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目录1. 引言2. 使用uNIOn操作合并字典3. 使用解包操作合并字典4. 使用字典生成式5. 字典中key-value互换6. 列表转为字典7. 字典按照value来排
在日常工作中，大家都需要进行字典的相关操作，对于某些初学者，经常会写一堆繁琐的代码来实现某项简单的功能。本篇文章重点介绍一些在python中关于字典的一些简单技巧，熟练掌握相关技巧可以极大提升大家的工作效率。
闲话少说，我们直接开始吧！
当然我们可以使用for循环来组合不同字典中的元素，但是在使用python3.9之后，我们可以方便的使用union操作来进行字典的合并。
样例代码如下：
cities_us = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_uk = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities = cities_us|cities_uk
print(cities)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
当然我们也可以使用|= 来实现，如下：
cities_us = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_uk = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities_us |= cities_uk
print(cities_us)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}考虑到使用union操作的简洁性，我经常尽可能的使用该操作进行字典的合并操作。但是，如果我们使用的是Python3.9以下的版本，有没有其他简洁的方式来实现上述字典合并功能呢？
当然是存在的，此时推荐使用解包操作来实现。
样例如下：
cities_1 = {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US'}
cities_2 = {'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
cities = {**cities_1, **cities_2}
print(cities)
# {'New York City': 'US', 'Los Angeles': 'US', 'London': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
与Python中的列表生成式一样，字典生成式也是创建字典的一种简便的方法，它为我们提供了筛选数据的灵活性。
字典生成式的一般范式为：
D = {<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->key: value for key,value in iterable (if condition)}我们可以通过下方例子来体检一下字典生成式的强大，如下：
cities = ['London', 'New York', 'Tokyo', 'Cambridge', 'Oxford']
countries = ['UK', 'US', 'Japan', 'UK', 'UK']
uk_cities = {city: country for city, country in zip(cities, countries) if country == 'UK'}
print(uk_cities)
# {'London': 'UK', 'Cambridge': 'UK', 'Oxford': 'UK'}
在某些情形下，我们需要互换字典中的key-value，当然有各种各样的策略来实现上述功能。
以下是我比较推荐的两种实现，如下：
cities = {<!--{cke_protected}{C}%3C!%2D%2D%20%2D%2D%3E-->'London': 'UK', 'Tokyo': 'Japan', 'New York': 'US'}方案一：
reversed_cities = {v: k for k, v in cities.items()}
print(reversed_cities)
# {'UK': 'London', 'Japan': 'Tokyo', 'US': 'New York'}
方案二：
reversed_cities = dict(zip(cities.values(), cities.keys()))
print(reversed_cities)
列表也是Python中最常使用的数据结构之一，在某些情形下，我们需要将列表转化为字典。这里我们分情况来讨论：
假如列表中包含key和value，此时可以直接使用dict来生成相应的对象，如下：
cities = [('London', 'UK'), ('New York', 'US'), ('Tokyo', 'Japan')]
d_cities = dict(cities)
print(d_cities)
# {'London': 'UK', 'New York': 'US', 'Tokyo': 'Japan'}
如果列表中只含有key，需要统一赋值某value，此时一般使用dict.fromkeys 方法来实现，如下：
cities = ['London', 'Leeds', 'Birmingham']
d_cities = dict.fromkeys(cities,'UK') # set the default value to 'UK'
print(d_cities)
# {'London': 'UK', 'Leeds': 'UK', 'Birmingham': 'UK'}
使用一行代码来实现字典按照value排序，可以借助lambda来实现，样例如下：
cities = {'London': '2', 'Tokyo': '3', 'New York': '1'}
print(sorted(cities.items(),key=lambda d:d[1]))
# [('New York', '1'), ('London', '2'), ('Tokyo', '3')]
如果我们需要知道在字符串中每个字母使用了多少次，最直观的方法可能是编写一个for循环来遍历所有字母并进行统计。
但如果我们知道Counter，则上述任务将变得异常简单：
from collections import Counter
city = "Yang Zhou"
chars = Counter(city)
print(chars)
# Counter({'Y': 1, 'a': 1, 'n': 1, 'g': 1, ' ': 1, 'Z': 1, 'h': 1, 'o': 1, 'u': 1})顾名思义，Counter对象帮助我们完成字符统计部分，并将结果保存为字典。如果我们能在类似的使用场景中记住这个特殊的dict，那么可以节省大量的代码编写时间。
本文重点介绍了Python中字典操作的相关技巧，并针对性的给出了相关示例和代码实现。最后，送给大家两句话共勉：
学习Python意味着我们可以编写返回正确结果的程序。
掌握Python意味着我们可以以优雅、整洁和Pythonic的方式编写相同的程序。
到此这篇关于Python字典使用技巧详解的文章就介绍到这了,更多相关Python字典内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: Python字典使用技巧详解
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