d
Out[5]: defaultdict(list, {'a': [2, 1, 3, 1], 'b': [3, 4, 3]})

当然这个默认的容器不一定是 list, 也可以是集合 set。根据自己的需求选择用 list 还是 set 。如果你想保持元素的插入顺序就应该使用列表,如果想去掉重复元素就使用集合!

1.2 统计字典中某个值出现的次数

来源于微信交流群里一个朋友工作中的问题,列表中有很多字典,需要统计字典中相同的键对应的值的和

640.jpg

利用 defaultdict 设置默认值的方法 defaultdict(int),代码如下:

In [6]: d = defaultdict(int)
In [7]: objs = [{'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}]
In [8]: for obj in objs:
   ...:     for key,value in obj.items():
   ...:         d[key] += value
   ...: 
In [9]: d
Out[9]: defaultdict(int, {'F29958SVDK6': 60})

二、collections 创建有序字典

字典dict是无序的,如果我们想要有序的dict,可以使用OrdereDict 。示例如下:

In [11]: from collections import OrderedDict
In [12]: d = OrderedDict()
In [13]: d['bar'] = 2
In [14]: d['non'] = 8
In [15]: d['sek'] = 5
In [16]: d
Out[17]: OrderedDict([('bar', 2), ('non', 8), ('sek', 5)])

OrderedDict 内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表。每次当一个新的元 素插入进来的时候,它会被放到链表的尾部。对于一个已经存在的键的重复赋值不会 改变键的顺序。

需要注意的是,一个 OrderedDict 的大小是一个普通字典的两倍,因为它内部维 护着另外一个链表。所以如果你要构建一个需要大量 OrderedDict 实例的数据结构的 时候 (比如读取 100,000 行 CSV 数据到一个 OrderedDict 列表中去).

那么你就得仔细权衡一下是否使用 OrderedDict 带来的好处要大过额外内存消耗的影响。

2.1 改变 key-value 的顺序

OrderedDict 是有序的字典,同时也能改变其顺序。比如我们想要改变有序的 OrderedDict 对象的 key-value 顺序,可以使用 move_to_end(key)。还是以上面创建的有序字典为例子

In [18]: d.move_to_end("bar")
In [20]: d
Out[20]: OrderedDict([('non', 8), ('sek', 5), ('bar', 2)])

可以看到之前排在第一位的 bar被移到最后一位了。move_to_end 还接收一个关键字参数 last。last 默认为 True,当 last = False 的时候,表示将该键移动到最前面!

2.2 删除 key_value

如果我们要删除有序字典中的 key-value, 可以使用 popitem 方法, popitem(last=True) 按照先进后出的顺序删除 dict中 的 key-value,popitem(last=False) 按照先进先出的规则删除 dict 中的 key-value。

In [42]: d
Out[42]: OrderedDict([('bar', 2), ('non', 8), ('sek', 5)])
In [43]: d.popitem(last=False)
Out[43]: ('bar', 2)
In [44]: d
Out[44]: OrderedDict([('non', 8), ('sek', 5)])

三、字典排序

利用Python 内置函数 sorted 对字典的键或者值进行排序,首先来了解下 sorted 函数

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数说明:

  • iterable -- 可迭代对象
  • key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
  • reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。

3.1 按照 key 进行排序

理解了 sorted 函数就好办了,代码如下:

In [55]: d = {'b':3,'a':4,'c':2,'d':1}
In [57]: d.items()
Out[57]: dict_items([('b', 3), ('a', 4), ('c', 2), ('d', 1)])
In [58]: sorted(d.items(), key=lambda i:i[0])
Out[58]: [('a', 4), ('b', 3), ('c', 2), ('d', 1)]

3.2 按照 value 进行排序

代码如下:

In [59]: sorted(d.items(), key=lambda i:i[1])
Out[59]: [('d', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]

注意排序后的返回值是一个list,而原字典中的名值对被转换为了list中的元组。

四、通过某个关键字排序一个字典列表

假设你有一个字典列表, 如下:

rows = [ {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
 {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}, 
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004} ]

你想根据某个或某几个字典字段来排序这个列表。

通过使用 operator 模块的 itemgetter 函数,可以非常容易的排序这样的数据结构,代码如下:

In [46]: from operator import itemgetter
In [47]: rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))
In [48]: rows_by_fname
Out[48]: 
[{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004},
 {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
 {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}]
In [49]: rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter('uid'))
In [50]: rows_by_uid
Out[50]: 
[{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
 {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
 {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}]

itemgetter() 函数也支持多个 keys,比如下面的代码:

In [52]: rows_by_lfname = sorted(rows, key=itemgetter('lname','fname'))
In [53]: rows_by_fname
Out[53]: 
[{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004},
 {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
 {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}]

好了,上面就是字典的一些高级用法,先到这里吧,好晚了,狗命要紧… 记得点好看呀!

另外:之前给朋友们争取了一个当当网购买正品图书的福利,满 400-230,只需在下单界面提交优惠码【4HUVPY 活动还剩下最后两天了,有需要的朋友抓紧噢!详细请点击下面了解!

400 - 230!当当 1024 程序员节大促销!




相关文章
|
17天前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
|
16天前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
5天前
|
Unix Linux 程序员
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
98 80
|
3天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
19 2
|
17天前
|
小程序 开发者 Python
探索Python编程:从基础到实战
本文将引导你走进Python编程的世界,从基础语法开始,逐步深入到实战项目。我们将一起探讨如何在编程中发挥创意,解决问题,并分享一些实用的技巧和心得。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考。让我们一起开启Python编程的探索之旅吧!
41 10
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
探索Python编程的奥秘
在数字世界的海洋中,Python如同一艘灵活的帆船,引领着无数探险者穿梭于数据的波涛之中。本文将带你领略Python编程的魅力,从基础语法到实际应用,一步步揭开Python的神秘面纱。
37 12
|
18天前
|
IDE 程序员 开发工具
Python编程入门:打造你的第一个程序
迈出编程的第一步,就像在未知的海洋中航行。本文是你启航的指南针,带你了解Python这门语言的魅力所在,并手把手教你构建第一个属于自己的程序。从安装环境到编写代码,我们将一步步走过这段旅程。准备好了吗?让我们开始吧!
|
18天前
|
关系型数据库 开发者 Python
Python编程中的面向对象设计原则####
在本文中,我们将探讨Python编程中的面向对象设计原则。面向对象编程(OOP)是一种通过使用“对象”和“类”的概念来组织代码的方法。我们将介绍SOLID原则,包括单一职责原则、开放/封闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。这些原则有助于提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。 ####
|
16天前
|
人工智能 数据挖掘 开发者
探索Python编程之美:从基础到进阶
本文是一篇深入浅出的Python编程指南,旨在帮助初学者理解Python编程的核心概念,并引导他们逐步掌握更高级的技术。文章不仅涵盖了Python的基础语法,还深入探讨了面向对象编程、函数式编程等高级主题。通过丰富的代码示例和实践项目,读者将能够巩固所学知识,提升编程技能。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的参考和启示。让我们一起踏上Python编程的美妙旅程吧!
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索未来编程:Python在人工智能领域的深度应用与前景###
本文将深入探讨Python语言在人工智能(AI)领域的广泛应用,从基础原理到前沿实践,揭示其如何成为推动AI技术创新的关键力量。通过分析Python的简洁性、灵活性以及丰富的库支持,展现其在机器学习、深度学习、自然语言处理等子领域的卓越贡献,并展望Python在未来AI发展中的核心地位与潜在变革。 ###