一、字典類型概述
Python字典是一種無序的、可變的數據類型,用於存儲鍵值對(key:value)。字典的處理效率非常高,非常適合用於查找和處理大型數據集合。
創建字典的方式非常簡單,使用花括號{},並在其中使用鍵值對(key:value)來填充字典。如下所示:
# 字典創建
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
dict2 = dict([('A', 65), ('B', 66), ('C', 67)])
dict3 = dict(D=68, E=69, F=70)
# 字典打印輸出
print(dict1)
print(dict2)
print(dict3)
輸出結果如下:
{'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
{'A': 65, 'B': 66, 'C': 67}
{'D': 68, 'E': 69, 'F': 70}
二、字典基本操作
1. 訪問字典元素
訪問字典元素非常簡單,只需要通過鍵獲取對應的值即可。如下所示:
# 字典訪問
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(dict1['Bob'])
輸出結果如下:
28
2. 修改字典元素
修改字典元素也非常簡單,只需要通過鍵獲取對應的值,並修改即可。如下所示:
# 字典修改
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
dict1['Charlie'] = 35
print(dict1)
輸出結果如下:
{'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 35}
3. 添加字典元素
添加字典元素也非常簡單,只需要通過鍵設置對應的值即可。如下所示:
# 字典添加元素
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
dict1['David'] = 22
print(dict1)
輸出結果如下:
{'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30, 'David': 22}
4. 刪除字典元素
刪除字典元素同樣很簡單,使用del語句刪除即可。如下所示:
# 字典刪除元素
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
del dict1['Bob']
print(dict1)
輸出結果如下:
{'Alice': 25, 'Charlie': 30}
三、字典內置函數
1. len()函數
len()函數用於返回字典中元素的數量。如下所示:
# len()函數
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(len(dict1))
輸出結果如下:
3
2. str()函數
str()函數用於將字典轉換為字符串。如下所示:
# str()函數
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(str(dict1))
輸出結果如下:
{'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
3. keys()函數
keys()函數用於返回字典中所有鍵的列表。如下所示:
# keys()函數
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(dict1.keys())
輸出結果如下:
dict_keys(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
4. values()函數
values()函數用於返回字典中所有值的列表。如下所示:
# values()函數
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(dict1.values())
輸出結果如下:
dict_values([25, 28, 30])
5. items()函數
items()函數用於返回字典中所有鍵值對的列表。如下所示:
# items()函數
dict1 = {'Alice': 25, 'Bob': 28, 'Charlie': 30}
print(dict1.items())
輸出結果如下:
dict_items([('Alice', 25), ('Bob', 28), ('Charlie', 30)])
四、字典應用場景
字典類型的應用非常廣泛,以下列舉幾個簡單的場景:
1. 統計字符串中字母的頻率
可以使用字典類型來統計字符串中每個字母出現的頻率,如下所示:
# 字母頻率統計例子
str1 = 'hello world'
freq = {}
for char in str1:
if char in freq:
freq[char] += 1
else:
freq[char] = 1
print(freq)
輸出結果如下:
{'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}
2. 數據查找
在具有大量數據的應用程序中,字典類型經常被用於數據查找,如下所示:
# 使用字典查找
students = {
"Alice": {
"age": 19,
"score": 90
},
"Bob": {
"age": 20,
"score": 80
},
"Charlie": {
"age": 18,
"score": 95
}
}
name = input("請輸入學生姓名:")
if name in students:
print("學生姓名:{}".format(name))
print("學生年齡:{}".format(students[name]['age']))
print("學生成績:{}".format(students[name]['score']))
else:
print("未找到學生信息。")
3. 統計單詞出現頻率
同理,可以使用字典類型來統計一段文章中每個單詞出現的頻率,如下所示:
# 單詞頻率統計例子
article = """Every problem has a solution. If there is no solution, then it's not a problem."""
freq = {}
for word in article.split():
word = word.lower()
if word in freq:
freq[word] += 1
else:
freq[word] = 1
print(freq)
輸出結果如下:
{'every': 1, 'problem': 2, 'has': 1, 'a': 2, 'solution.': 1, 'if': 1, 'there': 1, 'is': 1, 'no': 1, 'solution,': 1, 'then': 1, "it's": 1, 'not': 1}
五、總結
通過本文的介紹,我們了解了Python字典類型的使用方法和基本操作,以及字典類型的應用場景。學會了使用字典類型,將更加便捷和高效地處理大型數據集合。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/282990.html