Python之关于高效使用字典的清单

　　字典(dict)对象是 Python 最常用的数据结构，社区曾有人开玩笑地说：”Python 企图用字典装载整个世界”，字典在 Python 中的重要性不言而喻，这里整理了几个关于高效使用字典的清单，助你代码更加 Pythonic。

　　用 in 关键字检查 key 是否存在

　　Python之禅中有一条开发哲学是：

　　There should be one— and preferably only one —obvious way to do it.

　　尽量找一种，最好是唯一种显而易见的解决方案。Python2 中判断某个 key 是否存在字典中可使用 has_key 方法，另外一种方式是使用 in 关键字。但是强烈推荐使用后者，因为 in 的处理速度更快，另外一个原因是 has_key 这个方法在 Python3 被移除了，要想同时兼容py2和py3两个版本的代码，用 in 是最好的选择。

　　bad

　　d = {'name': 'python'}

　　if d.has_key('name'):

　　pass

　　good

　　if 'name' in d:

　　pass

　　用 get 获取字典中的值

　　关于获取字典中的值，一种简单的方式就是用d.[x]访问该元素，但是这种情况在 key 不存在的情况下会报 KeyError 错误，当然你可以先用 in 操作检查 key 是否在字典中再获取，不过这种方式不符合 Python 之禅中说的：

　　Simple is better than complex.

　　Flat is better than nested.

　　好的代码应该是简单易懂的，扁平的代码结构更加可读。我们可以使用 get 方法来代替 if … else

　　bad

　　d = {'name': 'python'}

　　if 'name' in d:

　　print(d['hello'])

　　else:

　　print('default')

　　good

　　print(d.get("name", "default"))

　　用 setdefault 为字典中不存在的 key 设置缺省值

　　data = [

　　("animal", "bear"),

　　("animal", "duck"),

　　("plant", "cactus"),

　　("vehicle", "speed boat"),

　　("vehicle", "school bus")

　　]

　　在做分类统计时，希望把同一类型的数据归到字典中的某种类型中，比如上面代码，把相同类型的事物用列表的形式重新组装，得到新的字典

　　groups = {}

　　>>>

　　{'plant': ['cactus'],

　　'animal': ['bear', 'duck'],

　　'vehicle': ['speed boat', 'school bus']}

　　普通的方式就是先判断 key 是否已经存在，如果不存在则要先用列表对象进行初始化，再执行后续操作。而更好的方式就是使用字典中的 setdefault 方法。

　　bad

　　for (key, value) in data:

　　if key in groups:

　　groups[key].append(value)

　　else:

　　groups[key] = [value]

　　good

　　groups = {}

　　for (key, value) in data:

　　groups.setdefault(key, []).append(value)

　　setdefault 的作用是：

　　1、如果 key 存在于字典中，那么直接返回对应的值，等效于 get 方法

　　2、如果 key 不存在字典中，则会用 setdefault 中的第二个参数作为该 key 的值，再返回该值。

　　用 defaultdict 初始化字典对象

　　如果不希望 d[x] 在 x 不存在时报错，除了在获取元素时使用 get 方法之外，另外一种方式是用 collections 模块中的 defaultdict，在初始化字典的时候指定一个函数，其实 defaultdit 是 dict 的子类。

　　from collections import defaultdict

　　groups = defaultdict(list)

　　for (key, value) in data:

　　groups[key].append(value)

　　当 key 不存在于字典中时，list 函数将被调用并返回一个空列表赋值给 d[key]，这样一来，你就不用担心调用 d[k] 会报错了。

　　用 fromkeys 将列表转换成字典

　　keys = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u' }

　　value = []

　　d = dict.fromkeys(keys, value)

　　print(d)

　　>>>

　　{'i': [], 'u': [], 'e': [],

　　'a': [], 'o': []}

　　用字典实现 switch … case 语句

　　Python 中没有 switch … case 语句，这个问题Python之父龟叔表示这个语法过去没有，现在没有，以后也不会有。因为Python简洁的语法完全可以用 if … elif 实现。如果有太多的分支判断，还可以使用字典来代替。

　　if arg == 0:

　　return 'zero'

　　elif arg == 1:

　　return 'one'

　　elif arg == 2:

　　return "two"

　　else:

　　return "nothing"

　　good

　　data = {

　　0: "zero",

　　1: "one",

　　2: "two",

　　}

　　data.get(arg, "nothing")

　　使用 iteritems 迭代字典中的元素

　　python提供了几种方式迭代字典中的元素，第一种是使用 items 方法：

　　d = {

　　0: "zero",

　　1: "one",

　　2: "two",

　　}

　　for k, v in d.items():

　　print(k, v)

　　items 方法返回的时(key ,value)组成的列表对象，这种方式的弊端是迭代超大字典的时候，内存瞬间会扩大两倍，因为列表对象会一次性把所有元素加载到内存，更好的方式是使用 iteritems

　　for k, v in d.iteritems():

　　print(k, v)

　　iteritems 返回的是迭代器对象，迭代器对象具有惰性加载的特性，只有真正需要的时候才生成值，这种方式在迭代过程中不需要额外的内存来装载这些数据。注意 Python3 中，只有 items 方法了，它等价于 Python2 中的 iteritems，而 iteritems 这个方法名被移除了。

　　使用字典推导式

　　推导式是个绝妙的东西，列表推导式一出，map、filter等函数黯然失色，自 Python2.7以后的版本，此特性扩展到了字典和集合身上，构建字典对象无需调用 dict 方法。

　　bad

　　numbers = [1,2,3]

　　d = dict([(number,number*2) for number in numbers])

　　good

　　numbers = [1, 2, 3]

　　d = {number: number * 2 for number in numbers}

　　以上内容为大家介绍了Python之关于高效使用字典的清单，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/