pythondict存在
Ⅰ python怎麼聲明一個字典數組，每一個數組元素是字典dict
1、新建testdict.py文件；
Ⅱ Python中的字典是什麼
字典（Dictionary）
字典也是Python語言中經常使用的一種數據類型。跟列表類似，字典是另外一種可存儲任意類型的數據，並且字典儲存的數據也是可以修改的。
不同於列表的是，字典每個基本元素都包括兩個部分：鍵（key） 和 鍵對應的值（value）。
- d = {"key1" : 1, "key2" : "hi", "key3":[]}
在字典中，鍵的內容是不可重復的。鍵為不可變數據類型，值可以是任何數據類型。在這里，鍵只支持字元串類型。
字典最大的優勢就是能在海量數據下利用「鍵」快速查找出想要的值，當有很多數據需要存儲的時候，我們給每個值都打個標簽，也就是「鍵」；想要調用這個值時，字典能夠利用這個標簽快速幫我們找到它。但是如果標簽重復了，字典不知道哪個值才是對的，就會報錯哦~
列表是根據排序來記錄每項的值，但是字典是沒有順序的，所以同一字典，每次列印出的排序可能是不同的。「鍵」才是調用字典的關鍵元素。
字典是基礎的數據類型，所以變數也可以被賦值為字典。
鍵和值之間用冒號(:)分割，每對元素之間用逗號(,)分割，整個字典的數據在大括弧{}中，格式如下所示：
Ⅲ python dict 實現原理 2019-04-17
dict對象是Python中一個原始的數據類型，按照鍵值對的方式存儲，中文名為字典，其通過鍵名查找對應的值有很高的效率，時間復雜度在常數級別O(1)。Python dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的，使用開放地址法解決沖突。所以其查找的時間復雜度會是O(1)，why？
哈希表是key-value類型的數據結構，通過關鍵碼值直接進行訪問。通過散列函數進行鍵和數組的下標映射從而決定該鍵值應該放在哪個位置，哈希表可以理解為一個鍵值需要按一定規則存放的數組，而哈希函數就是這個規則。
演算法中時間和空間是不能兼得的，哈希表就是一種用合理的時間消耗去減少大量空間消耗的操作，這取決於具體的功能要求。
創建一個數組，數組下標是索引號，數組中的值是要獲得的數據，這樣只需要O(1)的時間復雜度就可以完成操作，但是擴展性不強，有以下兩個方面的考慮：
-1- 新添加的元素超出數組索引范圍，這就需要重新申請數組進行遷移操作。
-2- 假設一種極端的情況：只存在兩個元素，索引號分別是1和100000000001，按照先前的設計思路，會浪費很大的存儲空間。
會不會存在一個方法，為已有的索引創建新的索引，通過壓縮位數，讓新索引可以和原有的大范圍的稀疏索引進行一一對應，新索引所需要的存儲空間要大大減小，這就是哈希思想。
上面的例子中哈希函數的設計很隨意，但是從這個例子中我們也可以得到信息：
哈希函數就是一個映射，因此哈希函數的設定很靈活，只要使得任何關鍵字由此所得的哈希函數值都落在表長允許的范圍之內即可；
因為新的索引對舊的索引進行了空間上的壓縮，所以不可能所有的輸入都只對應唯一一個輸出，也就是哈希函數式有可能發生沖突的，哈希函數不可能做成一對一的映射關系，其本質是一個多對一的映射。
直接定址法：很容易理解，key=Value+C； 這個「C」是常量。Value+C其實就是一個簡單的哈希函數。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解釋同上。
數字分析法：這種蠻有意思，比如有一組value1=112233，value2=112633，value3=119033，針對這樣的數我們分析數中間兩個數比較波動，其他數不變。那麼我們取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此處忽略，見名識意。
折疊法：這種蠻有意思,比如value=135790，要求key是2位數的散列值。那麼我們將value變為13+57+90=160，然後去掉高位「1」,此時key=60，哈哈，這就是他們的哈希關系，這樣做的目的就是key與每一位value都相關，來做到「散列地址」盡可能分散的目地。
當兩個不同的數據元素的哈希值相同時，就會發生沖突。解決沖突常用的手法有2種：
開放地址法：
如果兩個數據元素的哈希值相同，則在哈希表中為後插入的數據元素另外選擇一個表項。當程序查找哈希表時，如果沒有在第一個對應的哈希表項中找到符合查找要求的數據元素，程序就會繼續往後查找，直到找到一個符合查找要求的數據元素，或者遇到一個空的表項。
鏈接法：
將哈希值相同的數據元素存放在一個鏈表中，在查找哈希表的過程中，當查找到這個鏈表時，必須採用線性查找方法。
python的dict採用了哈希表，最低能在 O(1)時間內完成搜索，在發生哈希沖突的時候採用的是開放定址法。java的HashMap也是採用了哈希表實現，但是在發生哈希沖突的時候採用的是鏈接法。
Ⅳ python dict怎麼實現的
Python中dict對象是表明了其是一個原始的Python數據類型，按照鍵值對的方式存儲，其中文名字翻譯為字典，顧名思義其通過鍵名查找對應的值會有很高的效率，時間復雜度在常數級別O(1).dict底層實現（推薦學習：Python視頻教程）
在Python2中，dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的，使用開放地址法解決沖突.
所以其查找的時間復雜度會是O(1).
Dict的操作實現原理（包括插入、刪除、以及緩沖池等）
首先介紹：PyDictObject對象的元素搜索策略：
有兩種搜索策略，分別是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在對於PyStringObject進行搜索時的特殊形式，那麼通用的搜索策略lookdict的主要邏輯是：
（1）對第一個entry的查找：
a)根據hash值獲得entry的索引
b)若entry處於unused態，則搜索結束；若entry所指向的key與搜索的key相同，則搜索成功
c)若當前entry處於mmy態，則設置freeslot（這里的freeslot是可以返回作為下一個立即可用的地址來存儲entry）
d)檢查Active態的entry，若其key所指向的值與搜索的值相同，則搜索成功
（2）對剩餘的探測鏈中的元素的遍歷查找：
a)根據所採用的探測函數，獲得探測鏈上的下一個待檢查的entry
b)檢查到一個unused態的entry，表明搜索失敗：
如果freeslot不為空，則返回freeslot；否則返回unused態的entry
c)檢查entry的key與所搜索的key的引用是否相同，相同則搜索成功，返回entry
d)檢查entry的key與所搜索的key的值是否相同，相同則搜索成功，返回entry
e)遍歷過程中，發現mmy態的entry，且freeslot未設置，則設置freeslot
接下來是：PyDictObject對象的元素插入與刪除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，則直接將值進行替換，搜索失敗，返回unused態或mmy態的entry，設置key、value和hash值，並且根據目前插入的元素情況進行ma_table的大小的調整（調整的依據就是裝載率，根據是否大於2/3來進行調整）；刪除也是類似，先計算hash值，然後搜索相應的entry，搜索成功，刪除entry中維護的元素，將entry從Active態修改為mmy態
在PyDictObject的實現過程中，會用到緩沖池，在PyDictObject對象被銷毀的時候，才開始接納被緩沖的PyDictObject對象，定義的緩沖池可接納的對象數量是80個，創建新PyDictObject對象的時候，如果緩沖池中有，則可以直接從緩沖池中取出使用
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Ⅳ python的內置字典數據類型為
python中有六個標準的數據類型：
Number（數字）、String（字元串）、List（列表）、Tuple（元組）、Sets（集合）、Dictionary（字典）
字典只是其中之一
Ⅵ Python.如何向字典dict里加入內容a
1、創建字典
dict={'d':1,'b':2,'c':3}
2、添加內容a
>>>dict['a']=500
>>>a
{'d':1,'b':2,'c':3,'a':500}『
python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。
Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。
由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。
(6)pythondict存在擴展閱讀：
PYTHON的特點
Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。
所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。
Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。
Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。
Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。
因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。
《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬體的場合使用 C++，在快速開發時候使用 Python。」
參考資料：python-語言參考
Ⅶ python dict用法
dic= {key1 : value1, key2 : value2 }
字典也被稱作關聯數組或哈希表。下面是幾種常見的字典屬性：
1、dict.clear()
clear() 用於清空字典中所有元素（鍵-值對），對一個字典執行 clear() 方法之後，該字典就會變成一個空字典。
2、dict.()
() 用於返回一個字典的淺拷貝。
3、dict.fromkeys()
fromkeys() 使用給定的多個鍵創建一個新字典，值默認都是 None，也可以傳入一個參數作為默認的值。
4、dict.get()
get() 用於返回指定鍵的值，也就是根據鍵來獲取值，在鍵不存在的情況下，返回 None，也可以指定返回值。
5、dict.items()
items() 獲取字典中的所有鍵-值對，一般情況下可以將結果轉化為列表再進行後續處理。
6、dict.keys()
keys() 返回一個字典所有的鍵。
Ⅷ python內置數據類型列表list和字典dict的性能
我們來討論下python的兩種最重要的內置數據類型列表list和字典dict上，各種操作的復雜度。
list列表數據類型常用操作性能：
1、按索引取值和賦值（v=a[i]，a[i]=v）
由於列表的隨機訪問特性，這兩個操作執行時間與列表大小無關，均為O（1）
2、列表的曾長，可以選擇append()和_add_() "+"
list.append(v)的執行時間O(1)
list = list + [v]，執行時間是O(n+k)，因為新增了一個新的列表，其中k是被加的列表長度
舉例：4種生成前n個整數列表的方法
如圖：
我們可以計算一下這四個函數的耗時，如下
執行結果：
我們可以看到，4種方法運行時間差別很大，test1使用列表連接最慢，而test4使用list range最快，速度相差近200倍。
如下圖，我們總結下list基本操作的性能如何：
上圖可知pop()從列表末尾移除元素O(1),但是pop(i)從列表中間移除元素要O(n)，為什麼呢？
因為從中部移除元素，要把移除元素後面的元素全部向前挪一位，才保證了列表按索引取值和賦值很快，達到O(1)。
dict數據類型：
字典和列表不同，dict根據key找到value，而list根據index。
字典最常用的取值get和賦值set，其性能為O(1),而contain(in)操作判斷字典是否存在某個key，其性能也是O(1)
list和dict的in操作對比：
設計一個性能試驗，驗證list中檢索一個值，對比dict中檢索一個值的耗時對比。如下程序：
如果如下：
可見list的in操作復雜度為O(n)
PS：大家可以去python官方的演算法復雜度網站看看：
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity