python定义dict

⑴ python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中罩桥哗的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12

千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表物行示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而消盯且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在，会报错：
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法：
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

⑵ python怎么定义多个字典

Python的数据不需要声明， 使用的时候就定义了

mydict={}
mydict2={}

随用随定义， 不需要纠结这个问题

⑶ Python __dict__属性：查看对象内部所有属性名和属性值组成的字典

在 Python 类的内部，无论是类属性还是实例属性，都是以字典的形式进行存储的，其中属性名作为键，而值作为该键对应的值。

为了方便用户查看类中包含哪些属性，Python 类提供了 dict 属性。需要注意的一点是，该属性可以用类名或者类的实例对象来调用，用类名直接调用 dict ，会输出该由类中所有类属性组成的字典；而使用类的实例对象调用 dict ，会输出由类中所有实例属性组成的字典。

举个例子：

程序输出结果为：

{' mole ': ' main ', 'a': 1, 'b': 2, ' init ': <function CLanguage. init at 0x0000022C69833E18>, ' dict ': <attribute ' dict ' of 'CLanguage' objects>, ' weakref ': <attribute ' weakref ' of 'CLanguage' objects>, ' doc ': None}
{'name': 'C语言中文网', 'add': ' http://c.biancheng.net' }

不仅如此，对于具有继承关系的父类和子类来说，父类有自己的 dict ，同样子类也有自己的 dict ，它不会包含父类的 dict 。例如：

运行结果为：

{' mole ': ' main ', 'a': 1, 'b': 2, ' init ': <function CLanguage. init at 0x000001721A853E18>, ' dict ': <attribute ' dict ' of 'CLanguage' objects>, ' weakref ': <attribute ' weakref ' of 'CLanguage' objects>, ' doc ': None}
{' mole ': ' main ', 'c': 1, 'd': 2, ' init ': <function CL. init at 0x000001721CD15510>, ' doc ': None}
{'name': 'C语言中文网', 'add': ' http://c.biancheng.net' }
{'na': 'Python教程', 'ad': ' http://c.biancheng.net/python' }

除此之外，借助由类实例对象调用 dict 属性获取的字典，可以使用字典的方式对其中实例属性的值进行修改，例如：

程序运行结果为：

{'name': 'C语言中文网', 'add': ' http://c.biancheng.net' }
Python教程

⑷ python自定义一个非空字典,用户通过键盘输入数据,判断输入的据是否在字典中

# 用python自定义一个非空字典,用户通过键盘输入数据,判断输入的据是否在字典中,若在,则删除余对应的键值对,输出已删除”;否则出不存在
dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5, 'F': 6, 'G': 7}
a = input('请输入：')
if dict.get(a):
dict.pop(a)
print('已删除')
else:
print('不存在！')

⑸ python的内置字典数据类型为

python中有六个标准的数据类型：
Number（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Sets（集合）、Dictionary（字典）
字典只是其中之一

⑹ python中字典的使用方法怎么样的

字典理解如下
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是 字典 （参见 Mapping Types — dict ）。字典在某些语言中可能称为 联合内存 （ associative memories ）或 联合数组 （ associative arrays ）。序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以 关键字 为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。如果元组中只包含字符串和数字，它可以作为关键字，如果它直接或间接的包含了可变对象，就不能当作关键字。不能用列表做关键字，因为列表可以用索引、切割或者 append() 和 extend() 等方法改变。
理解字典的最佳方式是把它看作无序的键： 值对 （key:value 对）集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。一对大括号创建一个空的字典： {} 。初始化列表时，在大括号内放置一组逗号分隔的键：值对，这也是字典输出的方式。
字典的主要操作是依据键来存储和析取值。也可以用 del 来删除键：值对（key:value）。如果你用一个已经存在的关键字存储值，以前为该关键字分配的值就会被遗忘。试图从一个不存在的键中取值会导致错误。
对一个字典执行 list(d.keys()) 将返回一个字典中所有关键字组成的无序列表（如果你想要排序，只需使用 sorted(d.keys()) ）。[2] 使用 in 关键字（指Python语法）可以检查字典中是否存在某个关键字（指字典）。

⑺ python怎么定义一个字典

格式 :
name = { key1 : value1 , key2 : value2 ,……}
由键值对组成，键必须是不可变数据类型组成，一般是唯一的，如果重复则会覆盖
例 ：dict = { " 性别 " : " 女 " , " 年龄 " : 18}

⑻ Python中list，tuple，dict，set的区别和用法

1、list、tuple是有序列表；dict、set是无序列表
2、list元素可变、tuple元素不可变

3、dict和set的key值不可变，唯一性

4、set只有key没有value

5、set的用途：去重、并集、交集等

6、list、tuple：+、*、索引、切片、检查成员等

7、dict查询效率高，但是消耗内存多；list、tuple查询效率低、但是消耗内存少

⑼ python字典中如何创建字典

python---创建字典的方式
1、用{}创建字典
代码：
x = {"a":"1", "b":"2"}
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
2、用内置函数dict()
(1)、入参为类似a="1"的键值对
代码：
x = dict(a="1", b="2")
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(2)、入参为一个元组，元组内部是一系列包含两个值的元组，例如(("a", "1"), ("b", "2"))
代码：
x = dict((("a", "1"), ("b", "2")))
print x
输出
{'a': '1', 'b': '2'}
(3)、入参为一个元组，元组内部是一系列包含两个值的列表，例如(["a", "1"], ["b", "2"])
代码：
x = dict((["a", "1"], ["b", "2"]))
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(4)、入参为一个列表，列表内部是一系列包含两个值的元组，例如[("a", "1"),("b", "2")]
代码：
x = dict([("a", "1"),("b", "2")])
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(5)、入参为一个列表，列表内部是一系列包含两个值的列表，例如[["a", "1"],["b", "2"]]
代码：
x = dict([["a", "1"],["b", "2"]])
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
注意：
对于a="1"的方式初始化字典，字典的key只能为字符串，并且字符串不用加引号
对于dict内置函数初始化当入参是一个元组时，例如1)、2)，元组内部的两元素元组或者列表至少为两个，否则会出错
3、用户fromkeys方法创建字典
代码：
dict.fromkeys(("a", "b"), 1)
print x
输出：
{'a': 1, 'b': 1}
入参可以的第一个参数是一个列表或者元组，里边的值为key，第二个参数是所有key的value值