Python字典小結
字典（dict）結構是Python中常用的資料結構，筆者結合自己的實際使用經驗，對字典方面的相關知識做個小結，希望能對讀者一些啟發~
建立字典
常見的字典建立方法就是先建立一個空字典，然後逐一新增鍵（key）和值（value），比如建立字典person={'name':'Tome', 'age':22, 'city':'Shanghai, 'ID': '073569'}，可以使用以下程式碼：
person = {}
person['name'] = 'Tom'
person['age'] = 22
person['city'] = 'Shanghai'
person['ID'] = '073569'
print(person)
輸出結果為：
{'name': 'Tom', 'age': 22, 'city': 'Shanghai', 'ID': '073569'}
這樣的建立方式簡單原始，程式碼不夠簡潔優雅。我們用zip函式，來簡單快捷地建立這個字典：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID'] values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569'] person = dict(zip(attrs, values)) print(person)
輸出結果與原先程式碼一致。
遍歷字典
在實際應用中，我們常常需要遍歷字典，實現的方法可參考以下程式碼：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID']
values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569']
person = dict(zip(attrs, values))
for key, value in person.items():
print('Key:%-6s, Value:%s'%(key, value))
輸出結果為：
Key:name, Value:Tom Key:age, Value:22 Key:city, Value:Shanghai Key:ID, Value:073569
對調鍵值對
在實際應用中，有時候我們需要查詢字典中某個值（value）對應的鍵（key），遍歷字典是一種選擇，對調鍵值對是另一種選擇。對調鍵值對的實現程式碼如下：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID']
values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569']
person = dict(zip(attrs, values))
print('對調前：')
print(person)
Person = {v:k for k,v in person.items()}
print('對調後：')
print(Person)
輸出結果為：
對調前：
{'name': 'Tom', 'age': 22, 'city': 'Shanghai', 'ID': '073569'}
對調後：
{'Tom': 'name', 22: 'age', 'Shanghai': 'city', '073569': 'ID'}
有序字典OrderedDict
Python中的字典是無序的，其取出來的鍵是無序的，因為它是按照hash來儲存的。有時候，我們需要字典的條目（items）或鍵（keys）是有序儲存的，這時候可以使用collections
模組中的OrderedDict
，它是一種有序的字典結構。
示例程式碼如下（Python版本為3.5.2）：
from collections import OrderedDict
d = {}
d['Tom']='A'
d['Jack']='B'
d['Leo']='C'
d['Alex']='D'
print('無序字典（dict）：')
for k,v in d.items():
print(k,v)
d1 = OrderedDict()
d1['Tom']='A'
d1['Jack']='B'
d1['Leo']='C'
d1['Alex']='D'
print('\n有序字典（OrderedDict）：')
for k,v in d1.items():
print(k,v)
輸出的結果為：
無序字典（dict）： Leo C Jack B Tom A Alex D 有序字典（OrderedDict）： Tom A Jack B Leo C Alex D
預設字典collections.defaultdict
collections.defaultdict
是Python內建dict
類的一個子類，第一個引數為default_factory
屬性提供初始值，預設為None
。它覆蓋一個方法並新增一個可寫例項變數。它的其他功能與dict
相同，但會為一個不存在的鍵提供預設值，從而避免KeyError
異常。
我們以統計列表中單詞的詞頻為例，展示collections.defaultdict
的優勢。
一般情形下，我們統計列表中的單詞詞頻程式碼為：
words = ['sun', 'moon', 'star', 'star',\
'star', 'moon', 'sun', 'star']
freq_dict = {}
for word in words:
if word not in freq_dict.keys():
freq_dict[word] = 1
else:
freq_dict[word] += 1
for key, val in freq_dict.items():
print(key, val)
輸出結果如下：
sun 2 moon 2 star 4
使用collections.defaultdict
，程式碼可以優化：
from collections import defaultdict words = ['sun', 'moon', 'star', 'star',\ 'star', 'moon', 'sun', 'star'] freq_dict = defaultdict(int) for word in words: freq_dict[word] += 1 for key, val in freq_dict.items(): print(key, val)
其它預設初始值可以為set,list,dict等。
注意：本人現已開通微信公眾號： Python爬蟲與演算法（微訊號為：easy_web_scrape）， 歡迎大家關注哦~~