pythondict查找key

㈠ python获取字典的key值

两种方法：for key in dict，可以一一取到key的值，或者dict.keys()可以取到key的列表。

㈡ python dict 实现原理 2019-04-17

dict对象是Python中一个原始的数据类型，按照键值对的方式存储，中文名为字典，其通过键名查找对应的值有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1)。Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？

哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。通过散列函数进行键和数组的下标映射从而决定该键值应该放在哪个位置，哈希表可以理解为一个键值需要按一定规则存放的数组，而哈希函数就是这个规则。

算法中时间和空间是不能兼得的，哈希表就是一种用合理的时间消耗去减少大量空间消耗的操作，这取决于具体的功能要求。

创建一个数组，数组下标是索引号，数组中的值是要获得的数据，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以完成操作，但是扩展性不强，有以下两个方面的考虑：
-1- 新添加的元素超出数组索引范围，这就需要重新申请数组进行迁移操作。
-2- 假设一种极端的情况：只存在两个元素，索引号分别是1和100000000001，按照先前的设计思路，会浪费很大的存储空间。
会不会存在一个方法，为已有的索引创建新的索引，通过压缩位数，让新索引可以和原有的大范围的稀疏索引进行一一对应，新索引所需要的存储空间要大大减小，这就是哈希思想。

上面的例子中哈希函数的设计很随意，但是从这个例子中我们也可以得到信息：
哈希函数就是一个映射，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可；
因为新的索引对旧的索引进行了空间上的压缩，所以不可能所有的输入都只对应唯一一个输出，也就是哈希函数式有可能发生冲突的，哈希函数不可能做成一对一的映射关系，其本质是一个多对一的映射。

直接寻址法：很容易理解，key=Value+C； 这个“C”是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解释同上。
数字分析法：这种蛮有意思，比如有一组value1=112233，value2=112633，value3=119033，针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动，其他数不变。那么我们取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此处忽略，见名识意。
折叠法：这种蛮有意思,比如value=135790，要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160，然后去掉高位“1”,此时key=60，哈哈，这就是他们的哈希关系，这样做的目的就是key与每一位value都相关，来做到“散列地址”尽可能分散的目地。

当两个不同的数据元素的哈希值相同时，就会发生冲突。解决冲突常用的手法有2种：
开放地址法：
如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。
链接法：
将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。

python的dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索，在发生哈希冲突的时候采用的是开放寻址法。java的HashMap也是采用了哈希表实现，但是在发生哈希冲突的时候采用的是链接法。

㈢ python中怎么取出字典的键

举例如下：

1、新增python文件，testdictkey.py；

㈣ Python字典中几个常用函数总结

1、get() 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值。
语法：dict.get(key,default=None)
参数：
key 字典中要查找的键。
default 如果指定键的值不存在时，返回该默认值值。
例：
dict={'Name':'alex','Age':21}
print("Name is:%s"% dict.get('Name')+"\n"+ "Age is:%d"% dict.get('Age'))
显示结果为：
Name is:alex
Age is:21

2、update() 将一个字典中的值更新到另一个字典中。
语法：dict.update(dict2)
参数：
dict2 添加到指定字典dict里的字典。
例：
dict={'Name':'alex','Age':21}
dict2={'Sex':'female'}
dict.update(dict2)
print("Value is %s" % dict)
显示结果为：
Value is {'Name': 'alex', 'Age': 21, 'Sex': 'female'}

㈤ python dict怎么实现的

Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于mmy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现mmy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或mmy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为mmy态

在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
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㈥ python中字典常用的方法有哪些，分别有什么作用

写法：字典序列[key] = 值 ***字典为可变类型

常用方法：
1、# 新增字典中的数据
dict1 = {'name':'huu','age':20,'gender':'男'}
dict1['id'] = 133
print(dict1)

2、# 修改字典中的数据
dict1['name'] = 'xiauaiguai'
print(dict1)
3、删除字典或删除字典中指定键值对
del()/del:

dict1 = {'name':'huanghu','age':30,'gender':'男'}

# del(dict1) 直接将字典删除了，运行报错

del dict1['name']
print(dict1)
# del dict1[names] 删除不存在的key，运行报错

4、清空字典
clear():
dict1.clear() # 清空字典
print(dict1)

5、查找
key值查找
如果当前查找的key存在则返回对应的值，否则则报错
函数查找
get():如果当前查找的key不存在则返回第二个参数值（默认值），
如果省略第二个参数则返回 None
key()

dict1 = {'name':'huhu','age':20,'gender':'男'}

print(dict1['name']) # huhu
print(dict1['id']) # 报错

# 1, get()查找

print(dict1.get('name')) # huanghu
print(dict1.get('id',133)) # 133--如果当前查找的key不存在则返回第二个参数值（默认值）
print(dict1.get('id')) # None--如果省略第二个参数则返回 None

# 2, keys() 查找字典中所有的key，返回可迭代对象
print(dict1.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'gender'])

# 3，values() 查找字典中所有的values,
print(dict1.values()) # dict_values(['huanghu', 30, '男'])

# 4, items() 查找字典中所有的键值对，返回可迭代对象，里面的数据是元组，
元组数据1是字典中的key，元组数据2是字典key对应的值
print(dict1.items()) # dict_items([('name', 'huahu'), ('age', 20), ('gender', '男')])

㈦ python字典，如何查找值中包含指定字符串的键

1、说明python中检测字典的键中是否含有某串字符，便利字典键值，再判断字符串是否在键值中即可。2、示例代码：# 定义一个字典dic = {'1984/1/2': 123, '1984/1/3': 0, '1985/1/1': 156}# 遍历字典键中是否包含1984for key in dic: if '1984' in key: print('键值中包含字符串"1984"') # 或者需要的其它操作 else: print('键值中不包含字符串"1984"')3、执行结果：键值中包含字符串"1984"键值中不包含字符串"1984"键值中包含字符串"1984"

4、其它说明：python使用for in直接操作字典就是遍历字典的键值，python使用in操作来判断字符串中是否包含子串最方便，要优于使用字符串的函数index或者find。

index函数在找不到子串时会报错，find函数会返回-1。

㈧ python中利用dict的key（）函数读取键，构造新的list

dict_key(list)不是一种结构，而是一个dict_key类

这是一个不支持索引的，你可以通过

print(type(data.keys())来查看该类，

如果你需要一个list的key值 ，你可以通过list(data.keys())的方式获取一个可索引的列表

㈨ python中字典的使用方法怎么样的

dict全称dictionary，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]

给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88

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

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
>>> 'Thomas' in dFalse

二是通过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
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}