#字典的添加、删除、修改操作
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"}
dict["w"] = "watermelon"
del(dict["a"])
dict["g"] = "grapefruit"
print dict.pop("b")
print dict
dict.clear()
print dict
#字典的遍历
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"}
for k in dict:
print "dict[%s] =" % k,dict[k]
#字典items()的使用
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"}
#每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出
print dict.items()
#调用items()实现字典的遍历
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"}
for (k, v) in dict.items():
print "dict[%s] =" % k, v
#调用iteritems()实现字典的遍历
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"}
print dict.iteritems()
for k, v in dict.iteritems():
print "dict[%s] =" % k, v
for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()):
print "dict[%s] =" % k, v
#使用列表、字典作为字典的值
dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]}
print dict["a"]
print dict["a"][0]
print dict["bo"]
print dict["bo"]["o"]
print dict["g"]
print dict["g"][1]
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"}
#输出key的列表
print dict.keys()
#输出value的列表
print dict.values()
#每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出
print dict.items()
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"}
it = dict.iteritems()
print it
#字典中元素的获取方法
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"}
print dict
print dict.get("c", "apple")
print dict.get("e", "apple")
#get()的等价语句
D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"}
if "key1" in D:
print D["key1"]
else:
print "None"
#字典的更新
dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"}
print dict
dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"}
dict.update(dict2)
print dict
#udpate()的等价语句
D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"}
E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"}
for k in E:
D[k] = E[k]
print D
#字典E中含有字典D中的key
D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"}
E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"}
for k in E:
D[k] = E[k]
print D
#设置默认值
dict = {}
dict.setdefault("a")
print dict
dict["a"] = "apple"
dict.setdefault("a","default")
print dict
#调用sorted()排序
dict = {"a" : "apple", "b" : "grape", "c" : "orange", "d" : "banana"}
print dict
#按照key排序
print sorted(dict.items(), key=lambda d: d[0])
#按照value排序
print sorted(dict.items(), key=lambda d: d[1])
#字典的浅拷贝
dict = {"a" : "apple", "b" : "grape"}
dict2 = {"c" : "orange", "d" : "banana"}
dict2 = dict.copy()
print dict2
#字典的深拷贝
import copy
dict = {"a" : "apple", "b" : {"g" : "grape","o" : "orange"}}
dict2 = copy.deepcopy(dict)
dict3 = copy.copy(dict)
dict2["b"]["g"] = "orange"
print dict
dict3["b"]["g"] = "orange"
print dict
补充：
1 初始化
>>> d = dict(name='visaya', age=20)
>>> d = dict(zip(['name', 'age'], ['visaya', 20]))
#dict.fromkeys(listkeys, default=0) 把listkeys中的元素作为key均赋值为value，默认为0
>>> d = dict.fromkeys(['a', 'b'], 1)
>>> d
{'a': 1, 'b': 1}
2 字典视图和几何
dict.keys()类似信使可以进行交集和并集等集合操作（类似集合，因为不存在重复的项），但dict.values()不可以进行如上操作。
>>> k = d.keys()
>>> k
dict_keys(['a', 'b'])
>>> list(k)
['a', 'b']
>>> k | {'x': 3}
{'a', 'x', 'b'}
>>> k | {'x'}
{'a', 'x', 'b'}
>>> k | {'x', 'y'}
{'a', 'y', 'b', 'x'}
>>> k & {'x'}
set()
>>> v = d.values()
>>> v
dict_values([1, 2])
>>> v | {'x'}
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'dict_values' and 'set'
3 排序字典键
两种方法:
3.1 sort:
>>> Ks = list(d.keys())
>>> Ks.sort()
>>> for k in Ks:
... print(k, d[k])
...
a 1
b 2
3.2 sorted:
>>> for k in sorted(d.keys()):
... print(k, d[k])
...
a 1
b 2
3.3 注意
>>> for k in list(d.keys()).sort():
... print(k, d[k])
...
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: 'NoneType' object is not iterable
出错原因：
list.sort() list.append()函数都是对自身的操作，没有返回值，故需先将list(d.keys())的结果保存下来，在结果上进行sort()
4 常用函数
4.1 get()
D.get(k[, d]) => D[k] if k in D else d. d defaults to none.
4.2 pop()
D.pop(value[, d]) => Remove specified key and return the corresponding value. If key is not found, d is returned if given, otherwise KeyError is raised.
4.3 udpate()
D.update(E, **F) -> None. Update D from dict/iterable E and F.
If E has a .keys() method, does: for k in E: D[k] = E[k]
If E lacks .keys() method, does: for (k, v) in E: D[k] = v
In either case, this is followed by: for k in F: D[k] = F[k]
>>> d = dict(name='visaya', age=21)
>>> d1= {'age': 20, 'sex': 'male'}
>>> d2 = zip(['a', 'b'], [1, 2])
>>> d.update(d1)
>>> d
{'age': 20, 'name': 'visaya', 'sex': 'male'}
#for k in d1: d[k] = d1[k]
>>> d.update(d2)
>>> d
{'age': 20, 'name': 'visaya', 'sex': 'male'}
#for (k, v) in d2: d[k] = v
4.4 del()
del D[key]
4.5 clear()
4.6 copy()
Python中的dict
初始化
构造方法创建
Python代码
d = dict()
d = dict(name="nico", age=23)
d = dict((['name', "nico"], ['age', 23]))
当然还有更方便，简单的
Python代码
d = {}
d = {"name":"nico", "age":23}
遍历
通过对key的遍历，遍历整个dict
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
for key in d:
print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])
for key in d.iterkeys():
print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])
for key in d.keys():
print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])
for key in iter(d):
print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])
for key,item in d.items():
print "key=%s, value=%s" % (key, item)
当然也可以直接遍历value
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
for value in d.values():
print value
for key,value in d.viewitems():
print "key=%s, value=%s" % (key, value)
for value in d.viewvalues():
print "value=%s" % (value)
这里values和viewvalues的区别
后者返回的是该字典的一个view对象，类似数据库中的view，当dict改变时，该view对象也跟着改变
常用方法
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
d["name"] = "aaaa"
d["address"] = "abcdefg...."
print d #{'age': 23, 'name': 'aaaa', 'address': 'abcdefg....'}
获取dict值
Python代码
print d["name"] #nico
print d.get("name") #nico
如果key不在dict中，返回default，没有为None
Python代码
print d.get("namex", "aaa") #aaa
print d.get("namex") #None
排序sorted()
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
for key in sorted(d):
print "key=%s, value=%s" % (key, d[key])
#key=age, value=23
#key=name, value=nico
删除del
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
Python代码
del d["name"]
#如果key不在dict中，抛出KeyError
del d["names"]
Python代码
Traceback (most recent call last):
File "F:\workspace\project\pydev\src\ddd\ddddd.py", line 64, in
del d["names"]
KeyError: 'names'
清空clear()
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
d.clear()
print d #{}
copy()
Python代码
d1 = d.copy() #{'age': 23, 'name': 'nico'}
#使用返回view对象
d2 = d1.viewitems() #dict_items([('age', 23), ('name', 'nico')])
#修改字典d1，新增元素
d1["cc"] = "aaaaaa"
print d2
#dict_items([('cc', 'aaaaaa'), ('age', 23), ('name', 'nico')])
pop(key[, default])
如果key在dict中，返回，不在返回default
Python代码
#如果key在dict中，返回，不在返回default
print d.pop("name", "niccco") #nico
print d.pop("namezzz", "niccco") #niccco
#key不在dict中，且default值也没有，抛出KeyError
print d.pop("namezzz") #此处抛出KeyError
popitem()
删除并返回dict中任意的一个(key,value)队，如果字典为空会抛出KeyError
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
print d.popitem() #('age', 23)
print d.popitem() #('name', 'nico')
#此时字典d已为空
print d.popitem() #此处会抛出KeyError
update([other])
将字典other中的元素加到dict中，key重复时将用other中的值覆盖
Python代码
d = {"name":"nico", "age":23}
d2 = {"name":"jack", "abcd":123}
d.update(d2)
print d #{'abcd': 123, 'age': 23, 'name': 'jack'}
======================
补充知识
一： dictionary 操作：
Dictionary：定义了键和值之间一对一的关系，像 Visual Basic 中的 Scripting.Dictionary 对象的实例；像 Java 中的 Hashtable 类的实例；像 Perl 中的 hash (哈希数组)。在 Perl 中，存储哈希值的变量总是以 % 字符开始；在 Python 中，变量可以任意取名，并且 Python 在内部会记录下其数据类型。
1.定义 Dictionary：
>>> d = {"server":"mpilgrim", "database":"master"}
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'database': 'master'}
>>> d["server"]
'mpilgrim'
>>> d["database"]
'master'
新 dictionary，它有两个元素，将其赋给变量 d 。每一个元素都是一个 key-value 对；整个元素集合用大括号括起来。
'server' 是一个 key，它所关联的值是通过 d["server"] 来引用的，为 'mpilgrim'。
'database' 是一个 key，它所关联的值是通过 d["database"] 来引用的，为 'master'。
可以通过 key 来引用其值，但是不能通过值获取 key，
>>> d["mpilgrim"] (4)
Traceback (innermost last):
File "
KeyError: mpilgrim
2.修改 Dictionary
>>> d["database"] = "pubs" (1)
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'database': 'pubs'}
>>> d["uid"] = "sa" (2)
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'pubs'}
一个 dictionary 中不能有重复的 key。给一个存在的 key 赋值会覆盖原有的值。Dictionary 没有元素顺序的概念,它们只是序偶的简单排列。dictionary 的 key 是大小写敏感的。
>>> d = {}
>>> d["key"] = "value"
>>> d["key"] = "other value" (1)
>>> d
{'key': 'other value'}
>>> d["Key"] = "third value" (2)
>>> d
{'Key': 'third value', 'key': 'other value'}
为一个已经存在的 dictionary key 赋值，将简单覆盖原有的值。这不会为一个已经存在的 dictionary key 赋值，因为在 Python 中是区分大小写的，也就是说 'key' 与 'Key' 是不同的。所以这种情况将在 dictionary 中创建一个新的 key-value 对。Dictionary 不只是用于存储字符串。Dictionary 的值可以是任意数据类型，包括字符串、整数、对象，甚至其它的 dictionary。在单个 dictionary 里，dictionary 的值并不需要全都是同一数据类型，可以根据需要混用和匹配。
3.dictionary 中删除元素
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master',42: 'douglas', 'retrycount': 3}
>>> del d[42] (1)
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master', 'retrycount': 3}
>>> d.clear() (2)
>>> d
{}
del 允许您使用 key 从一个 dictionary 中删除独立的元素。
clear 从一个 dictionary 中清除所有元素。注意空的大括号集合表示一个没有元素的 dictionary。
二、List 操作
List 是 Python 中使用最频繁的数据类型， 如同 Perl 中的数组。在 Perl 中，用来保存数组的变量总是以 @ 字符开始；在 Python 中，变量可以任意取名，并且 Python 在内部会记录下其数据类型。 更像 Java 中的数组 (您可以简单地这样理解，但 Python 中的 list 远比 Java 中的数组强大)。一个更好的类比是 ArrayList 类，它可以保存任意对象，并且可以在增加新元素时动态扩展。
1. 定义 List
>>> li = ["a", "b", "mpilgrim", "z", "example"]
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[0]
'a'
>>> li[4]
'example'
List 是一个用方括号包括起来的有序元素的集合。
List 可以作为以 0 下标开始的数组。任何一个非空 list 的第一个元素总是 li[0]。
这个包含 5 个元素 list 的最后一个元素是 li[4]，因为列表总是从 0 开始。
2.list负索引
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[-1] (1)
'example'
>>> li[-3] (2)
'mpilgrim'
负数索引从 list 的尾部开始向前计数来存取元素。任何一个非空的 list 最后一个元素总是 li[-1]。如果负数索引使您感到糊涂，可以这样理解：li[-n] == li[len(li) - n]。所以在这个 list 里，li[-3] == li[5 - 3] == li[2]
。
3.list 的索引
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[1:3] (1)
['b', 'mpilgrim']
>>> li[1:-1] (2)
['b', 'mpilgrim', 'z']
>>> li[0:3] (3)
['a', 'b', 'mpilgrim']
(1):您可以通过指定 2 个索引得到 list 的子集，叫做一个 “slice” 。返回值是一个新的 list，它包含了 list 中按顺序从第一个 slice 索引 (这里为 li[1]) 开始，直到但是不包括第二个 slice 索引 (这里为 li[3]) 的所有元素。
(2)：如果一个或两个 slice 索引是负数，slice 也可以工作。如果对您有帮助，您可以这样理解：从左向右阅读 list，第一个 slice 索引指定了您想要的第一个元素，第二个 slice 索引指定了第一个您不想要的元素。返回的值为在其间的每个元素。
(3)：List 从 0 开始，所以 li[0:3] 返回 list 的前 3 个元素，从 li[0] 开始，直到但不包括 li[3]。
4.list 的索引简写
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[:3] (1)
['a', 'b', 'mpilgrim']
>>> li[3:] (2) (3)
['z', 'example']
>>> li[:] (4)
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
(1)：如果左侧分片索引为 0，您可以将其省略，默认为 0。所以 li[:3] 同 例 3.8 中的li[0:3] 是一样的。
(2)：同样的，如果右侧分片索引是 list 的长度，可以将其省略。所以 li[3:] 同 li[3:5] 是一样的，因为这个 list 有 5 个元素。
(3)：请注意这里的对称性。在这个包含 5 个元素的 list 中，li[:3] 返回前 3 个元素，而 li[3:] 返回后 2 个元素。实际上，li[:n] 总是返回前 n 个元素，而 li[n:] 将返回剩下的元素，不管 list 有多长。
(4)：如果将两个分片索引全部省略，这将包括 list 的所有元素。但是与原始的名为 li 的 list 不同，它是一个新 list，恰好拥有与 li 一样的全部元素。li[:] 是生成一个 list 完全拷贝的一个简写。
5. list 中增加元素
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li.append("new") (1)
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']
>>> li.insert(2, "new") (2)
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']
>>> li.extend(["two", "elements"]) (3)
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
append 向 list 的末尾追加单个元素。
insert 将单个元素插入到 list 中。数值参数是插入点的索引。请注意，list 中的元素不必唯一，现在有两个独立的元素具有 'new' 这个值，li[2] 和 li[6]。
extend 用来连接 list。请注意不要使用多个参数来调用 extend，要使用一个 list 参数进行调用。在本例中，这个 list 有两个元素。
注：extend (扩展) 与 append (追加) 的差别：
>>> li = ['a', 'b', 'c']
>>> li.extend(['d', 'e', 'f']) (1)
>>> li
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> len(li) (2)
6
>>> li[-1]
'f'
>>> li = ['a', 'b', 'c']
>>> li.append(['d', 'e', 'f']) (3)
>>> li
['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'f']]
>>> len(li) (4)
4
>>> li[-1]
['d', 'e', 'f']
Lists 的两个方法 extend 和 append 看起来类似，但实际上完全不同。extend 接受一个参数，这个参数总是一个 list，并且把这个 list 中的每个元素添加到原 list 中。在这里 list 中有 3 个元素 ('a'、'b' 和 'c')，并且使用另一个有 3 个元素('d'、'e' 和 'f') 的 list 扩展之，因此新的 list 中有 6 个元素。
另一方面，append 接受一个参数，这个参数可以是任何数据类型，并且简单地追加到 list 的尾部。在这里使用一个含有 3 个元素的 list 参数调用 append 方法。原来包含 3 个元素的 list 现在包含 4 个元素。为什么是 4 个元素呢？因为刚刚追加的最后一个元素本身是个 list。List 可以包含任何类型的数据，也包括其他的 list。这或许是您所要的结果，或许不是。如果您的意图是 extend，请不要使用 append。
6.在 list 中搜索
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.index("example") (1)
5
>>> li.index("new") (2)
2
>>> li.index("c") (3)
Traceback (innermost last):
File "
ValueError: list.index(x): x not in list
>>> "c" in li (4)
False
index 在 list 中查找一个值的首次出现并返回索引值。
index 在 list 中查找一个值的首次 出现。这里 'new' 在 list 中出现了两次，在 li[2] 和 li[6]，但 index 只返回第一个索引，2。如果在 list 中没有找到值，Python 会引发一个异常。为它说明您的程序会由于源代码的问题而崩溃，好于在后面当您使用无效索引而引起崩溃。
要测试一个值是否在 list 内，使用 in。如果值存在，它返回 True，否则返为 False 。
7.从 list 中删除元素
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("z") (1)
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("new") (2)
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("c") (3)
Traceback (innermost last):
File "
ValueError: list.remove(x): x not in list
>>> li.pop() (4)
'elements'
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']
remove 从 list 中删除一个值的首次出现。
remove 仅仅 删除一个值的首次出现。在这里，'new' 在 list 中出现了两次，但 li.remove("new") 只删除了 'new' 的首次出现。
如果在 list 中没有找到值，Python 会引发一个异常来响应 index 方法。
pop 是一个有趣的东西。它会做两件事：删除 list 的最后一个元素，然后返回删除元素的值。请注意，这与 li[-1] 不同，后者返回一个值但不改变 list 本身。也不同于 li.remove(value)，后者改变 list 但并不返回值。
8.使用 list 的运算符
>>> li = ['a', 'b', 'mpilgrim']
>>> li = li + ['example', 'new'] (1)
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new']
>>> li += ['two'] (2)
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']
>>> li = [1, 2] * 3 (3)
>>> li
[1, 2, 1, 2, 1, 2]
Lists 也可以用 + 运算符连接起来。list = list + otherlist 相当于 list.extend(otherlist)。但 + 运算符把一个新 (连接后) 的 list 作为值返回，而 extend 只修改存在的 list。也就是说，对于大型 list 来说，extend 的执行速度要快一些。
Python 支持 += 运算符。li += ['two'] 等同于 li.extend(['two'])。+= 运算符可用于 list、字符串和整数，并且它也可以被重载用于用户自定义的类中。
* 运算符可以作为一个重复器作用于 list。li = [1, 2] * 3 等同于 li = [1, 2] + [1, 2] + [1, 2]，即将三个 list 连接成一个。
三、Tuple 介绍
Tuple 是不可变的 list。一旦创建了一个 tuple，就不能以任何方式改变它。 Tuple 没有方法，您不能向 tuple 增加元素。Tuple 没有 append 或 extend 方法。您不能从 tuple 删除元素。Tuple 没有 remove 或 pop 方法。您不能在 tuple 中查找元素。Tuple 没有 index 方法。然而，您可以使用 in 来查看一个元素是否存在于 tuple 中。
1.定义 tuple
>>> t = ("a", "b", "mpilgrim", "z", "example") (1)
>>> t
('a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example')
>>> t[0] (2)
'a'
>>> t[-1] (3)
'example'
>>> t[1:3] (4)
('b', 'mpilgrim')
定义 tuple 与定义 list 的方式相同，但整个元素集是用小括号包围的，而不是方括号。
Tuple 的元素与 list 一样按定义的次序进行排序。Tuples 的索引与 list 一样从 0 开始，所以一个非空 tuple 的第一个元素总是 t[0]。
负数索引与 list 一样从 tuple 的尾部开始计数。
与 list 一样分片 (slice) 也可以使用。注意当分割一个 list 时，会得到一个新的 list ；当分割一个 tuple 时，会得到一个新的 tuple。
那么使用 tuple 有什么好处呢？
1.Tuple 比 list 操作速度快。如果您定义了一个值的常量集，并且唯一要用它做的是不断地遍历它，请使用 tuple 代替 list。
2.如果对不需要修改的数据进行 “写保护”，可以使代码更安全。使用 tuple 而不是 list 如同拥有一个隐含的 assert 语句，说明这一数据是常量。如果必须要改变这些值，则需要执行 tuple 到 list 的转换 (需要使用一个特殊的函数)。
3.Tuples 可以在 dictionary 中被用做 key，但是 list 不行。实际上，事情要比这更复杂。Dictionary key 必须是不可变的。Tuple 本身是不可改变的，但是如果您有一个 list 的 tuple，那就认为是可变的了，用做 dictionary key 就是不安全的。只有字符串、整数或其它对 dictionary 安全的 tuple 才可以用作 dictionary key。
4.Tuples 可以用在字符串格式化中。
Tuple 可以转换成 list，反之亦然。内置的 tuple 函数接收一个 list，并返回一个有着相同元素的 tuple。而 list 函数接收一个 tuple 返回一个 list。从效果上看，tuple 冻结一个 list，而 list 解冻一个 tuple。
======================
list 和 tuple 的相互转化
tuple(ls)
list(ls)
原文出处：http://blog.csdn.net/tianmo2010/article/details/7621424