Python - dict 字典的多种遍历方式

简介: Python - dict 字典的多种遍历方式

前置知识


for 循环详解:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15087053.html

 

使用 for key in dict 遍历字典


可以使用 for key in dict 遍历字典中所有的键

x = {'a': 'A', 'b': 'B'}
for key in x:
    print(key)
# 输出结果
a
b


使用 for key in dict.keys () 遍历字典的键


字典提供了 keys () 方法返回字典中所有的

# keys
book = {
    'title': 'Python 入门基础',
    'author': '张三',
    'press': '机械工业出版社'
}
for key in book.keys():
    print(key)
# 输出结果
title
author
press


使用 for values in dict.values () 遍历字典的值


字典提供了 values () 方法返回字典中所有的

# values
book = {
    'title': 'Python 入门基础',
    'author': '张三',
    'press': '机械工业出版社'
}
for value in book.values():
    print(value)
# 输出结果
Python 入门基础
张三
机械工业出版社


使用 for item in dict.items () 遍历字典的键值对


  • 字典提供了 items () 方法返回字典中所有的键值对 item
  • 键值对 item 是一个元组(第 0 项是键、第 1 项是值)


x = {'a': 'A', 'b': 'B'}
for item in x.items():
    key = item[0]
    value = item[1]
    print('%s   %s:%s' % (item, key, value))
# 输出结果
('a', 'A')   a:A
('b', 'B')   b:B


使用 for key,value in dict.items () 遍历字典的键值对


前言

之前有讲过元组在 = 赋值运算符右边的时候,可以省去括号

item = (1, 2)
a, b = item
print(a, b)
# 输出结果
1 2


正式栗子

x = {'a': 'A', 'b': 'B'}
for key, value in x.items():
    print('%s:%s' % (key, value))
# 输出结果
a:A
b:B
相关文章
|
2月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
190 1
|
3月前
|
存储 JSON 数据管理
Python字典:高效数据管理的瑞士军刀
Python字典基于哈希表实现,提供接近O(1)的高效查找,支持增删改查、遍历、合并等丰富操作,广泛应用于计数、缓存、配置管理及JSON处理。其灵活性与性能使其成为数据处理的核心工具。
506 0
|
3月前
|
存储 缓存 安全
Python字典:从入门到精通的实用指南
Python字典如瑞士军刀般强大,以键值对实现高效数据存储与查找,广泛应用于配置管理、缓存、统计等场景。本文详解字典基础、进阶技巧、实战应用与常见陷阱,助你掌握这一核心数据结构,写出更高效、优雅的Python代码。
91 0
|
4月前
|
存储 数据处理 Python
python dict的所有基础知识
python dict的所有基础知识
404 0
|
9月前
|
存储 人工智能 索引
Python数据结构:列表、元组、字典、集合
Python 中的列表、元组、字典和集合是常用数据结构。列表(List)是有序可变集合,支持增删改查操作;元组(Tuple)与列表类似但不可变,适合存储固定数据;字典(Dictionary)以键值对形式存储,无序可变,便于快速查找和修改;集合(Set)为无序不重复集合,支持高效集合运算如并集、交集等。根据需求选择合适的数据结构,可提升代码效率与可读性。
|
11月前
|
JSON 监控 安全
深入理解 Python 的 eval() 函数与空全局字典 {}
`eval()` 函数在 Python 中能将字符串解析为代码并执行,但伴随安全风险,尤其在处理不受信任的输入时。传递空全局字典 {} 可限制其访问内置对象,但仍存隐患。建议通过限制函数和变量、使用沙箱环境、避免复杂表达式、验证输入等提高安全性。更推荐使用 `ast.literal_eval()`、自定义解析器或 JSON 解析等替代方案,以确保代码安全性和可靠性。
460 2
|
XML JSON API
如何使用Python将字典转换为XML
本文介绍了如何使用Python中的`xml.etree.ElementTree`库将字典数据结构转换为XML格式。通过定义递归函数处理字典到XML元素的转换,生成符合标准的XML文档,适用于与旧系统交互或需支持复杂文档结构的场景。示例代码展示了将一个简单字典转换为XML的具体实现过程。
236 1
|
算法 定位技术 Python
震惊!Python 图结构竟然可以这样玩?DFS&BFS 遍历技巧大公开
在 Python 编程中,图是一种重要的数据结构,而深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是遍历图的两种关键算法。本文将通过定义图的数据结构、实现 DFS 和 BFS 算法,并通过具体示例展示其应用,帮助读者深入理解这两种算法。DFS 适用于寻找路径和检查图连通性,而 BFS 适用于寻找最短路径。掌握这些技巧,可以更高效地解决与图相关的复杂问题。
195 2
|
Python
不容错过!Python中图的精妙表示与高效遍历策略,提升你的编程艺术感
本文介绍了Python中图的表示方法及遍历策略。图可通过邻接表或邻接矩阵表示,前者节省空间适合稀疏图,后者便于检查连接但占用更多空间。文章详细展示了邻接表和邻接矩阵的实现,并讲解了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的遍历方法,帮助读者掌握图的基本操作和应用技巧。
155 4
|
算法 Python
Python图论探索:从理论到实践,DFS与BFS遍历技巧让你秒变技术大牛
图论在数据结构与算法中占据重要地位,应用广泛。本文通过Python代码实现深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),帮助读者掌握图的遍历技巧。DFS沿路径深入搜索,BFS逐层向外扩展,两者各具优势。掌握这些技巧,为解决复杂问题打下坚实基础。
179 2

推荐镜像

更多