ad

《零基础Python 从入门到精通》_让你学得轻松_4.4.1 定义字典

admin 116 2023-10-25

【摘要】 本书摘自《零基础Python 从入门到精通》一书中第4章,第4节,编者是壹零快学。

4.4 字典

4.4.1 定义字典

字典(dict)类型就和它的名字一样,可以像查字典一样去查找。其他一些语言里也有类似的类型,如PHP中的Array,Java中的HashMap。定义字典非常简单,例如:

动手写4.4.1

《零基础Python 从入门到精通》_让你学得轻松_4.4.1 定义字典

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

english = {

"we": "我们",

"world": "世界",

"company": "公司",

}

print(english, type(english))

执行结果如下:

{'we': '我们','world': '世界','company': '公司'}

从例子中我们可以很容易地看出,字典的元素是成对出现的,每个元素都是由“:”和键值对 (“:”左边的称为键或者Key,“:”右边的称为值或者Value)构成,元素和元素之间用“,”分 隔,整个字典用花括号“{}”包围。字典的键必须是唯一、不重复的,如果是空字典(一个元素都 没有),则可以直接使用“{}”表示。例如:

动手写4.4.2

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

empty = {}

print(empty, type(empty))

执行结果如下:

{}

4.4.2 使用字典

在Python中,字典其实就是一组键值对。这在赋值字典变量的时候就可以看出,字典元素都 是成对出现的,每个元素必须要有键和对应的值。访问字典跟查字典一样,需要用键去“查找”值。例如:

动手写4.4.3

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

english = {

"we": "我们",

"world": "世界",

"company": "公司",

}

print("world", english ["world"])

执行结果如下:

world 世界

第 4 章 数据结构

运行这个例子时,Python解释器将会显示错误信息“KeyError: 'city'”来提示我们“city”这个 键不存在。

字典和列表一样,都是一种可修改的结构,所以我们也能对字典进行修改。修改的方式和列表有些类似,例如:

动手写4.4.5

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

english = {

"we": "我们",

"world": "城市",

"company": "公司",

}

print(english)

english ["world"] = "世界"

print(english)

执行结果如下:

{'we': '我们','world': '城市','company': '公司'}

{'we': '我们','world': '世界','company': '公司'}

从这个例子的执行结果来看,我们成功修改了“world”对应的值。字典新增元素和修改元素的语法是一样的,例如:

动手写4.4.6

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

english = {}

print(english)

english ["city"] = "城市"

print(english)

执行结果如下:

{}

{'city': '城市'}

我们先定义一个空字典,里面没有任何元素,然后我们使用像修改字典一样的语法去添加新的元素,将元素远程添加到原来的空字典中,十分方便。

由于字典和列表一样,都是可以被修改的类型,所以字典中的元素自然也能被删除,例如:

动手写4.4.7

#!/usr/bin/env python3

# -*- coding: utf-8 -*-

english = {

"we": "我们",

"city": "城市",

"company": "公司",

}

print(english)

del english ["city"]

print(english)

执行结果如下:

{'we': '我们','city': '城市','company': '公司'}

{'we': '我们','company': '公司'}

从结果中看到,del关键字同样也可以删除字典的元素。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们 18664393530@aliyun.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:学会《大数据可视化技术》_轻松读懂你的数据_2.1 视觉感知
下一篇:从《Python数据分析案例教程》中_领悟数据和Python的魅力_3.5 NumPy 数据分析案例
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~

×