字典是Python中的常用数据类型之一,可将数据存储在键/值对中,同 Java 中的 Map 相似。
字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。
使用字典理解优化函数。
示例:
# 字典理解例:
square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)}
print(square_dict)
输出:
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}
sandbox> exited with status 0
创建了 square_dict 带有数字平方键/值对的字典。但是,使用字典理解可以使在一行中创建字典。
字典理解的最小语法为:
dictionary = {key: value for vars in iterable}
让将此语法与上例中的字典理解进行比较。
示例:
old_price = {'milk': 1.04, 'coffee': 2.8, 'bread': 2.8}
dollar_to_pound = 0.86
new_price = {item: value*dollar_to_pound for (item, value) in old_price.items()}
print(new_price)
输出:
{'coffee': 2.408, 'milk': 0.8944, 'bread': 2.408}
sandbox> exited with status 0
可以看到以美元为单位检索商品价格并将其转换为英镑。使用字典理解使此任务更加简单和短。
可以通过添加条件来进一步自定义字典理解。让来看一个实例。
示例:
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
even_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 == 0}
print(even_dict)
输出:
{'michael': 48, 'jack': 38}
sandbox> exited with status 0
可以看到,由于if字典理解中的子句,仅添加了具有偶数值的项目。
示例:
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
new_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 != 0 if v < 40}
print(new_dict)
输出:
{'john': 33}
sandbox> exited with status 0
在这种情况下,仅奇数值小于40的项目已添加到新字典中。
这是因为if字典理解中有多个子句。等效于and必须同时满足两个条件的操作。
示例:
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
new_dict_1 = {k: ('old' if v > 40 else 'young')
for (k, v) in original_dict.items()}
print(new_dict_1)
输出:
{'john': 'young', 'michael': 'old', 'jack': 'young', 'guido': 'old'}
sandbox> exited with status 0
在这种情况下,将通过子典理解来创建新字典。
价值大于等于40的商品的值为“old”,而其他商品的值为“young”。
可以将字典理解本身添加到字典理解中以创建嵌套字典。
示例:
dictionary = {
k1: {k2: k1 * k2 for k2 in range(1, 6)} for k1 in range(2, 5)
}
print(dictionary)
输出:
{2: {1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10}, 3: {1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12, 5: 15}, 4: {1: 4, 2: 8, 3: 12, 4: 16, 5: 20}}
sandbox> exited with status 0
在嵌套字典中构造了一个乘法表,用于2到4的数字。每当使用嵌套字典理解时,Python都会首先从外部循环开始,然后再进入内部循环。
以上文章介绍所示,字典理解大大缩短了字典初始化的过程。
它使代码更具 pythonic
风格,在的代码中使用字典理解可以缩短代码行,同时保持逻辑完整。
以上内容基于 Python 基础,介绍了如何使用字典。
通过分类对每一模块,进行详细的讲解。使用图解析语法,实例代码演示,运行效果图的展示,希望能够帮助大家更好的理解 Python 字典。