# 3.1. Dictionary 介绍
* 3.1.1\. Dictionary 的定义
* 3.1.2\. Dictionary 的修改
* 3.1.3\. 从 dictionary 中删除元素
Dictionary 是 Python 的内置数据类型之一,它定义了键和值之间一对一的关系。
> 注意
> Python 中的 dictionary 就像 Perl 中的 hash (哈希数组)。在 Perl 中,存储哈希值的变量总是以 `%` 字符开始;在 Python 中,变量可以任意取名,并且 Python 在内部会记录下其数据类型。
> 注意
> Python 中的 dictionary 像 Java 中的 `Hashtable` 类的实例。
> 注意
> Python 中的 dictionary 像 Visual Basic 中的 `Scripting.Dictionary` 对象的实例。
## 3.1.1. Dictionary 的定义
## 例 3.1. 定义 Dictionary
```
>>> d = {"server":"mpilgrim", "database":"master"}
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'database': 'master'}
>>> d["server"]
'mpilgrim'
>>> d["database"]
'master'
>>> d["mpilgrim"]
Traceback (innermost last):
File "<interactive input>", line 1, in ?
KeyError: mpilgrim
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | 首先我们创建了新 dictionary,它有两个元素,将其赋给变量 `d` 。每一个元素都是一个 key-value 对;整个元素集合用大括号括起来。 |
| \[2\] | `'server'` 是一个 key,它所关联的值是通过 `d["server"]` 来引用的,为 `'mpilgrim'`。 |
| \[3\] | `'database'` 是一个 key,它所关联的值是通过 `d["database"]` 来引用的,为 `'master'`。 |
| \[4\] | 您可以通过 key 来引用其值,但是不能通过值获取 key。所以 `d["server"]` 的值为 `'mpilgrim'`,而使用 `d["mpilgrim"]` 会引发一个异常,因为 `'mpilgrim'` 不是一个 key。 |
## 3.1.2. Dictionary 的修改
## 例 3.2. 修改 Dictionary
```
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'database': 'master'}
>>> d["database"] = "pubs"
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'database': 'pubs'}
>>> d["uid"] = "sa"
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'pubs'}
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | 在一个 dictionary 中不能有重复的 key。给一个存在的 key 赋值会覆盖原有的值。 |
| \[2\] | 在任何时候都可以加入新的 key-value 对。这种语法同修改存在的值是一样的。(是的,它可能某天会给您带来麻烦。假设你一次次地修改一个 dictionary,但其间您使用的 key 并未按照您的想法进行改变。您可能以为加入了新值,但实际上只是一次又一次地修改了同一个值。) |
请注意新的元素 (key 为 `'uid'`,value 为 `'sa'`) 出现在中间。实际上,在第一个例子中的元素看上去是的有序不过是一种巧合。现在它们看上去的无序同样是一种巧合。
> 注意
> Dictionary 没有元素顺序的概念。说元素 “顺序乱了” 是不正确的,它们只是序偶的简单排列。这是一个重要的特性,它会在您想要以一种特定的,可重现的顺序 (像以 key 的字母表顺序) 存取 dictionary 元素的时候骚扰您。有一些实现这些要求的方法,它们只是没有加到 dictionary 中去。
当使用 dictionary 时,您需要知道:dictionary 的 key 是大小写敏感的。
## 例 3.3. Dictionary 的 key 是大小写敏感的
```
>>> d = {}
>>> d["key"] = "value"
>>> d["key"] = "other value"
>>> d
{'key': 'other value'}
>>> d["Key"] = "third value"
>>> d
{'Key': 'third value', 'key': 'other value'}
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | 为一个已经存在的 dictionary key 赋值,将简单覆盖原有的值。 |
| \[2\] | 这不会为一个已经存在的 dictionary key 赋值,因为在 Python 中是区分大小写的,也就是说 `'key'` 与 `'Key'` 是不同的。所以这种情况将在 dictionary 中创建一个新的 key-value 对。虽然看上去很相近,但是在 Python 眼里是完全不同的。 |
## 例 3.4. 在 dictionary 中混用数据类型
```
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'pubs'}
>>> d["retrycount"] = 3
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master', 'retrycount': 3}
>>> d[42] = "douglas"
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master',
42: 'douglas', 'retrycount': 3}
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | Dictionary 不只是用于存储字符串。Dictionary 的值可以是任意数据类型,包括字符串、整数、对象,甚至其它的 dictionary。在单个 dictionary 里,dictionary 的值并不需要全都是同一数据类型,可以根据需要混用和匹配。 |
| \[2\] | Dictionary 的 key 要严格多了,但是它们可以是字符串、整数或几种其它的类型 (后面还会谈到这一点)。也可以在一个 dictionary 中混用和匹配 key 的数据类型。 |
## 3.1.3. 从 dictionary 中删除元素
## 例 3.5. 从 dictionary 中删除元素
```
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master',
42: 'douglas', 'retrycount': 3}
>>> del d[42]
>>> d
{'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'master', 'retrycount': 3}
>>> d.clear()
>>> d
{}
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | `del` 允许您使用 key 从一个 dictionary 中删除独立的元素。 |
| \[2\] | `clear` 从一个 dictionary 中清除所有元素。注意空的大括号集合表示一个没有元素的 dictionary。 |
## 进一步阅读
* _How to Think Like a Computer Scientist_ 讲授了 dictionary 和如何[使用 dictionary 模拟稀疏矩阵](http://www.ibiblio.org/obp/thinkCSpy/chap10.htm)。
* Python Knowledge Base 有许多[使用 dictionary 的示例代码](http://www.faqts.com/knowledge-base/index.phtml/fid/541)。
* Python Cookbook 讨论了[如何通过 key 对 dictionary 的值进行排序](http://www.activestate.com/ASPN/Python/Cookbook/Recipe/52306)。
* _Python Library Reference_ 总结了[所有的 dictionary 方法](http://www.python.org/doc/current/lib/typesmapping.html)。
- 版权信息
- 第 1 章 安装 Python
- 1.1. 哪一种 Python 适合您?
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.1. 概览
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.1. Dictionary 介绍
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.1. 概览
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.1. 概览
- 5.2. 使用 from _module_ import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict:一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.1. 异常处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 `sys.modules`
- 6.5. 与目录共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.1. 概览
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用 {n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究:解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.1. 概览
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.1. 概览
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue [9]
- 第 10 章 脚本和流
- 10.1. 抽象输入源
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 查询缓冲节点
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 根据节点类型创建不同的处理器
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.1. 概览
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理压缩数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.1. 概览
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.1. 罗马数字程序介绍 II
- 13.2. 深入
- 13.3. romantest.py 介绍
- 13.4. 正面测试 (Testing for success)
- 13.5. 负面测试 (Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测 (Testing for sanity)
- 第 14 章 测试优先编程
- 14.1. roman.py, 第 1 阶段
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.1. 处理 bugs
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 函数编程
- 16.1. 概览
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 重识列表过滤
- 16.4. 重识列表映射
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.1. 概览
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.1. 概览
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.0. Preamble
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. GNU 自由文档协议
- H.0. 序
- H.1. 适用范围和定义
- H.2. 原样复制
- H.3. 大量复制
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- H.5. 合并文档
- H.6. 文档合集
- H.7. 独立著作聚集
- H.8. 翻译
- H.9. 终止协议
- H.10. 协议将来的修订
- H.11. 如何为你的文档使用本协议
- 附录 I. Python license
- I.A. History of the software
- I.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
- 附录 J. Python 协议
- J.0. 关于译文的声明
- J.A. 软件的历史
- J.B. 使用 Python 的条款和条件