python映射類型的相關介紹
- 爱喝马黛茶的安东尼原創
- 2019-06-14 14:01:063911瀏覽
映射類型是一類可迭代的鍵-值資料項的組合，提供了存取資料項及其鍵和值的方法，在python3中，支援兩種無序的映射類型：內建的dict和標準庫中的collections.defaultdict類型。
在python3.1後，也引入了有序的映射類型：collections.OrderedDict.
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特點：
1.只有可哈希運算的物件可用於映射類型中的鍵，因此，內建的固定的資料類型都可以用作映射類型中的鍵（內建固定的類型都可進行哈希運算），目前接觸到的固定資料類型有：int、float、complex、bool、str、tuple、frozenset；
#2.每個鍵相關聯的值可以是任意物件；
3.映射類型也是可迭代的(iterable)。
4.映射類型可以使用比較運算子進行比較，可以使用成員關係符in/not in和內建len()函數。
1.dict（字典）
#dict資料類型是一種無序的、可變的組合資料類型，其中包含0 -n個鍵值對，鍵是指向可雜湊運算的物件的引用，值可以指向任意物件的引用。由於鍵是可哈希運算的物件引用，因此保證了鍵的唯一性；由於dict是可變的，因此可以對dict進行資料項的新增和移除操作；由於dict是無序的，因此沒有索引，也不能使用分片運算子來操作。
字典的建立
1.dict()可以作為一個函數調用，此時建立一個空dict：
>>> dict()
{}
>>>dict()中傳入一個映射類型的參數時，將傳回以該參數為基礎的字典，如：
>>> d1 = {"key1":"value1","key2":"value2"}
>>> dict(d1)
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>>dict() 也可以接受序列類型的參數，但是前提是序列中的每一個資料項本身是一個包含兩個物件的序列，第一個用作鍵，第二個用作值，如：
>>> d1 = dict((("k1","v1"),("k2","v2"))) #使用元组创建
>>> d1
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
>>>
>>> d1 = dict([("k1","v1"),("k2","v2")]) #使用序列创建
>>> d1
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
>>>dict() 中還可以關鍵字參數進行創建，其中鍵作為關鍵字，值作為關鍵字的值，如：
>>> dict(id=1,name="zhangsan",age=23)
{'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'age': 23}
>>>注意：關鍵字必須為有效的python標識符
2.使用花括號建立dict，空{}會建立一個空的dict ，非空dict由多個項目組成，每一項由逗號分隔，其中每一項都使用K:V 的形式創建，如：
>>> dict2 = {"name":"kobe","age":33,"num":24}
>>> dict2
{'name': 'kobe', 'age': 33, 'num': 24}
>>>3.使用字典內涵創建字典
defaultdict是dict的子類，它支援dict的所有的操作和方法。和dict的不同之處在於，如果dict中不包含某一個鍵，則透過dict[x]取值時出現KeyError異常，但是如果是defaultdict，則會建立一個新的項，鍵為該鍵，值為預設值.
2.collections.defaultdict（預設字典）
#建立collections.defaultdict
#創建collections.defaultdict時，透過collections.defaultdict(),根據參數可以有兩種方式進行建立：
* 1.使用參數類型來建立：
>>> import collections >>> cd1 = collections.defaultdict(int) >>> cd2 = collections.defaultdict(list) >>> cd3 = collections.defaultdict(str) >>> cd1["x"] 0 >>> cd2["x"] [] >>> cd3["x"] '' >>>
這裡分別使用了int、 list、str，他們的預設值分別為0,[],”
* 2.使用函數名稱來建立：
>>> def name():
return 'zhangsan'
>>> cd4 = collections.defaultdict(name)
>>> cd4["x"]
'zhangsan'
>>>透過這種方式，可以讓預設字典的預設值更有彈性。
需要注意的是，collections.defaultdict()可以不傳入參數或傳入None，但是如果這樣，則不支援預設值，例如：
>>> cd5 = collections.defaultdict()
>>> cd5["x"]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#254>", line 1, in <module>
cd5["x"]
KeyError: 'x'
>>>有了collections.defaultdict,可以代替dict中的get(k,v)和setdefault()方法了。
##3.collections.OrderedDict
class collections.OrderedDict([items])###因為是有順序的，所以只有當順序也相同的時候，兩個OrderedDict才相同。但是當OrderedDict和普通dict相比較時，會忽略順序。######
from collections import OrderedDict
d = {'banana': 3, 'apple': 4}
od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})
od2 = OrderedDict({'apple': 4, 'banana': 3})
print(od1 == od2)
print(od1 == d)###運行結果###FalseTrue###3. 關鍵方法###
OrderedDict.popitem(last=True)###普通dict的該方法不接受參數，只能將最後一個條目刪除；OrderedDict比dict更為靈活，接受一個last參數：當last=True時和普通方法一樣，符合LIFO順序；當last=False時候，刪除第一個元素，符合FIFO順序。###
from collections import OrderedDict
od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})
od1.popitem(False)
print(od1)###運行結果###OrderedDict([('apple', 4)])###4. 簡單增強# #####OrderedDict只是保持了插入的順序，當條目被修改時，順序不會修改。###
od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})
od1['banana'] = 5print(od1)###運行結果###OrderedDict([('banana', 5), ('apple', 4)])###但是有時我們需要修改和插入時同樣的效果，可以簡單的增強一下，重寫__setitem__()方法當修改時先刪除該元素然後再插入。###
class EnhancedOrderedDict(OrderedDict):
def __setitem__(self, key, value):
if key in self:
del self[key]
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)###測試###eod = EnhancedOrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})print(eod)
eod['banana'] = 5print(eod)###運行結果###EnhancedOrderedDict([('banana', 3), ('apple', 4)]) EnhancedOrderedDict([('apple', 4), ('banana', 5)])
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