字典
Python 字典类型
字典是 Python 中唯一的映射类型，每个元素由键（key）和值（value）构成，键必须是不可变类型，比如数字、字符串和元组。
创建增删
字典可以通过下面的方式创建：
>>> d0 = {} # 空字典
>>> d0
{}
>>> d1 = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d1
{'age': 20, 'name': 'ethan'}
>>> d1['age'] = 21 # 更新字典
>>> d1
{'age': 21, 'name': 'ethan'}
>>> d2 = dict(name='ethan', age=20) # 使用 dict 函数
>>> d2
{'age': 20, 'name': 'ethan'}
>>> item = [('name', 'ethan'), ('age', 20)]
>>> d3 = dict(item)
>>> d3
{'age': 20, 'name': 'ethan'}
Python 3.5 后支持的一行代码实现合并字典：
def merge_dict(dic1, dic2):
return {**dic1, **dic2}
clear
clear 方法用于清空字典中的所有项，这是个原地操作，所以无返回值（或者说是 None）。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> rv = d.clear()
>>> d
{}
>>> print rv
None
再看看一个例子：
>>> d1 = {}
>>> d2 = d1
>>> d2['name'] = 'ethan'
>>> d1
{'name': 'ethan'}
>>> d2
{'name': 'ethan'}
>>> d1 = {} # d1 变为空字典
>>> d2
{'name': 'ethan'} # d2 不受影响
在上面，d1 和 d2 最初对应同一个字典，而后我们使用 d1 = {} 使其变成一个空字典，但此时 d2 不受影响。如果希望 d1 变成空字典之后，d2 也变成空字典，则可以使用 clear 方法：
>>> d1 = {}
>>> d2 = d1
>>> d2['name'] = 'ethan'
>>> d1
{'name': 'ethan'}
>>> d2
{'name': 'ethan'}
>>> d1.clear() # d1 清空之后，d2 也为空
>>> d1
{}
>>> d2
{}
copy
copy 方法实现的是浅复制（shallow copy）。它具有以下特点：
- 对可变对象的修改保持同步；
- 对不可变对象的修改保持独立；
# name 的值是不可变对象，books 的值是可变对象
>>> d1 = {'name': 'ethan', 'books': ['book1', 'book2', 'book3']}
>>> d2 = d1.copy()
>>> d2['name'] = 'peter' # d2 对不可变对象的修改不会改变 d1
>>> d2
{'books': ['book1', 'book2', 'book3'], 'name': 'peter'}
>>> d1
{'books': ['book1', 'book2', 'book3'], 'name': 'ethan'}
>>> d2['books'].remove('book2') # d2 对可变对象的修改会影响 d1
>>> d2
{'books': ['book1', 'book3'], 'name': 'peter'}
>>> d1
{'books': ['book1', 'book3'], 'name': 'ethan'}
>>> d1['books'].remove('book3') # d1 对可变对象的修改会影响 d2
>>> d1
{'books': ['book1'], 'name': 'ethan'}
>>> d2
{'books': ['book1'], 'name': 'peter'}
和浅复制对应的是深复制（deep copy），它会创造出一个副本，跟原来的对象没有关系，可以通过 copy 模块的 deepcopy 函数来实现：
>>> from copy import deepcopy
>>> d1 = {'name': 'ethan', 'books': ['book1', 'book2', 'book3']}
>>> d2 = deepcopy(d1) # 创造出一个副本
>>>
>>> d2['books'].remove('book2') # 对 d2 的任何修改不会影响到 d1
>>> d2
{'books': ['book1', 'book3'], 'name': 'ethan'}
>>> d1
{'books': ['book1', 'book2', 'book3'], 'name': 'ethan'}
>>>
>>> d1['books'].remove('book3') # 对 d1 的任何修改也不会影响到 d2
>>> d1
{'books': ['book1', 'book2'], 'name': 'ethan'}
>>> d2
{'books': ['book1', 'book3'], 'name': 'ethan'}
update
update 方法用于将一个字典添加到原字典，如果存在相同的键则会进行覆盖。
>>> d = {}
>>> d1 = {'name': 'ethan'}
>>> d.update(d1) # 将字典 d1 添加到 d
>>> d
{'name': 'ethan'}
>>> d2 = {'age': 20}
>>> d.update(d2) # 将字典 d2 添加到 d
>>> d
{'age': 20, 'name': 'ethan'}
>>> d3 = {'name': 'michael'} # 将字典 d3 添加到 d，存在相同的 key，则覆盖
>>> d.update(d3)
>>> d
{'age': 20, 'name': 'michael'}
删除
pop 方法用于将某个键值对从字典移除，并返回给定键的值。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.pop('name')
'ethan'
>>> d
{'age': 20}
popitem 用于随机移除字典中的某个键值对。
>>> d = {'id': 10, 'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.popitem()
('age', 20)
>>> d
{'id': 10, 'name': 'ethan'}
>>> d.popitem()
('id', 10)
>>> d
{'name': 'ethan'}
索引遍历
遍历字典有多种方式，这里先介绍一些基本的方式，后文会介绍一些高效的遍历方式。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> for key in d:
... print '%s: %s' % (key, d[key])
...
age: 20
name: ethan
>>> d['name']
'ethan'
>>> d['age']
20
>>> for key in d:
... if key == 'name':
... del d[key] # 要删除字典的某一项
...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
>>>
>>> for key in d.keys(): # python2 应该使用这种方式, python3 使用 list(d.keys())
... if key == 'name':
... del d[key]
...
>>> d
{'age': 20}
在上面，我们介绍了两种遍历方式：for key in d 和 for key in d.keys()，如果在遍历的时候，要删除键为 key 的某项，使用第一种方式会抛出 RuntimeError，使用第二种方式则不会。
判断键是否在字典里面
有时，我们需要判断某个键是否在字典里面，这时可以用 in 进行判断，如下：
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> 'name' in d
True
>>> d['score'] # 访问不存在的键，会抛出 KeyError
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'score'
>>> 'score' in d # 使用 in 判断 key 是否在字典里面
False
get
当我们试图访问字典中不存在的项时会出现 KeyError，但使用 get 就可以避免这个问题。
>>> d = {}
>>> d['name']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'name'
>>> print d.get('name')
None
>>> d.get('name', 'ethan') # 'name' 不存在，使用默认值 'ethan'
'ethan'
>>> d
{}
items/iteritems
items 方法将所有的字典项以列表形式返回，这些列表项的每一项都来自于（键，值）。我们也经常使用这个方法来对字典进行遍历。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.items()
[('age', 20), ('name', 'ethan')]
>>> for k, v in d.items():
... print '%s: %s' % (k, v)
...
age: 20
name: ethan
iteritems 的作用大致相同，但会返回一个迭代器对象而不是列表，同样，我们也可以使用这个方法来对字典进行遍历，而且这也是推荐的做法：
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.iteritems()
<dictionary-itemiterator object at 0x109cf2d60>
>>> for k, v in d.iteritems():
... print '%s: %s' % (k, v)
...
age: 20
name: ethan
keys/iterkeys
keys 方法将字典的键以列表形式返回，iterkeys 则返回针对键的迭代器。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.keys()
['age', 'name']
>>> d.iterkeys()
<dictionary-keyiterator object at 0x1077fad08>
values 方法将字典的值以列表形式返回，itervalues 则返回针对值的迭代器。
>>> d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
>>> d.values()
[20, 'ethan']
>>> d.itervalues()
<dictionary-valueiterator object at 0x10477dd08>
事实上，我们很少直接对字典进行排序，而是对元素为字典的列表进行排序。
比如，存在下面的 students 列表，它的元素是字典：
students = [
{'name': 'john', 'score': 'B', 'age': 15},
{'name': 'jane', 'score': 'A', 'age': 12},
{'name': 'dave', 'score': 'B', 'age': 10},
{'name': 'ethan', 'score': 'C', 'age': 20},
{'name': 'peter', 'score': 'B', 'age': 20},
{'name': 'mike', 'score': 'C', 'age': 16}
]
- 按 score 从小到大排序
>>> sorted(students, key=lambda stu: stu['score'])
[{'age': 12, 'name': 'jane', 'score': 'A'},
{'age': 15, 'name': 'john', 'score': 'B'},
{'age': 10, 'name': 'dave', 'score': 'B'},
{'age': 20, 'name': 'peter', 'score': 'B'},
{'age': 20, 'name': 'ethan', 'score': 'C'},
{'age': 16, 'name': 'mike', 'score': 'C'}]
需要注意的是，这里是按照字母的 ascii 大小排序的，所以 score 从小到大，即从 ‘A’ 到 ‘C’。
- 按 score 从大到小排序
>>> sorted(students, key=lambda stu: stu['score'], reverse=True) # reverse 参数
[{'age': 20, 'name': 'ethan', 'score': 'C'},
{'age': 16, 'name': 'mike', 'score': 'C'},
{'age': 15, 'name': 'john', 'score': 'B'},
{'age': 10, 'name': 'dave', 'score': 'B'},
{'age': 20, 'name': 'peter', 'score': 'B'},
{'age': 12, 'name': 'jane', 'score': 'A'}]
- 按 score 从小到大，再按 age 从小到大
>>> sorted(students, key=lambda stu: (stu['score'], stu['age']))
[{'age': 12, 'name': 'jane', 'score': 'A'},
{'age': 10, 'name': 'dave', 'score': 'B'},
{'age': 15, 'name': 'john', 'score': 'B'},
{'age': 20, 'name': 'peter', 'score': 'B'},
{'age': 16, 'name': 'mike', 'score': 'C'},
{'age': 20, 'name': 'ethan', 'score': 'C'}]
- 按 score 从小到大，再按 age 从大到小
>>> sorted(students, key=lambda stu: (stu['score'], -stu['age']))
[{'age': 12, 'name': 'jane', 'score': 'A'},
{'age': 20, 'name': 'peter', 'score': 'B'},
{'age': 15, 'name': 'john', 'score': 'B'},
{'age': 10, 'name': 'dave', 'score': 'B'},
{'age': 20, 'name': 'ethan', 'score': 'C'},
{'age': 16, 'name': 'mike', 'score': 'C'}]
转换
排序
dict 默认值
众所周知，在 Python 中如果访问字典中不存在的键，会引发 KeyError 异常(JavaScript 中如果对象中不存在某个属性，则返回 undefined)。但是有时候，字典中的每个键都存在默认值是非常方便的。例如下面的例子：
strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
counts[kw] += 1
该例子统计 strings 中某个单词出现的次数，并在 counts 字典中作记录。单词每出现一次，在 counts 相对应的键所存的值数字加 1。但是事实上，运行这段代码会抛出 KeyError 异常，出现的时机是每个单词第一次统计的时候，因为 Python 的 dict 中不存在默认值的说法：
strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
if kw not in counts:
counts[kw] = 1
else:
counts[kw] += 1
# counts:
# {'puppy': 5, 'weasel': 1, 'kitten': 2}
dict.setdefault()
也可以通过 dict.setdefault()方法来设置默认值，dict.setdefault()方法接收两个参数，第一个参数是健的名称，第二个参数是默认值。假如字典中不存在给定的键，则返回参数中提供的默认值；反之，则返回字典中保存的值。利用 dict.setdefault()方法的返回值可以重写 for 循环中的代码，使其更加简洁：
strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = {}
for kw in strings:
counts[kw] = counts.setdefault(kw, 0) + 1
defaultdict
使用 collections.defaultdict 类，defaultdict 类就好像是一个 dict，但是它是使用一个类型来初始化的：
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {})
defaultdict 类的初始化函数接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个值作为默认值：
>>> dd['foo']
[]
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': []})
>>> dd['bar'].append('quux')
>>> dd
defaultdict(<type 'list'>, {'foo': [], 'bar': ['quux']})
需要注意的是，这种形式的默认值只有在通过 dict[key]或者 dict.getitem(key)访问的时候才有效。
>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(list)
>>> 'something' in dd
False
>>> dd.pop('something')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'pop(): dictionary is empty'
>>> dd.get('something')
>>> dd['something']
[]
defaultdict 类除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外，还可以使用任何不带参数的可调用函数，到时该函数的返回结果作为默认值，这样使得默认值的取值更加灵活。下面用一个例子来说明，如何用自定义的不带参数的函数 zero()作为 defaultdict 类的初始化函数的参数：
>>> from collections import defaultdict
>>> def zero():
... return 0
...
>>> dd = defaultdict(zero)
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {})
>>> dd['foo']
0
>>> dd
defaultdict(<function zero at 0xb7ed2684>, {'foo': 0})
利用 collections.defaultdict 来解决最初的单词统计问题，代码如下：
from collections import defaultdict
strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy',
'weasel', 'puppy', 'kitten', 'puppy')
counts = defaultdict(lambda: 0)# 使用lambda来定义简单的函数
for s in strings:
counts[s] += 1
defaultdict 的内部实现
在 defaultdict 类中又是如何来实现默认值的功能，这其中的关键是使用了看 missing() 这个方法：
>>> from collections import defaultdict
>>> print defaultdict.__missing__.__doc__
__missing__(key) # Called by __getitem__ for missing key; pseudo-code:
if self.default_factory is None: raise KeyError(key)
self[key] = value = self.default_factory()
return value
通过查看 missing() 方法的 docstring，可以看出当使用 getitem() 方法访问一个不存在的键时(dict[key]这种形式实际上是 getitem() 方法的简化形式)，会调用 missing() 方法获取默认值，并将该键添加到字典中去。文档中介绍，从 2.5 版本开始，如果派生自 dict 的子类定义了 missing() 方法，当访问不存在的键时，dict[key]会调用 missing() 方法取得默认值。
通过以下方式完成兼容新旧 Python 版本的代码：
try:
from collections import defaultdict
except ImportError:
class defaultdict(dict):
def __init__(self, default_factory=None, *a, **kw):
dict.__init__(self, *a, **kw)
self.default_factory = default_factory
def __getitem__(self, key):
try:
return dict.__getitem__(self, key)
except KeyError:
return self.__missing__(key)
def __missing__(self, key):
self[key] = value = self.default_factory()
return value