如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序。
d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter
输出:
a b c
如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储。
>>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)])
除了和正常的 dict 相同的方法之外,OrderedDict 还提供了和顺序相关的操作: + popitem(): 返回最后一个插入的键值对,如果 popitem(last=False) 将返回第一个插入的键值对 + reversed:返回一个逆序的 OrderedDict
实例
其实,OrderedDict可以看作是一个字典子类:
import collections print 'Regular dictionary:' d = {} d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' for k, v in d.items(): print k, v print '\nOrderDict:' d = collections.OrderedDict() d['a'] = 'A' d['b'] = 'B' d['c'] = 'C' for k, v in d.items(): print k, v
常规dict并不跟踪插入顺序,迭代处理会根据键在散列表中存储的顺序来生成值。在OrderDict中则相反,它会记住元素插入的顺序,并在创建迭代器时使用这个顺序。
Regular dictionary: a A c C b B OrderDict: a A b B c C
常规dict在检查相等性是会查看其内容,OrderDict中还会考虑元素增加的顺序。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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