Python字典的选择之道:掌握六种类型的终极指南!

2023年 11月 15日 46.6k 0

一、简介

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。

二、Python字典是什么?

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。

三、Python字典的类型

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:

  • dict
  • collections.defaultdict
  • collections.OrderedDict
  • collections.ChainMap
  • collections.Counter
  • collections.UserDict
  • 本文将逐个介绍每种类型的Python字典,并通过示例进行解释。

    3.1 dict

    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} 
    
    a.update({'three': 3}) #  相当于a['three'] = 3
    print(a)
    # output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
    
    a['two'] = 2.1
    print(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)。

    3.2 collections.defaultdict

    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的示例使用Python defaultdict的示例

    下面是代码片段。

    from collections import defaultdict
    
    a = defaultdict(int)
    print(a['one'])
    # output:0
    
    a['one'] += 1
    print(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。

    3.3 collections.OrderedDict

    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的示例使用Python OrderedDict的示例

    下面是代码片段。

    from collections import OrderedDict
    
    a = OrderedDict({'one': 1, 'two': 2})
    print(a)
    # output: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2)])
    
    a['three'] = 3
    print(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的示例使用Python OrderedDict的示例

    下面是代码片段。

    from collections import OrderedDict
    
    a = 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)])

    3.4 collections.ChainMap

    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的示例使用Python ChainMap的示例

    下面是代码片段。

    from collections import ChainMap
    
    a = {'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的示例使用Python ChainMap的示例

    下面是代码片段。

    from collections import ChainMap
    
    a = {'one': 1, 'two': 2}
    b = {'three': 3, 'four': 4}
    c = {'five': 5, 'six': 6, 'three': 3.1}
    
    merged = ChainMap(a, b, c )
    
    a['one'] = 1.1
    print(merged['one'])
    # output: 1.1

    3.5 collections.Counter

    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的示例使用Python Counter的示例

    下面是代码片段。

    from collections import Counter
    
    sentence = "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。

    3.6 collections.UserDict

    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的示例使用Python UserDict的示例

    下面是代码片段。

    from collections import UserDict
    
    class 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。

    四、总结

    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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