python 中的詞典結構：

d = { 'db1' : 'swaroopch@byteofpython.info',

'db2' : 'larry@wall.org',

'db3' : 'matz@ruby-lang.org',

'db4' : 'spammer@hotmail.com'

}

一字典介紹

字典(dictionary)是除列表之外python之中最靈活的內建資料結構型別。列表是有序的物件結合，字典是無序的物件集合。兩者之間的區別在於：字典當中的元素是透過鍵來存取的，而不是透過偏移存取。

字典的主要屬性

a 透過鍵而不是偏移量來讀取

字典有時稱為關聯陣列或者雜湊表。它們透過鍵將一系列值聯絡起來，這樣就可以使用鍵從字典中取出一項。如果列表一樣可以使用索引操作從字典中獲取內容。

b 任意物件的無序集合

與列表不同，儲存在字典中的項並沒有特定的順序。實際上，Python將各項從左到右隨機排序，以便快速查詢。鍵提供了字典中項的象徵性位置（而非物理性的）。

c 可變，異構，任意巢狀

與列表相似，字典可以在原處增長或是縮短（無需生成一份複製），可以包含任何型別的物件，支援任意深度的巢狀，可以包含列表和其他字典等。

d 屬於可變對映型別

透過給索引賦值，字典可以在原處修改。但不支援用於字串和列表中的序列操作。因為字典是無序集合，根據固定順序進行操作是行不通的（例如合併和分片操作）。字典是唯一內建的對映型別（鍵對映到值得物件）。

e 物件引用表（雜湊表）

如果說列表是支援位置讀取物件的引用陣列，那麼字典就是支援鍵讀取無序物件的引用表。從本質上講，字典是作為雜湊表（支援快速檢索的資料結構）來實現的。一開始很小，並根據要求而增長。此外，Python採用最最佳化的雜湊演算法來尋找鍵，因此搜尋是很快速的。和列表一樣字典儲存的是物件引用。

二詞典的賦值，更新，新增，刪除操作

>>> d = { 'db1' : 'swaroopch@byteofpython.info',

... 'db2' : 'larry@wall.org',

... 'db3' : 'matz@ruby-lang.org',

... 'db4' : 'spammer@hotmail.com'

... }

>>>

##增加新的值，如果存在則更新，不存在則新增

>>> d['Guido'] = 'guido@python.org'

##刪除詞典

>>> d

{'db1': 'swaroopch@byteofpython.info', 'db3': 'matz@ruby-lang.org', 'db2': 'larry@wall.org', 'db4': 'spammer@hotmail.com', 'Guido': 'guido@python.org'}

>>> del d['db4']

>>> d

{'db1': 'swaroopch@byteofpython.info', 'db3': 'matz@ruby-lang.org', 'db2': 'larry@wall.org', 'Guido': 'guido@python.org'}

三詞典自帶常用函式

##字典長度

>>> print '\nThere are %d contacts in the address-book\n' % len(d)

There are 4 contacts in the address-book

##返回整個詞典的(key,value)元組

>>> d.items()

[('db1', 'swaroopch@byteofpython.info'), ('db3', 'matz@ruby-lang.org'), ('db2', 'larry@wall.org'), ('db4', 'spammer@hotmail.com')]

##字典的值檢視返回值的列表

>>> d.values()

['swaroopch@byteofpython.info', 'matz@ruby-lang.org', 'larry@wall.org', 'spammer@hotmail.com']

##字典的鍵檢視返回鍵的列表

>>> d.keys()

['db1', 'db3', 'db2', 'db4']

##建立並返回一個新字典，以seq 中的元素做該字典的鍵，val 做該字典中所有鍵對應的初始值(如果不提供此值，則預設為None)

>>> d4=dict.fromkeys(['high','weight'],0)

>>> d4

{'high': 0, 'weight': 0}

##d.has_key(key) 如果鍵(key)在字典中存在，返回True，否則返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 後，此方法幾乎已廢棄不用了，但仍提供一個

>>> d3.has_key('name')

True

>>> 'name' in d3

True

##合併資料

>>> d3.update(d2) d2合併到d3,d2沒有變化，d3變化。注意和字串，列表的合併操作”+“不同

>>> d2

{'name': 'yangyi', 'db1': 'swaroopch@byteofpython.info', 'db2': 'larry@wall.org', 'db3': 'matz@ruby-lang.org', 'db4': 'spammer@hotmail.com'}

>>> d3

{'name': 'yangyi', 'db1': 'swaroopch@byteofpython.info', 'db3': 'matz@ruby-lang.org', 'db2': 'larry@wall.org', 'db4': 'spammer@hotmail.com'}

>>>

##pop方法從字典中刪除一個鍵並返回它的值 ,如果字典為空則報錯。

>>> d3

{'age': 23, 'name': {'last': 'yang', 'first': 'yi'}}

>>> d3.popitem()

('age', 23)

>>> d3

{'name': {'last': 'yang', 'first': 'yi'}}

>>> d3.popitem()

('name', {'last': 'yang', 'first': 'yi'})

>>> d3.popitem()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'

>>>

##清空字典

>>> d4

{'weight': 0}

>>> d4.clear()

>>> d4

{}

##遍歷詞典：

>>> for dbname in d2.keys():

... print ' dbname ==> %s,email==> %s' %(dbname,d2[dbname])

...

dbname ==> db1,email==> swaroopch@byteofpython.info

dbname ==> db2,email==> larry@wall.org

dbname ==> db3,email==> matz@ruby-lang.org

dbname ==> db4,email==> spammer@hotmail.com

參考

http://ipseek.blog.51cto.com/1041109/789896

【Python】資料結構之字典

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