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一、字典简介
字典（Dictionary）是Python中一种无序（Python 3.7+开始变为有序）、可变的数据结构，用{}表示。它通过键值对（key-value pairs）存储数据，具有极快的查找速度。
特点：
-
键（key）必须是不可变类型（字符串/数字/元组）
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值（value）可以是任意类型
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键具有唯一性（重复键会覆盖）
二、创建字典
# 方法1：直接创建
person = {"name": "Alice", "age": 25, "is_student": False}
# 方法2：使用dict构造函数
scores = dict(math=90, physics=85)
# 方法3：字典推导式
square_dict = {x: x**2 for x in range(5)} # {0:0, 1:1, 2:4, 3:9, 4:16}
# 空字典
empty_dict = {}三、访问元素
# 通过键访问
print(person["name"]) # 输出：Alice
# get()方法（推荐，避免KeyError）
print(person.get("age")) # 25
print(person.get("email")) # None
print(person.get("email", "N/A")) # 返回默认值"N/A"四、修改与添加
# 修改现有键的值
person["age"] = 26
# 添加新键值对
person["email"] = "alice@example.com"
# 批量更新 update()
person.update({"city": "Beijing", "age": 27})五、删除元素
# del语句
del person["is_student"]
# pop() 删除并返回值
email = person.pop("email")
# popitem() 删除最后插入的项（Python 3.7+）
key, value = person.popitem()
# 清空字典
person.clear()六、常用方法
| 方法 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| keys() | 返回所有键 | person.keys() → dict_keys(['name', 'age']) |
| values() | 返回所有值 | person.values() → dict_values(['Alice', 25]) |
| items() | 返回所有键值对 | person.items() → dict_items([('name', 'Alice'), ...]) |
| setdefault() | 安全设置默认值 | person.setdefault('country', 'China') |
七、遍历字典
# 遍历键
for key in person:print(key)
# 遍历键值对
for key, value in person.items():print(f"{key}: {value}")
# 遍历值
for value in person.values():print(value)八、嵌套字典
employees = {"emp_001": {"name": "Bob","skills": ["Python", "SQL"]},"emp_002": {"name": "Charlie","salary": 8000}
}
# 访问嵌套数据
print(employees["emp_001"]["skills"][0]) # 输出：Python九、实用技巧
- 合并字典（Python 3.9+）
dict1 = {"a": 1}
dict2 = {"b": 2}
merged = dict1 | dict2 # {'a':1, 'b':2}- 快速统计频率
text = "apple banana apple orange"
words = text.split()
counter = {}
for word in words:counter[word] = counter.get(word, 0) + 1
# {'apple':2, 'banana':1, 'orange':1}- 字典视图对象
keys_view = person.keys()
person["new_key"] = "value" # 视图对象会同步更新十、注意事项
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避免用可变对象作为键
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使用
in检查键是否存在：if "age" in person: -
字典推导式比循环更高效
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浅拷贝使用
copy()方法，深拷贝需要import copy
通过掌握这些基础操作，您已经可以高效地使用字典处理各种数据存储和快速查找需求。字典非常适合存储需要键值关联的数据，如配置信息、JSON数据、属性集合等场景。