字典是透過hash表的原理實現的,每個元素都是一個鍵值對,透過元素的鍵計算出一個唯一的雜湊值,這個hash值決定了元素的位址,因此為了保證元素位址不一樣,必須保證每個元素的鍵和對應的hash值是完全不同的,並且鍵的類型必須是不可修改的,所以鍵的類型可以使數值,字串常數或元組,但不能是列表,因為列表是可以被修改的。
所以字典有下列特性:
1、元素的查詢和插入操作很快,基本上是常數等級
2、佔用記憶體較大,採用的是空間換時間的方法
字典的初始化
#下面的方法都是等價的
d={' a':1, 'b':2, 'c':3}
d=dict({'a':1, 'b':2, 'c':3})
d = dict([('a',1), ('b', 2), ('c', 3)])
d = dict(a=1, b=2 , c=3)
d = dict(zip(['a', 'b', 'c'], [1,2,3]))#這個方法也可以用來當作將兩個列表合併成一個字典
賦值元素
#1、e = d#引用賦值,e、d總是相同的
#1、e = d#引用賦值,e、d總是相同的2、e = d.copy()#值賦值,二者是沒有關聯的3、d.copy()是一個淺拷貝,當鍵值對的值遇到字典或列表時,字典或列表也會隨著原來的變化而變化,此時的值相當於元組或列表的引用或指針,而不是其本身,指向的元組或列表其實還是原來的。使用copy模組的deepcopy()方法可以避免這種情況。import copy dict1 = {'a': [1, 2], 'b': 3} dict2 = dict1 dict3 = dict1.copy() dict4 = copy.deepcopy(dict1) dict1['b'] = 'change'dict1['a'].append('change')print dict1 # {'a': [1, 2, 'change'], 'b': 'change'}print dict2 # {'a': [1, 2, 'change'], 'b': 'change'}print dict3 # {'a': [1, 2, 'change'], 'b': 3}print dict4 # {'a': [1, 2], 'b': 3}
#增加元素
1、d['d'] = 4#直接透過下標添加,如果該鍵值已存在,那就是修改元素了,當然也可以存取元素
#刪除元素
1、d.clear()#刪除d中的所有元素2、d.pop('a')#刪除鍵值為'a'的元素3、del d ['a']#刪除鍵值為'a'的元素
# 遍歷元素
for k in d: print 'd[%s]=' % k,d[k]或for k,v in d.items(): print ' d[%s]=' % k,v或for k,v in d.iteritems(): print 'd[%s]=' % k,v或for k,v in d.viewitems(): print 'd[%s]=' % k,vitems(),iteritems()和viewitems()區別python2.x的items() 就是傳回一個像上面那樣的包含dict所有元素的list,但由於這樣太浪費內存,所以後來就加入了(註:在Python 2.2開始出現的)iteritems(), iterkeys(), itervalues()這一組函數,用於返回一個iterator 來節省內存,但是迭代器不能反映dict呼叫這個函數之後的變化。所以就加入了viewitems(),始終代表最新的元素。 Python3.x中只有一個items函數,這個函數與2.x中的viewitems()等價。
字典合併
1、dd = dict(dict1.items() + dict2.items())#但是這種效率不高,透過上面的分析指導,它實際上是調用items先返回對應的列表,然後執行列表相加,最後再按照列表初始化成字典的形式進行初始化2、 dd = dict(dict1, **dict2)字典的鍵必須是字串。在Python 2(解釋器是CPython)中,我們可以使用非字串作為鍵,但別被騙了:這種hack只是湊巧在使用標準CPython運行環境的Python 2中才有效。 上面語句相當於dd = dict1.copy()#dd.update(dict2)其中的dd.update(dict2)又相當於for k in dict2 dd[k] = dict2[k]可知update的作用不僅可以添加不存在的元素,還能修改已存在的鍵的元素值。 並且透過上面知道透過update和for...in也是可以合併字典的。
排序
dict = { : , : , : , : sorted(dict.items(), key= sorted(dict.items(), key= d: d[1]) ls = list(dict.keys()) ls.sort() for k in ls: print(k, dict[k]) for k in sorted(dict.keys()): print(k, dict[k])###### ####
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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