Python中的字典数据结构
字典又称为哈希表(hashmap
)、映射(map
),它是以key-value
的方式进行存储,通过key
进行存储、查找操作的效率非常高。在Python
编码中字典也是非常非常常用的一种数据结构。
今天就看下Python
中有哪些实现字典的数据结构。 本文中提到的代码都是Python3.7
中执行的。
字典的存储其实很像一个数组。在字典中的key
对象是必须实现__hash__
和__eq__
方法的。在字典在查找时会计算key
的hash
值,然后通过模运算快速的定位到“数组”的下标,如果这个下标只有一个元素,那么就直接返回该value
;如果有多个元素都存储在同一个下标里面,就再使用__eq__
方法进行比较,相同者返回。
0x00 dict
dict
估计是最常用到的一种数据结构了,可以存储Python
中的对象。
>>> d = {'one':1,'two':2,'three':33}
>>> d
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 33}
# 在for循环中默认是遍历keys
>>> keys = [k for k in d]
>>> keys
['one', 'two', 'three']
# 也可以使用
>>> keys = [x for x in d.keys()]
>>> keys
['one', 'two', 'three']
# 遍历values
>>> values = [v for v in d.values()]
>>> values
[1, 2, 33]
# 如果要遍历key,value可以使用dict.items()方法,它返回一个(k,v)元组
>>> kvs = [(k,v) for k,v in d.items()]
>>> kvs
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 33)]
复制代码
现在Python
3.6以上版本中的dict
是非常强大的,遍历时会保持元素插入Python
中的顺序
>>> d = {'z':2,'a':'111','b':0.99}
>>> d
# 输出时保持元素的插入顺序
{'z': 2, 'a': '111', 'b': 0.99}
复制代码
当获取一个不存在的key
,将会抛出KeyError
。
>>> d['k']
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#172>", line 1, in <module>d['k']
KeyError: 'k'
复制代码
如果不想抛出异常错误信息,那么可以使用get
方法,并可以指定当key
不存在时,返回默认值。这个方法在实际的编码中也是非常实用的。
# 当`key`不存在时,指定返回默认值
>>> d.get('k',314)
314
复制代码
例如在WEB
应用解析服务器端返回的json
数据时,常常会把json
数据解析成一个字典,如果服务端的某个字段缺失了,而客户端使用下标的方法来进行访问元素时,就会出现KeyError
。要让自己的程序更加健壮,那么就可以使用get
方法。
0x01 collections.OrderedDict
OrderedDict
能保持元素的存储顺序,如果你使用的Python
版本还比较低,或者为了兼容旧版本的Python
,而且你的需求中对元素的插入顺序比较重要的话,那么可以使用这个类。
>>> import collections
>>> d = collections.OrderedDict(one=1, two=2, three=3)
>>> d
OrderedDict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
>>> d['one']
1
>>> d['four']
# 同样地,如果key不存在,也会抛出KeyError
KeyError: 'four'
>>> d.get('four',4)
4
>>> d.keys()
odict_keys(['one', 'two', 'three'])
>>> d.items()
odict_items([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
复制代码
0x02 collections.defaultdict
当获取一个不存在的key
时提供默认值。defaultdict
在构造的时候就需要提供一个默认类型,用于当key
不存在时,构造默认的类型。
例如我构造一个用户未读数列表,通过用户ID
来获取用户的未读数,当在字典中没有找到用户ID
时,默认的未读数就是0。
>>> from collections import defaultdict
# 使用defaultdict构造一个用户未读数字典,并传入int类型作为默认值的类型
>>> user_unreads = defaultdict(int)
# 给ID为123,121,120的用户添加的未读数
>>> user_unreads[123]=2
>>> user_unreads['121']=3
>>> user_unreads['120']=9
>>> user_unreads
defaultdict(<class 'int'>, {123: 2, '121': 3, '120': 9})
>>> user_unreads['121']
3
# 当获取一个不存在的字典中的用户ID时,使用默认值
>>> user_unreads['129']
0
复制代码
defaultdict
构造函数还是可以使用其它类型,例如list
>>> dd = defaultdict(list)
>>> dd
defaultdict(<class 'list'>, {})
>>> dd['user_list']
[]
>>> dd['user_list'].append('jack')
>>> dd['user_list'].append('tom')
>>> dd['user_list'].append('rose')
>>> dd
defaultdict(<class 'list'>, {'user_list': ['jack', 'tom', 'rose']})
复制代码
0x03 collections.ChainMap
ChainMap
类可以方便地处理多个字典的操作。例如将两个字典拼接到一起
>>> from collections import ChainMap
>>> d1 = {'one': 1, 'two': 2}
>>> d2 = {'three': 3, 'four': 4}
>>> chain = ChainMap(d1, d2)
>>> chain
ChainMap({'one': 1, 'two': 2}, {'three': 3, 'four': 4})
>>> chain['two']
2
>>> chain['five']
# 获取一个不存在的key,会抛出KeyError
KeyError: 'five'
复制代码
0x04 types.MappingProxyType
types.MappingProxyType
类可以构造一个只读的字典,这个对数据的封装和控制非常有用。例如当我们不希望有人修改我们的数据时,可以考虑使用这个类。
该类内部其实是对内置dict
的封装,对外提供一个只读接口,当被封装的类修改了,这MappingProxyType
的对象也会发生变化。
>>> from types import MappingProxyType
# 构造一个普通的字典
>>> writable = {'one': 1, 'two': 2}
# 通过MappingProxyType构造函数封装字典
>>> read_only = MappingProxyType(writable)
>>> read_only['one']
1
>>> read_only['one'] = 23
# 如果对mappingproxy对象进行修改,则会抛出异常
TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
# 可以对原始对象进行修改,这个修改也会立刻响应到mappingproxy对象中去
>>> writable['one'] = 42
>>> read_only
mappingproxy({'one': 42, 'two': 2})
复制代码
0x05 总结一下
一般来说,内置dict
对象已经足以满足我们大部分的需求开发,这也是我们使用字典这种数据类型的首选的数据结构。如果你有其它一些特殊需求,可以看看这里列出的OrderedDict
、defaultdict
、ChainMap
和MappingProxyType
。
0x06 学习资料
- docs.python.org/3/library/c…
- Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features
——Dan Bader
转载于:https://juejin.im/post/5d2057aa5188251a51767fc4
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