pythondict的實現

Ⅰ python字典的底層實現

字典是一種可變、無序容器數據結構。元素以鍵值對存在，鍵值唯一。它的特點搜索速度很快：數據量增加10000倍，搜索時間增加不到2倍；當數據量很大的時候，字典的搜索速度要比列錶快成百上千倍。

在Python中，字典是通過散列表（哈希表）實現的。字典也叫哈希數組或關聯數組，所以其本質是數組（如下圖），每個 bucket 有兩部分：一個是鍵對象的引用，一個是值對象的引用。所有 bucket 結構和大小一致，我們可以通過偏移量來讀取指定 bucket。

定義一個字典 dic = {}，假設其哈希數組長度為8。

Python會根據哈希數組的擁擠程度對其擴容。「擴容」指的是:創造更大的數組，這時候會對已經存在的鍵值對重新進行哈希取余運算保存到其它位置；一般接近 2/3 時，數組就會擴容。擴容後，偏移量的數字個數增加，如數組長度擴容到16時，可以用最右邊4位數字作為偏移量。

計算鍵對象 name 的哈希值，然後比較哈希數組對應索引內的bucket是否為空，為空返回 None ，否則計算這個bucket的鍵對象的哈希值，然後與 name 哈希值比較，相等則返回 值對象 ，否則繼續左移計算哈希值。

注意：
1.鍵必須為可哈希的，如數字、元組、字元串；自定義對象需要滿足支持hash、支持通過 __eq__() 方法檢測相等性、若 a == b 為真，則 hash(a) == hash(b) 也為真。

2.字典的內存開銷很大，以空間換時間。
3.鍵查詢速度很快，列表查詢是按順序一個個遍歷，字典則是一步到位。
4.往字典裡面添加新鍵可能導致擴容，導致哈希數組中鍵的次序變化。因此，不要在遍歷字典的同時進行字典的修改。

Ⅱ python中字典的使用方法怎麼樣的

字典理解如下
另一個非常有用的 Python 內建數據類型是 字典 （參見 Mapping Types — dict ）。字典在某些語言中可能稱為 聯合內存 （ associative memories ）或 聯合數組 （ associative arrays ）。序列是以連續的整數為索引，與此不同的是，字典以 關鍵字 為索引，關鍵字可以是任意不可變類型，通常用字元串或數值。如果元組中只包含字元串和數字，它可以作為關鍵字，如果它直接或間接的包含了可變對象，就不能當作關鍵字。不能用列表做關鍵字，因為列表可以用索引、切割或者 append() 和 extend() 等方法改變。
理解字典的最佳方式是把它看作無序的鍵： 值對 （key:value 對）集合，鍵必須是互不相同的（在同一個字典之內）。一對大括弧創建一個空的字典： {} 。初始化列表時，在大括弧內放置一組逗號分隔的鍵：值對，這也是字典輸出的方式。
字典的主要操作是依據鍵來存儲和析取值。也可以用 del 來刪除鍵：值對（key:value）。如果你用一個已經存在的關鍵字存儲值，以前為該關鍵字分配的值就會被遺忘。試圖從一個不存在的鍵中取值會導致錯誤。
對一個字典執行 list(d.keys()) 將返回一個字典中所有關鍵字組成的無序列表（如果你想要排序，只需使用 sorted(d.keys()) ）。[2] 使用 in 關鍵字（指Python語法）可以檢查字典中是否存在某個關鍵字（指字典）。

Ⅲ 如何使用Python3實現Dict字典的倒序輸出

dict是哈希實現的，不存在有序無序
想要實驗有序輸出，按list就行
ATLst = sorted(ATDict.items(),key=lambda x:x[0],reverse=True)
for item in ATLst:
print(items[0],items[1])

Ⅳ Python中的dict怎麼用

#字典的添加、刪除、修改操作
dict={"a":"apple","b":"banana","g":"grape","o":"orange"}
dict["w"]="watermelon"
del(dict["a"])
dict["g"]="grapefruit"
printdict.pop("b")
printdict
dict.clear()
printdict
#字典的遍歷
dict={"a":"apple","b":"banana","g":"grape","o":"orange"}
forkindict:
print"dict[%s]="%k,dict[k]
#字典items()的使用
dict={"a":"apple","b":"banana","c":"grape","d":"orange"}
#每個元素是一個key和value組成的元組，以列表的方式輸出
printdict.items()
#調用items()實現字典的遍歷
dict={"a":"apple","b":"banana","g":"grape","o":"orange"}
for(k,v)indict.items():
print"dict[%s]="%k,v
#調用iteritems()實現字典的遍歷
dict={"a":"apple","b":"banana","c":"grape","d":"orange"}
printdict.iteritems()
fork,vindict.iteritems():
print"dict[%s]="%k,v
for(k,v)inzip(dict.iterkeys(),dict.itervalues()):
print"dict[%s]="%k,v


#使用列表、字典作為字典的值
dict={"a":("apple",),"bo":{"b":"banana","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
printdict["a"]
printdict["a"][0]
printdict["bo"]
printdict["bo"]["o"]
printdict["g"]
printdict["g"][1]

dict={"a":"apple","b":"banana","c":"grape","d":"orange"}
#輸出key的列表
printdict.keys()
#輸出value的列表
printdict.values()
#每個元素是一個key和value組成的元組，以列表的方式輸出
printdict.items()
dict={"a":"apple","b":"banana","c":"grape","d":"orange"}
it=dict.iteritems()
printit
#字典中元素的獲取方法
dict={"a":"apple","b":"banana","c":"grape","d":"orange"}
printdict
printdict.get("c","apple")
printdict.get("e","apple")
#get()的等價語句
D={"key1":"value1","key2":"value2"}
if"key1"inD:
printD["key1"]
else:
print"None"
#字典的更新
dict={"a":"apple","b":"banana"}
printdict
dict2={"c":"grape","d":"orange"}
dict.update(dict2)
printdict
#udpate()的等價語句
D={"key1":"value1","key2":"value2"}
E={"key3":"value3","key4":"value4"}
forkinE:
D[k]=E[k]
printD
#字典E中含有字典D中的key
D={"key1":"value1","key2":"value2"}
E={"key2":"value3","key4":"value4"}
forkinE:
D[k]=E[k]
printD
#設置默認值
dict={}
dict.setdefault("a")
printdict
dict["a"]="apple"
dict.setdefault("a","default")
printdict
#調用sorted()排序
dict={"a":"apple","b":"grape","c":"orange","d":"banana"}
printdict
#按照key排序
printsorted(dict.items(),key=lambdad:d[0])
#按照value排序
printsorted(dict.items(),key=lambdad:d[1])
#字典的淺拷貝
dict={"a":"apple","b":"grape"}
dict2={"c":"orange","d":"banana"}
dict2=dict.()
printdict2

#字典的深拷貝
import
dict={"a":"apple","b":{"g":"grape","o":"orange"}}
dict2=.deep(dict)
dict3=.(dict)
dict2["b"]["g"]="orange"
printdict
dict3["b"]["g"]="orange"
printdict

Ⅳ python中字典的使用方法怎麼樣的

dict全稱dictionary，使用鍵-值（key-value）存儲，具有極快的查找速度。
舉個例子，假設要根據同學的名字查找對應的成績，如果用list實現，需要兩個list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]

給定一個名字，要查找對應的成績，就先要在names中找到對應的位置，再從scores取出對應的成績，list越長，耗時越長。
如果用dict實現，只需要一個「名字」-「成績」的對照表，直接根據名字查找成績，無論這個表有多大，查找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

把數據放入dict的方法，除了初始化時指定外，還可以通過key放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

由於一個key只能對應一個value，所以，多次對一個key放入value，後面的值會把前面的值沖掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

如果key不存在，dict就會報錯：
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in KeyError: 'Thomas'

要避免key不存在的錯誤，有兩種辦法，一是通過in判斷key是否存在：
>>> 'Thomas' in dFalse

二是通過dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
要刪除一個key，用pop(key)方法，對應的value也會從dict中刪除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}

Ⅵ Python中字典創建、遍歷、添加等實用操作技巧合集

欄位是Python是字典中唯一的鍵-值類型，是Python中非常重要的數據結構，因其用哈希的方式存儲數據，其復雜度為O(1)，速度非常快。下面列出字典的常用的用途.
一、字典中常見方法列表
代碼如下:
#方法
#描述
-------------------------------------------------------------------------------------------------
D.clear()
#移除D中的所有項
D.()
#返回D的副本
D.fromkeys(seq[,val])
#返回從seq中獲得的鍵和被設置為val的值的字典。可做類方法調用
D.get(key[,default])
#如果D[key]存在，將其返回;否則返回給定的默認值None
D.has_key(key)
#檢查D是否有給定鍵key
D.items()
#返回表示D項的(鍵，值)對列表
D.iteritems()
#從D.items()返回的(鍵，值)對中返回一個可迭代的對象
D.iterkeys()
#從D的鍵中返回一個可迭代對象
D.itervalues()
#從D的值中返回一個可迭代對象
D.keys()
#返回D鍵的列表
D.pop(key[,d])
#移除並且返回對應給定鍵key或給定的默認值D的值
D.popitem()
#從D中移除任意一項，並將其作為(鍵，值)對返回
D.setdefault(key[,default])
#如果D[key]存在則將其返回;否則返回默認值None
D.update(other)
#將other中的每一項加入到D中。
D.values()
#返回D中值的列表
二、創建字典的五種方法
方法一:
常規方法
代碼如下:
#
如果事先能拼出整個字典，則此方法比較方便
>>>
D1
=
{'name':'Bob','age':40}
方法二:
動態創建

代碼如下:
#
如果需要動態地建立字典的一個欄位，則此方法比較方便
>>>
D2
=
{}
>>>
D2['name']
=
'Bob'
>>>
D2['age']
=
40
>>>
D2
{'age':
40,
'name':
'Bob'}
方法三:
dict--關鍵字形式
代碼如下:
#
代碼比較少，但鍵必須為字元串型。常用於函數賦值
>>>
D3
=
dict(name='Bob',age=45)
>>>
D3
{'age':
45,
'name':
'Bob'}
方法四:
dict--鍵值序列
代碼如下:
#
如果需要將鍵值逐步建成序列，則此方式比較有用,常與zip函數一起使用
>>>
D4
=
dict([('name','Bob'),('age',40)])
>>>
D4
{'age':
40,
'name':
'Bob'}
或
代碼如下:
>>>
D
=
dict(zip(('name','bob'),('age',40)))
>>>
D
{'bob':
40,
'name':
'age'}
方法五:
dict--fromkeys方法#
如果鍵的值都相同的話,用這種方式比較好，並可以用fromkeys來初始化

代碼如下:
>>>
D5
=
dict.fromkeys(['A','B'],0)
>>>
D5
{'A':
0,
'B':
0}
如果鍵的值沒提供的話，默認為None
代碼如下:
>>>
D3
=
dict.fromkeys(['A','B'])
>>>
D3
{'A':
None,
'B':
None}
三、字典中鍵值遍歷方法

代碼如下:
>>>
D
=
{'x':1,
'y':2,
'z':3}
#
方法一
>>>
for
key
in
D:
print
key,
'=>',
D[key]
y
=>
2
x
=>
1
z
=>
3
>>>
for
key,
value
in
D.items():
#
方法二
print
key,
'=>',
value
y
=>
2
x
=>
1
z
=>
3
>>>
for
key
in
D.iterkeys():
#
方法三
print
key,
'=>',
D[key]
y
=>
2
x
=>
1
z
=>
3
>>>
for
value
in
D.values():
#
方法四
print
value
2
1
3
>>>
for
key,
value
in
D.iteritems():
#
方法五
print
key,
'=>',
value
y
=>
2
x
=>
1
z
=>
3
Note:用D.iteritems(),
D.iterkeys()的方法要比沒有iter的快的多。
四、字典的常用用途之一代替switch
在C/C++/java語言中，有個很方便的函數switch，比如:
代碼如下:
public
class
test
{
public
static
void
main(String[]
args)
{
String
s
=
"C";
switch
(s){
case
"A":
System.out.println("A");
break;
case
"B":
System.out.println("B");
break;
case
"C":
System.out.println("C");
break;
default:
System.out.println("D");
}
}
}
在Python中要實現同樣的功能，
方法一，就是用if,
else語句來實現，比如:

代碼如下:
from
__future__
import
division
def
add(x,
y):
return
x
+
y
def
sub(x,
y):
return
x
-
y
def
mul(x,
y):
return
x
*
y
def
div(x,
y):
return
x
/
y
def
operator(x,
y,
sep='+'):
if
sep
==
'+':
print
add(x,
y)
elif
sep
==
'-':
print
sub(x,
y)
elif
sep
==
'*':
print
mul(x,
y)
elif
sep
==
'/':
print
div(x,
y)
else:
print
'Something
Wrong'
print
__name__
if
__name__
==
'__main__':
x
=
int(raw_input("Enter
the
1st
number:
"))
y
=
int(raw_input("Enter
the
2nd
number:
"))
s
=
raw_input("Enter
operation
here(+
-
*
/):
")
operator(x,
y,
s)
方法二，用字典來巧妙實現同樣的switch的功能，比如:

代碼如下:
#coding=gbk
from
__future__
import
division
x
=
int(raw_input("Enter
the
1st
number:
"))
y
=
int(raw_input("Enter
the
2nd
number:
"))
def
operator(o):
dict_oper
=
{
'+':
lambda
x,
y:
x
+
y,
'-':
lambda
x,
y:
x
-
y,
'*':
lambda
x,
y:
x
*
y,
'/':
lambda
x,
y:
x
/
y}
return
dict_oper.get(o)(x,
y)
if
__name__
==
'__main__':
o
=
raw_input("Enter
operation
here(+
-
*
/):
")
print
operator(o)

Ⅶ python 實現字典嵌套字典

from collections import defaultdict

interface_all = defaultdict(dict)
for port in porttype:
interface_all[port]['status'] = 'up'

Ⅷ python dict 實現原理 2019-04-17

dict對象是Python中一個原始的數據類型，按照鍵值對的方式存儲，中文名為字典，其通過鍵名查找對應的值有很高的效率，時間復雜度在常數級別O(1)。Python dict的底層是依靠哈希表(Hash Table)進行實現的，使用開放地址法解決沖突。所以其查找的時間復雜度會是O(1)，why？

哈希表是key-value類型的數據結構，通過關鍵碼值直接進行訪問。通過散列函數進行鍵和數組的下標映射從而決定該鍵值應該放在哪個位置，哈希表可以理解為一個鍵值需要按一定規則存放的數組，而哈希函數就是這個規則。

演算法中時間和空間是不能兼得的，哈希表就是一種用合理的時間消耗去減少大量空間消耗的操作，這取決於具體的功能要求。

創建一個數組，數組下標是索引號，數組中的值是要獲得的數據，這樣只需要O(1)的時間復雜度就可以完成操作，但是擴展性不強，有以下兩個方面的考慮：
-1- 新添加的元素超出數組索引范圍，這就需要重新申請數組進行遷移操作。
-2- 假設一種極端的情況：只存在兩個元素，索引號分別是1和100000000001，按照先前的設計思路，會浪費很大的存儲空間。
會不會存在一個方法，為已有的索引創建新的索引，通過壓縮位數，讓新索引可以和原有的大范圍的稀疏索引進行一一對應，新索引所需要的存儲空間要大大減小，這就是哈希思想。

上面的例子中哈希函數的設計很隨意，但是從這個例子中我們也可以得到信息：
哈希函數就是一個映射，因此哈希函數的設定很靈活，只要使得任何關鍵字由此所得的哈希函數值都落在表長允許的范圍之內即可；
因為新的索引對舊的索引進行了空間上的壓縮，所以不可能所有的輸入都只對應唯一一個輸出，也就是哈希函數式有可能發生沖突的，哈希函數不可能做成一對一的映射關系，其本質是一個多對一的映射。

直接定址法：很容易理解，key=Value+C； 這個「C」是常量。Value+C其實就是一個簡單的哈希函數。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解釋同上。
數字分析法：這種蠻有意思，比如有一組value1=112233，value2=112633，value3=119033，針對這樣的數我們分析數中間兩個數比較波動，其他數不變。那麼我們取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此處忽略，見名識意。
折疊法：這種蠻有意思,比如value=135790，要求key是2位數的散列值。那麼我們將value變為13+57+90=160，然後去掉高位「1」,此時key=60，哈哈，這就是他們的哈希關系，這樣做的目的就是key與每一位value都相關，來做到「散列地址」盡可能分散的目地。

當兩個不同的數據元素的哈希值相同時，就會發生沖突。解決沖突常用的手法有2種：
開放地址法：
如果兩個數據元素的哈希值相同，則在哈希表中為後插入的數據元素另外選擇一個表項。當程序查找哈希表時，如果沒有在第一個對應的哈希表項中找到符合查找要求的數據元素，程序就會繼續往後查找，直到找到一個符合查找要求的數據元素，或者遇到一個空的表項。
鏈接法：
將哈希值相同的數據元素存放在一個鏈表中，在查找哈希表的過程中，當查找到這個鏈表時，必須採用線性查找方法。

python的dict採用了哈希表，最低能在 O(1)時間內完成搜索，在發生哈希沖突的時候採用的是開放定址法。java的HashMap也是採用了哈希表實現，但是在發生哈希沖突的時候採用的是鏈接法。

Ⅸ python查看數據集的結構 (用dict實現switch-case)

做機器學習的經常需要處理數據集，可能是json，mat，h5各種格式的，裡面有各種標簽結構。
了解數據集的結構、格式、類型燃陵，對我行橋們處理數據是有幫助的。
寫了一個有通用性的程序，
在此用來查看mscoco數據集的json注釋，相同級別的數據使用了相同的縮進。

這里列舉了對5種類型的處皮帶戚理，要處理其他類型，仿照加進去就是了。
python沒有switch-case結構，可以用dict實現。

運行結果：

可以清晰的看出，annotations是dict類型，有5個key，以及每個項分別的類型和詳情。

Ⅹ Python中的dict怎麼用

python中的dict使用方法類似php的關聯數組，java的map。

#定義一個dict
m={}
或者
m=dict()

#添加元素
m['a']=1

#更新元素
m['a']=2

#刪除元素
delm['a']

更多的你可以參考官方文檔：

https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html

5.8. Mapping Types — dict

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