你可能会惊讶地发现,在Python的标准库中实际上有6种不同的字典类型!在某些情况下,开发者可能不想使用标准的Python字典(dict),在本文中将讨论Python中其他5种鲜为人知的字典。
每种字典类型都是为特定需求而设计的。了解这些字典类型可以让Python开发者选择适合其特定需求的字典,从而提高编码效率和灵活性。
在Python中,字典(dict)是一种内置的数据结构,用于以键-值对的形式存储数据集合。你可能听过Python字典的其他名称,如查找表、映射、哈希映射或关联数组。
Python字典的一个最全面的例子就是电话簿。可以使用电话簿快速检索与给定姓名(键)相关联的信息(值)。Python字典允许以最高效的方式存储和检索所需的数据;这就是为什么Python dict是这种编程语言中最常用的数据类型。
大多数Python开发者通常只使用标准字典(dict)。有趣的是,Python还提供了其他几种内置的字典数据结构。尽管在大多数情况下,标准Python字典已经足够使用,但至少了解一下其他字典类型也会对开发者有所裨益。Python的不同字典类型如下:
本文将逐个介绍每种类型的Python字典,并通过示例进行解释。
如前所述,Python中最常见的字典类型是标准类型(dict)。这种类型的Python字典可以使用花括号{}来轻松创建和更新。标准Python字典内置了许多函数,可以让工作更加轻松。
标准Python字典的使用示例
下面是代码片段。
a = {'one': 1, 'two':2}print(a,type(a))# output: {'one': 1, 'two': 2} <class 'dict'>a.update({'three': 3}) # 相当于a['three'] = 3print(a)# output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}a['two'] = 2.1print(a['two'])# output: 2.1
请注意,Python字典中的值可以是任何类型,但键必须是唯一且不可变的。一般情况下,在标准Python字典中进行查找、插入、更新和删除操作的时间复杂度为O(1)。
Python中的另一种字典类型是defaultdict,可以从collections模块中导入。Python defaultdict字典用于想从字典中调用一个不存在的键时返回一个默认值。
使用Python defaultdict的示例
下面是代码片段。
from collections import defaultdicta = defaultdict(int)print(a['one'])# output:0a['one'] += 1print(a['one'])# output: 1
Python开发者在使用常规字典时,通常使用get()方法或直接处理KeyError异常。在这种情况下,使用collections.defaultdict可以使开发者的意图更加明确。
collections.OrderedDict是Python 3.1中引入的一种Python字典子类。顾名思义,这种类型的Python字典可以记住键插入的顺序。如果特别关心Python字典中键插入的顺序,可以使用collections.OrderedDict。
使用Python OrderedDict的示例
下面是代码片段。
from collections import OrderedDicta = OrderedDict({'one': 1, 'two': 2})print(a)# output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2)])a['three'] = 3print(a)# output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
collections.OrderedDict还有一个很酷的函数,可以改变一些键的顺序。可以使用move_to_end将其中一个键移到Python字典的末尾(last=True),或移到开头(last=False):
使用Python OrderedDict的示例
下面是代码片段。
from collections import OrderedDicta = OrderedDict({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4})print(a)# output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2)])a.move_to_end('one', last=True) # 将'one'移至末尾print(a)# output: OrderedDict([('two', 2), ('three', 3), ('four', 4), ('one', 1)])a.move_to_end('three', last=False) # 将'three'移到开头print(a)# output: OrderedDict([('three', 3), ('two', 2),('four', 4),('one', 1)])
另一种Python字典类型是collections.ChainMap,Python的ChainMap是一种类似字典的类,可以将多个字典合并为一个视图。这种类型的字典允许开发者在多个字典中搜索一个键,就好像它们都合并成了一个单一的字典。
使用Python ChainMap的示例
下面是代码片段。
from collections import ChainMapa = {'one': 1, 'two': 2}b = {'three': 3, 'four': 4}c = {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1}merged = ChainMap(a, b,c)print(merged)# output: ChainMap({'one': 1,'two': 2}, {'three': 3, 'four': 4}, {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1})print(merged['three']) # 只返回关键字的第一次出现结果# output:3
请注意,ChainMap只会返回要搜索的键的第一次出现。另外还要记住,ChainMap只存储对实际对象的引用;因此,如果在任何一个原始字典中进行了更改,ChainMap也会随之更新。
使用Python ChainMap的示例
下面是代码片段。
from collections import ChainMapa = {'one': 1, 'two': 2}b = {'three': 3, 'four': 4}c = {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1}merged = ChainMap(a, b, c )a['one'] = 1.1print(merged['one'])# output: 1.1
Counter是Python中另一个能够计数可散列对象的字典。Python开发者通常使用collections.Counter来计算可迭代对象中元素的频率;例如,可以使用这种类型的Python字典来计算句子中使用的单词数量。
使用Python Counter的示例
下面是代码片段。
from collections import Countersentence = "we can't control our thoughts, but we can control our words"a = Counter(sentence.split(' '))print(a)# output: Counter( { 'we': 2, 'control': 2, 'our': 2, "can't": 1, 'thoughts': 1, 'but': 1, 'can': 1, 'words': 1 } )print(a.most_common(2)) # 获得2个出现次数最多的元素# output: [('we', 2), ('control', 2)]
如果需要列出出现频率最高的n个元素及其计数,从最常见到最不常见,可以在Counter对象上使用most_common函数。如果n为None,它将列出所有元素的计数。
本文要讨论的最后一种Python字典类型是UserDict字典。UserDict也是collections模块提供的一个类。这个类设计成用作创建自定义字典类对象的基类。
当需要定义自己的类似字典的数据结构时,可以使用collections.UserDict。想象一个简单的场景,需要将每个值乘以5并保存在自定义的Python字典中。通过使用UserDict,可以像这样实现:
使用Python UserDict的示例
下面是代码片段。
from collections import UserDictclass MyDict(UserDict): def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__key, value * 5)d = MyDict({'one': 1, 'two': 2})print(d)#output: {'one': 5, 'two': 10}
还可以随时覆盖其他函数,如__setitem__()、__getitem__()和__delitem__(),以进一步自定义字典的行为。
在本文中,介绍了可以在不同情况下使用的不同类型的Python字典。尽管很多Python开发者只使用常规字典,但也可以在项目中尝试使用其他类型的Python字典。如果没有适合的字典,可以使用UserDict类来创建自己的类似字典的类。
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