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Python之关于高效使用字典的清单
2023-11-12 13:37:00
字典(dict)对象是Python最常用的数据结构，社区曾有人开玩笑地说：”Python企图用字典装载整个世界”，字典在Python中的重要性不言而喻，这里整理了几个关于高效使用字典的清单，助你代码更加Pythonic。
用in关键字检查key是否存在
Python之禅中有一条开发哲学是：
Thereshouldbeone—andpreferablyonlyone—obviouswaytodoit.
尽量找一种，最好是唯一种显而易见的解决方案。Python2中判断某个key是否存在字典中可使用has_key方法，另外一种方式是使用in关键字。但是强烈推荐使用后者，因为in的处理速度更快，另外一个原因是has_key这个方法在Python3被移除了，要想同时兼容py2和py3两个版本的代码，用in是最好的选择。
bad
d={'name':'python'}
ifd.has_key('name'):
pass
good
if'name'ind:
pass
用get获取字典中的值
关于获取字典中的值，一种简单的方式就是用d.[x]访问该元素，但是这种情况在key不存在的情况下会报KeyError错误，当然你可以先用in操作检查key是否在字典中再获取，不过这种方式不符合Python之禅中说的：
Simpleisbetterthancomplex.
Flatisbetterthannested.
好的代码应该是简单易懂的，扁平的代码结构更加可读。我们可以使用get方法来代替if…else
bad
d={'name':'python'}
if'name'ind:
print(d['hello'])
else:
print('default')
good
print(d.get("name","default"))
用setdefault为字典中不存在的key设置缺省值
data=[
("animal","bear"),
("animal","duck"),
("plant","cactus"),
("vehicle","speedboat"),
("vehicle","schoolbus")
]
在做分类统计时，希望把同一类型的数据归到字典中的某种类型中，比如上面代码，把相同类型的事物用列表的形式重新组装，得到新的字典
groups={}
>>>
{'plant':['cactus'],
'animal':['bear','duck'],
'vehicle':['speedboat','schoolbus']}
普通的方式就是先判断key是否已经存在，如果不存在则要先用列表对象进行初始化，再执行后续操作。而更好的方式就是使用字典中的setdefault方法。
bad
for(key,value)indata:
ifkeyingroups:
groups[key].append(value)
else:
groups[key]=[value]
good
groups={}
for(key,value)indata:
groups.setdefault(key,[]).append(value)
setdefault的作用是：
1、如果key存在于字典中，那么直接返回对应的值，等效于get方法
2、如果key不存在字典中，则会用setdefault中的第二个参数作为该key的值，再返回该值。
用defaultdict初始化字典对象
如果不希望d[x]在x不存在时报错，除了在获取元素时使用get方法之外，另外一种方式是用collections模块中的defaultdict，在初始化字典的时候指定一个函数，其实defaultdit是dict的子类。
fromcollectionsimportdefaultdict
groups=defaultdict(list)
for(key,value)indata:
groups[key].append(value)
当key不存在于字典中时，list函数将被调用并返回一个空列表赋值给d[key]，这样一来，你就不用担心调用d[k]会报错了。
用fromkeys将列表转换成字典
keys={'a','e','i','o','u'}
value=[]
d=dict.fromkeys(keys,value)
print(d)
>>>
{'i':[],'u':[],'e':[],
'a':[],'o':[]}
用字典实现switch…case语句
Python中没有switch…case语句，这个问题Python之父龟叔表示这个语法过去没有，现在没有，以后也不会有。因为Python简洁的语法完全可以用if…elif实现。如果有太多的分支判断，还可以使用字典来代替。
ifarg==0:
return'zero'
elifarg==1:
return'one'
elifarg==2:
return"two"
else:
return"nothing"
good
data={
0:"zero",
1:"one",
2:"two",
}
data.get(arg,"nothing")
使用iteritems迭代字典中的元素
python提供了几种方式迭代字典中的元素，第一种是使用items方法：
d={
0:"zero",
1:"one",
2:"two",
}
fork,vind.items():
print(k,v)
items方法返回的时(key,value)组成的列表对象，这种方式的弊端是迭代超大字典的时候，内存瞬间会扩大两倍，因为列表对象会一次性把所有元素加载到内存，更好的方式是使用iteritems
fork,vind.iteritems():
print(k,v)
iteritems返回的是迭代器对象，迭代器对象具有惰性加载的特性，只有真正需要的时候才生成值，这种方式在迭代过程中不需要额外的内存来装载这些数据。注意Python3中，只有items方法了，它等价于Python2中的iteritems，而iteritems这个方法名被移除了。
使用字典推导式
推导式是个绝妙的东西，列表推导式一出，map、filter等函数黯然失色，自Python2.7以后的版本，此特性扩展到了字典和集合身上，构建字典对象无需调用dict方法。
bad
numbers=[1,2,3]
d=dict([(number,number*2)fornumberinnumbers])
good
numbers=[1,2,3]
d={number:number*2fornumberinnumbers}
以上内容为大家介绍了Python之关于高效使用字典的清单，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注我们http://www.mobiletrain.org/
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