一、定义和基础用法
Python Dictionary是一种使用键值对来存储数据的数据结构，每个键值对称为字典中的一个元素。字典可以用于存储任何类型的数据，包括整数、字符串、列表等。
#创建一个空字典
dict1={}
#创建一个字典，使用花括号{}和冒号:连接键和值
dict2={"name":"John", "age":23}
#获取字典中的某个元素，使用键
print(dict2["name"])
#添加/更新一个元素
dict2 ["address"]="123 Main Street"
dict2 ["name"]="Mary"
#删除一个元素
del dict2["age"]
二、遍历和嵌套字典
通过遍历字典中的键或值，可以对字典进行操作和处理。嵌套字典允许在一个字典中存储另一个字典。
#遍历字典中的键
for key in dict2:
print(key)
#遍历字典中的值
for value in dict2.values():
print(value)
#遍历字典中的键值对
for key, value in dict2.items():
print(key, ":", value)
#嵌套字典
dict3={"name":"John", "age":23, "address":{"street":"123 Main Street", "city":"New York"}}
print(dict3["address"]["city"])
三、字典推导式和内置方法
字典推导式是一种使用简洁语法生成字典的方式。Python还提供了一些内置方法来操作字典，包括获取键、值、长度、合并、拷贝等。
#字典推导式
dict4={i: i**2 for i in range(5)}
print(dict4)
#获取键、值、长度
keys=dict3.keys()
values=dict3.values()
length=len(dict3)
#合并字典
dict5={"name":"Mary", "phone":"555-1234"}
dict3.update(dict5)
print(dict3)
#拷贝字典
dict6=dict3.copy()
四、应用场景
Python Dictionary在实际开发中有很多应用场景。以下是一些常见的应用场景：
1、缓存数据：使用字典保存计算结果或其它可能被频繁访问的数据，可以提高程序的运行效率，避免进行多次相同的计算。
2、数据分析：使用字典保存数据分析的结果和参数，方便后续的操作和查询。
3、Web开发：使用字典处理表单提交的数据，从而将数据存储到关系型数据库中或者进行进一步的处理操作。
#应用场景示例1
cache={}
def fib(n):
if n in cache:
return cache[n]
result=None
if n<2:
result=n
else:
result=fib(n-1)+fib(n-2)
cache[n]=result
return result
#应用场景示例2
data={"name":"John", "age":23, "gender":"male", "salary":5000}
average_salary=data["salary"]/12
data["average_salary"]=average_salary
#应用场景示例3
form_data={"name":"John", "age":23, "gender":"male", "email":"john@example.com"}
db_data={}
for key, value in form_data.items():
db_key=key.upper()
db_data[db_key]=value
print(db_data)
五、总结
Python Dictionary是一种使用键值对来存储数据的量级存储结构，可以存储任何类型的数据，包括整数、字符串、列表等，并且具有很多有用的操作和函数。我们可以通过遍历字典中的键或值来对字典进行操作和处理，也可以使用字典推导式和内置方法。在实际开发中，Python Dictionary有很多应用场景，包括缓存数据、数据分析和Web开发等。
原创文章，作者：VBWM，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/138133.html
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