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關于高效使用Python字典的清單

字典(dict)對象是 Python 最常用的數據結構,社區(qū)曾有人開玩笑地說:"Python企圖用字典裝載整個世界",字典在Python中的重要性不言而喻,這里整理了幾個關于高效使用字典的清單,希望Python開發(fā)者可以在日常應用開發(fā)中合理利用,讓代碼更加 Pythonic。

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1、用 in 關鍵字檢查 key 是否存在

Python之禪中有一條開發(fā)哲學是:

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

盡量找一種,***是唯一種顯而易見的解決方案。Python2 中判斷某個 key 是否存在字典中可使用 has_key 方法,另外一種方式是使用 in 關鍵字。但是強烈推薦使用后者,因為 in 的處理速度更快,另外一個原因是 has_key 這個方法在 Python3 被移除了,要想同時兼容py2和py3兩個版本的代碼,用 in 是***的選擇。

bad

 
 
 
 
  1. d = {'name': 'python'}  
  2. if d.has_key('name'): 
  3.     pass 

good

 
 
 
 
  1. if 'name' in d: 
  2.     pass 

2、用 get 獲取字典中的值

關于獲取字典中的值,一種簡單的方式就是用 d[x] 訪問該元素,但是這種情況在 key 不存在的情況下會報 KeyError 錯誤,當然你可以先用 in 操作檢查 key 是否在字典中再獲取,不過這種方式不符合 Python 之禪中說的:

  • Simple is better than complex.
  • Flat is better than nested.

好的代碼應該是簡單易懂的,扁平的代碼結構更加可讀。我們可以使用 get 方法來代替 if ... else

bad

 
 
 
 
  1. d = {'name': 'python'} 
  2. if 'name' in d: 
  3.     print(d['hello']) 
  4. else: 
  5.     print('default') 

good

 
 
 
 
  1. print(d.get("name", "default")) 

3、用 setdefault 為字典中不存在的 key 設置缺省值

 
 
 
 
  1. data = [ 
  2.         ("animal", "bear"), 
  3.         ("animal", "duck"), 
  4.         ("plant", "cactus"), 
  5.         ("vehicle", "speed boat"), 
  6.         ("vehicle", "school bus") 
  7.     ] 

在做分類統(tǒng)計時,希望把同一類型的數據歸到字典中的某種類型中,比如上面代碼,把相同類型的事物用列表的形式重新組裝,得到新的字典

 
 
 
 
  1. groups = {} 
  2.  
  3. >>>  
  4. {'plant': ['cactus'],  
  5.  'animal': ['bear', 'duck'],  
  6.  'vehicle': ['speed boat', 'school bus'] 

普通的方式就是先判斷 key 是否已經存在,如果不存在則要先用列表對象進行初始化,再執(zhí)行后續(xù)操作。而更好的方式就是使用字典中的 setdefault 方法。

bad

 
 
 
 
  1. for (key, value) in data: 
  2.     if key in groups: 
  3.         groups[key].append(value) 
  4.     else: 
  5.         groups[key] = [value] 

good

 
 
 
 
  1. groups = {} 
  2. for (key, value) in data: 
  3.     groups.setdefault(key, []).append(value) 

setdefault 的作用是:

  • 如果 key 存在于字典中,那么直接返回對應的值,等效于 get 方法
  • 如果 key 不存在字典中,則會用 setdefault 中的第二個參數作為該 key 的值,再返回該值。

4、用 defaultdict 初始化字典對象

如果不希望 d[x] 在 x 不存在時報錯,除了在獲取元素時使用 get 方法之外,另外一種方式是用 collections 模塊中的 defaultdict,在初始化字典的時候指定一個函數,其實 defaultdit 是 dict 的子類。

 
 
 
 
  1. from collections import defaultdict  
  2. groups = defaultdict(list) 
  3. for (key, value) in data: 
  4.     groups[key].append(value) 

當 key 不存在于字典中時,list 函數將被調用并返回一個空列表賦值給 d[key],這樣一來,你就不用擔心調用 d[k] 會報錯了。

5、用 fromkeys 將列表轉換成字典

 
 
 
 
  1. keys = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u' } 
  2. value = [] 
  3. d = dict.fromkeys(keys, value) 
  4. print(d) 
  5.  
  6. >>> 
  7. {'i': [], 'u': [], 'e': [],  
  8.  'a': [], 'o': []} 

6、用字典實現 switch ... case 語句

Python 中沒有 switch ... case 語句,這個問題Python之父龜叔表示這個語法過去沒有,現在沒有,以后也不會有。因為Python簡潔的語法完全可以用 if ... elif 實現。如果有太多的分支判斷,還可以使用字典來代替。

 
 
 
 
  1. if arg == 0: 
  2.     return 'zero' 
  3. elif arg == 1: 
  4.     return 'one' 
  5. elif arg == 2: 
  6.     return "two" 
  7. else: 
  8.     return "nothing" 

good

 
 
 
 
  1. data = { 
  2.     0: "zero", 
  3.     1: "one", 
  4.     2: "two", 
  5. data.get(arg, "nothing") 

7、使用 iteritems 迭代字典中的元素

python提供了幾種方式迭代字典中的元素,***種是使用 items 方法:

 
 
 
 
  1. d = { 
  2.     0: "zero", 
  3.     1: "one", 
  4.     2: "two", 
  5.  
  6. for k, v in d.items(): 
  7.     print(k, v) 

items 方法返回的是(key ,value)組成的列表對象,這種方式的弊端是迭代超大字典的時候,內存瞬間會擴大兩倍,因為列表對象會一次性把所有元素加載到內存,更好的方式是使用 iteritems

 
 
 
 
  1. for k, v in d.iteritems(): 
  2.     print(k, v) 

iteritems 返回的是迭代器對象,迭代器對象具有惰性加載的特性,只有真正需要的時候才生成值,這種方式在迭代過程中不需要額外的內存來裝載這些數據。注意 Python3 中,只有 items 方法了,它等價于 Python2 中的 iteritems,而 iteritems 這個方法名被移除了。

8、使用字典推導式

推導式是個絕妙的東西,列表推導式一出,map、filter等函數黯然失色,自 Python2.7以后的版本,此特性擴展到了字典和集合身上,構建字典對象無需調用 dict 方法。

bad

 
 
 
 
  1. numbers = [1,2,3] 
  2. d = dict([(number,number*2) for number in numbers]) 

good

 
 
 
 
  1. numbers = [1, 2, 3] 
  2. d = {number: number * 2 for number in numbers} 

本文名稱:關于高效使用Python字典的清單
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