探索Python，第7部分：探索Python类型层次结构

转载：http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-python7/
如何成功地使用dictionary
级别：中级
Robert Brunner
(
[email=rb@ncsa.uiuc.edu?subject=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%20Python%20%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E5%B1%82%E6%AC%A1%E7%BB%93%E6%9E%84]rb@ncsa.uiuc.edu[/email]
), 研究科学家, National Center for Supercomputing Applications
2006 年  1 月  23 日
    本文研究Python类型层次结构并介绍dictionary容器类型。与前面文章中讨论的Python tuple、string和list容器类型不同，dictionary类型是一个无序的容器，依赖于键-值映射。因此，要根据键值访问dictionary中的元素，而不是根据它们在序列中的位置。dictionary类型的独特特性看起来可能不同寻常，但是如果使用得当，它们可以提供强大的能力。
dictionary
    我们都曾经使用过语言词典来查找不认识的单词的定义。语言词典针对给定的单词（比如python）提供一组标准的信息。这种系统将定义和其他信息与实际的单词关联（映射）起来。使用单词作为键定位器来寻找感兴趣的信息。这种概念延伸到Python编程语言中，就成了特殊的容器类型，称为dictionary。
    dictionary数据类型在许多语言中都存在。它有时候称为关联数组（因为数据与一个键值相关联），或者作为散列表。但是在Python中，dictionary是一个很好的对象，因此即使是编程新手也很容易在自己的程序中使用它。按照正式的说法，Python中的dictionary是一种异构的、易变的映射容器数据类型。
创建dictionary
    本系列中前面的文章介绍了Python编程语言中的一些容器数据类型，包括tuple、string和list（参见 参考资料）。这些容器的相似之处是它们都是基于序列的。这意味着要根据元素在序列中的位置访问这些集合中的元素。所以，给定一个名为a的序列，就可以使用数字索引（比如a[0]）或片段（比如a[1:5]）来访问元素。Python中的dictionary容器类型与这三种容器类型的不同之处在于，它是一个无序的集合。不是按照索引号，而是使用键值来访问集合中的元素。这意味着构造dictionary容器比tuple、string或list要复杂一些，因为必须同时提供键和相应的值，如清单1所示。
清单1. 在Python中创建dictionary，第1部分
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> len(d)
>>> type(d)          # Base object is the dict class
>>> d = {}           # Create an empty dictionary
>>> len(d)
>>> d = {1 : 'one'}  # Create a single item dictionary
>>> d
{1: 'one'}
>>> len(d)
>>> d = {'one' : 1}  # The key value can be non-numeric
>>> d
{'one': 1}
>>> d = {'one': [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
>>> d
{'one': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
    如这个例子所示，在Python中创建dictionary要使用花括号和以冒号分隔的键-值组合。如果没有提供键-值组合，那么就会创建一个空的dictionary。使用一个键-值组合，就会创建具有一个元素的 dictionary，以此类推，直至您需要的任何规模。与任何容器类型一样，可以使用内置的len方法查明集合中元素的数量。
    前面的示例还演示了关于dictionary容器的另一个重要问题。键并不限制为整数；它可以是任何不易变的数据类型，包括integer、float、tuple或string。因为list是易变的，所以它不能作为dictionary中的键。但是dictionary中的值可以是任何数据类型的。
    最后，这个示例说明了Python中dictionary的底层数据类型是dict对象。要进一步了解如何使用 Python中的dictionary，可以使用内置的帮助解释器来了解dict类，如清单2所示。
清单2. 获得关于dictionary的帮助
>>> help(dict)on class dict in module __builtin__:
     dict(object)
|  dict() -> new empty dictionary.
|  dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object
    关于dict类的帮助指出，可以使用构造函数直接创建dictionary，而不使用花括号。既然与其他容器数据类型相比，在创建dictionary时必须提供更多的数据，那么这些创建方法比较复杂也就不足为奇了。但是，在实践中使用dictionary并不难，如清单3所示。
清单3. 在Python中创建dictionary，第2部分
>>> l = [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> d = dict(l)(most recent call last):
File "", line 1, in ?: can't convert dictionary
update sequence element #0 to a sequence
   
>>> l = [(0, 'zero'), (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> d = dict(l)
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> l = [[0, 'zero'], [1, 'one'], [2, 'two'], [3, 'three']]
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d = dict(l)
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d  = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3)  
>>> d
{'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
>>> d = dict(0=zero, 1=one, 2=two, 3=three): keyword can't be an expression
    可以看到，创建dictionary需要键值和数据值。第一次从list创建dictionary的尝试失败了，这是因为没有匹配的键-数据值对。第二个和第三个示例演示了如何正确地创建dictionary：在第一种情况下，使用一个list，其中的每个元素都是一个tuple；在第二种情况下，也使用一个list，但是其中的每个元素是另一个list。在这两种情况下，内层容器都用于获得键到数据值的映射。
    直接创建dict容器的另一个方法是直接提供键到数据值的映射。这种技术允许显式地定义键和与其对应的值。这个方法其实用处不大，因为可以使用花括号完成相同的任务。另外，如前面的例子所示，在采用这种方式时对于键不能使用数字，否则会导致抛出一个异常。
访问和修改dictionary
    创建了dictionary之后，需要访问其中包含的数据。访问方式与访问任何Python容器数据类型中的数据相似，如清单4所示。
清单4. 访问dictionary中的元素
>>> d  = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3)
>>> d
{'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
>>> d['zero']
>>> d['three']
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
>>> d[0]
'zero'
>>> d[4]
'four'
>>> d[6](most recent call last):
File "", line 1, in ?: 6
>>> d[:-1](most recent call last):
File "", line 1, in ?: unhashable type

    可以看到，从dictionary中获取数据值的过程几乎与从任何容器类型中获取数据完全一样。在容器名后面的方括号中放上键值。当然，dictionary可以具有非数字的键值，如果您以前没有使用过这种数据类型，那么适应这一点需要些时间。因为在dictionary中次序是不重要的（dictionary中数据的次序是任意的），所以可以对其他容器数据类型使用的片段功能，对于dictionary是不可用的。试图使用片段或者试图从不存在的键访问数据就会抛出异常，指出相关的错误。
    Python中的dictionary容器也是易变的数据类型，这意味着在创建它之后可以修改它。如清单5所示，可以添加新的键到数据值的映射，可以修改现有的映射，还可以删除映射。
清单5. 修改dictionary
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d[0]
'zero'
>>> d[0] = 'Zero'
>>> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d[4] = 'four'
>>> d[5] = 'five'
>>> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> del d[0]
>>> d
{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> d[0] = 'zero'
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
    清单5演示了几个重点。首先，修改数据值是很简单的：将新的值分配给适当的键。其次，添加新的键到数据值的映射也很简单：将相关数据分配给新的键值。Python自动进行所有处理。不需要调用append这样的特殊方法。对于dictionary容器，次序是不重要的，所以这应该好理解，因为不是在dictionary后面附加映射，而是将它添加到容器中。最后，删除映射的办法是使用del操作符以及应该从容器中删除的键。
    在清单5中有一个情况看起来有点儿怪，键值是按照数字次序显示的，而且这个次序与插入映射的次序相同。不要误解——情况不总是这样的。Python dictionary中映射的次序是任意的，对于不同的Python安装可能会有变化，甚至多次使用同一Python解释器运行相同代码也会有变化。如果在一个dictionary中使用不同类型的键和数据值，那么就很容易看出这一点，如清单6所示。
清单6. 异构的容器
>>> d = {0: 'zero', 'one': 1}     
>>> d
{0: 'zero', 'one': 1}
>>> d[0]
'zero'
>>> type(d[0])
>>> d['one']
>>> type(d['one'])
>>> d['two'] = [0, 1, 2]
>>> d
{0: 'zero', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d[3] = (0, 1, 2, 3)
>>> d
{0: 'zero', 3: (0, 1, 2, 3), 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d[3] = 'a tuple'
>>> d
{0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
    如这个例子所示，可以在一个dictionary中使用不同数据类型的键和数据值。还可以通过修改 dictionary添加新的类型。最后，产生的dictionary的次序并不与插入数据的次序匹配。本质上，dictionary中元素的次序是由Python dictionary数据类型的实际实现控制的。新的Python解释器很容易改变这一次序，所以一定不要依赖于元素在dictionary中的特定次序。
用dictionary进行编程
    作为正式的Python数据类型，dictionary支持其他较简单数据类型所支持的大多数操作。这些操作包括一般的关系操作符，比如  和 ==，如清单7所示。
清单7. 一般关系操作
>>> d1 = {0: 'zero'}
>>> d2 = {'zero':0}
>>> d1 >> d2 = d1
>>> d1 >> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)
>>> d2 = d1.copy()
>>> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)
    前面的示例创建两个dictionary并使用它们测试要想复制dictionary，可以使用copy()方法。从这个示例中的最后几行可以看出，副本与原来的dictionary完全相同，但是容纳这个dictionary的变量具有不同的标识符。
    在Python程序中使用dictionary时，很可能希望检查dictionary中是否包含特定的键或值。如清单 8所示，这些检查很容易执行。
清单8. 条件测试和dictionary
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d.keys()
[0, 3, 'two', 'one']
>>> if 0 in d.keys():
...     print 'True'
...
>>> if 'one' in d:
...     print 'True'
...
>>> if 'four' in d:
...     print 'Dictionary contains four'
... elif 'two' in d:
...     print 'Dictionary contains two'
... contains two
    测试dictionary中键或数据值的成员关系是很简单的。dictionary容器数据类型提供几个内置方法，包括keys()方法和values()方法（这里没有演示）。这些方法返回一个列表，其中分别包含进行调用的 dictionary中的键或数据值。
    因此，要判断某个值是否是dictionary中的键，应该使用in操作符检查这个值是否在调用keys()方法所返回的键值列表中。可以使用相似的操作检查某个值是否在调用values()方法所返回的数据值列表中。但是，可以使用dictionary名作为简写表示法。这是有意义的，因为一般希望知道某个数据值（而不是键值）是否在dictionary中。
    在“Discover Python, Part 6” 中，您看到了使用for循环遍历容器中的元素是多么容易。同样的技术也适用于Python dictionary，如清单9所示。
清单9. 迭代和dictionary
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> for k in d.iterkeys():
...     print d[k]
... tuple
[0, 1, 2]
>>> for v in d.itervalues():
...     print v
... tuple
[0, 1, 2]
>>> for k, v in d.iteritems():
...     print 'd[',k,'] = ',v
... [ 0 ] =  zero[ 3 ] =  a tuple[ two ] =  [0, 1, 2][ one ] =  1
    这个示例演示了遍历dictionary的三种方式：使用从iterkeys()、itervalues()或iteritems() 方法返回的Python迭代器。（顺便说一下，可以通过在dictionary上直接调用适当方法，比如 d.iterkeys()，从而检查这些方法是否返回一个迭代器而不是容器数据类型。）iterkeys()方法允许遍历 dictionary的键，而itervalues()方法允许遍历dictionary包含的数据值。另一方面，iteritems() 方法允许同时遍历键到数据值的映射。
dictionary：另一种强大的Python容器
    本文讨论了Python dictionary数据类型。dictionary是一种异构的、易变的容器，依赖键到数据值的映射（而不是特定的数字次序）来访问容器中的元素。访问、添加和删除dictionary中的元素都很简单，而且dictionary很容易用于复合语句，比如if语句或for循环。可以在dictionary中存储所有不同类型的数据，可以按照名称或其他复合键值（比如tuple）访问这些数据，所以Python dictionary使开发人员能够编写简洁而又强大的编程语句。
参考资料
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关于作者


    Robert J. Brunner是国家超级计算应用中心的研究科学家，而且是伊利诺伊大学香槟分校的天文学助理教授。他曾就许多主题出版了好几本书，撰写了许多文章和教程。