Python基礎：映射（字典）

1、概述

映射類型（Mapping Types）是一種關聯式的容器類型，它存儲了對象與對象之間的映射關係。

字典（dict）是Python中惟一的映射類型，它是存儲了一個個 鍵值對（由 鍵 映射到 值）的關聯容器。其中，鍵（key）必須是可哈希的Python對象，而 值（value）能夠是任何Python對象。在功能上，Python中的字典相似於C++中的map。

Python中最強大、最靈活的數據類型當屬 列表 和 字典，如下是對這兩種數據類型的簡單比較：

比較點	列表	字典
表示方法	[]，[1, 2]	{}，{'a': 1, 'b': 2}
訪問元素的方式	索引	鍵
有序性	有序	無序
可變性	可變	可變
可操做性	操做豐富	操做豐富
表徵的數據結構	數組、堆棧、隊列等	哈希表等

2、操做

字典支持的主要操做以下：

操做	說明
class dict(other)	建立字典（other能夠是字典、(key, value)對的迭代器或關鍵字參數）
dict.fromkeys(seq[, value])	建立字典：用序列seq中的元素做爲鍵，值全爲value（未指定，則默認爲None）
len(d)	返回字典d的長度（即d中元素的個數）
d[key]	若是鍵key在字典d中，則返回其中key對應的值；不然拋出KeyError異常
d[key] = value	設置d[key]的值爲value（存在則修改，不存在則添加）
del d[key]	若是鍵key在字典d中，則從字典d中刪除d[key]；不然拋出KeyError異常
key in d	若是key在字典d中，返回True；不然，返回False
key not in d	若是key在字典d中，返回False；不然，返回True
iter(d)	同iterkeys()
d.clear()	刪除字典d中的全部元素
d.copy()	返回字典d的淺拷貝
d.get(key[, default])	若是key在字典d中，則返回d[key]；不然返回default（未指定，則默認爲None）
d.has_key(key)	同key in d（推薦使用key in d）
d.items()	返回包含字典d中的(key, value)對的列表
d.iteritems()	迭代版的items()：返回迭代器
d.iterkeys()	迭代版的keys()：返回迭代器
d.itervalues()	迭代版的values()：返回迭代器
d.keys()	返回包含字典d中的鍵的列表
d.pop(key[, default])	若是key在字典d中，則返回並刪除d[key]；不然返回default（未指定，則拋出KeyError異常）
d.popitem()	返回並刪除字典d中的任意一個元素（若是d爲空，則拋出KeyError異常）
d.setdefault(key[, default])	若是key在字典d中，則返回d[key]；不然執行d[key] = default，並返回default（未指定，則默認爲None）
d.update([other])	將other中的(key, value)對添加到字典d中（other能夠是字典、(key, value)對的迭代器或關鍵字參數）
d.values()	返回包含字典d中的值的列表
d.viewitems()	返回字典d的元素視圖
d.viewkeys()	返回字典d的鍵視圖
d.viewvalues()	返回字典d的值視圖

以上操做的示例以下：

>>> a = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
>>> b = dict(one=1, two=2, three=3)
>>> c = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))
>>> d = dict({'three': 3, 'one': 1, 'two': 2})
>>> a == b == c == d
True
>>> d = dict.fromkeys(['a', 'b', 'c'])
>>> d
{'a': None, 'c': None, 'b': None}
>>> d = dict.fromkeys(['a', 'b', 'c'], 6)
>>> d
{'a': 6, 'c': 6, 'b': 6}
>>> len(d)
3
>>> d.clear()
>>> d
{}
>>> d = a.copy()
>>> d
{'one': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> d['three']
3
>>> d['four'] = 4
>>> d
{'four': 4, 'one': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> del d['one']
>>> d
{'four': 4, 'three': 3, 'two': 2}
>>> 'four' in d, 'four' not in d
(True, False)
>>> d.has_key('four')
True
>>> d.get('one'), d.get('one', 10)
(None, 10)
>>> for k in d:
...     print k,
... 
four three two
>>> for k in iter(d):
...     print k,
... 
four three two
>>> for k in d.keys():
...     print k,
... 
four three two
>>> for k in d.iterkeys():
...     print k,
... 
four three two
>>> for k in d.viewkeys():
...     print k,
... 
four three two
>>> for v in d.values():
...     print v,
... 
4 3 2
>>> for v in d.itervalues():
...     print v,
... 
4 3 2
>>> for v in d.viewvalues():
...     print v,
... 
4 3 2
>>> for i in d.items():
...     print i,
... 
('four', 4) ('three', 3) ('two', 2)
>>> for i in d.iteritems():
...     print i,
... 
('four', 4) ('three', 3) ('two', 2)
>>> for i in d.viewitems():
...     print i,
... 
('four', 4) ('three', 3) ('two', 2)
>>> d.setdefault('two')
2
>>> d
{'four': 4, 'three': 3, 'two': 2}
>>> d.setdefault('one', 1)
1
>>> d
{'four': 4, 'one': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> d.update(five=1)
>>> d
{'four': 4, 'one': 1, 'five': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> d.update({'six': 6})
>>> d
{'four': 4, 'five': 1, 'two': 2, 'six': 6, 'three': 3, 'one': 1}
>>> d.pop('four')
4
>>> d
{'five': 1, 'two': 2, 'six': 6, 'three': 3, 'one': 1}
>>> d.popitem()
('five', 1)
>>> d
{'two': 2, 'six': 6, 'three': 3, 'one': 1}

3、字典特性

一、有序與無序

從概念上講，字典提供了這樣一種抽象：容器中的元素之間徹底獨立（因而也沒有前後順序），「鍵」是訪問元素的惟一方式。在這種 抽象層面 上，字典是 無序 的。

從實現上講，字典實際上是由 哈希表 實現的。而哈希表的基本思想是：經過 哈希函數（hash function）將「鍵」轉換爲「索引」，再使用「索引」去訪問 連續列表（如C中的數組）中的元素。由此可知，在哈希表中：一方面，元素本質上是存儲在一個連續列表中的，所以是 有序 的；另外一方面，用戶沒法肯定元素在連續列表中的實際位置（只能使用「鍵」去訪問元素，而「鍵」與「索引」的映射關係是由哈希函數在內部指定的），所以又是 無序 的。

所以在 實現層面 上，字典同時具有了 無序 和 有序 的特色：

• 無序體如今：字典中元素的排列順序與添加順序無關
• 有序體如今：在字典保持不變的狀況下，字典中元素的排列順序是固定的

上圖對應的示例以下：

# 無序
>>> d = {}
>>> d['a'] = 1
>>> d
{'a': 1}
>>> d['b'] = 2
>>> d
{'a': 1, 'b': 2}
>>> d['c'] = 3
>>> d
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

# 有序
>>> for k in d: # 鍵的順序固定
...     print k,
... 
a c b
>>> for v in d.values(): # 值的順序固定
...     print v,
... 
1 3 2
>>> for i in d.items(): # 元素的順序固定
...     print i,
... 
('a', 1) ('c', 3) ('b', 2)

二、字典的鍵

字典的鍵具備如下特性：

1）可哈希的（hashable）

只有 可哈希的 對象才能做爲字典的鍵，一個可哈希的對象必須知足如下兩個條件：

• 該對象在其生命週期內有一個不變的哈希值（須要實現__hash__()方法）
• 該對象是可比較的（須要實現__eq__()或__cmp__()方法）

Python中可哈希的對象有：

• 數值、字符串，以及只含有數值或字符串的元組
• 用戶自定義類的實例（默認是可哈希的，也能夠經過實現__hash__()和__cmp__()來修改默認行爲）

2）哈希等價鍵

假設有字典d的兩個鍵：keyA和keyB，咱們稱keyA和keyB是 哈希等價鍵（本身杜撰的名詞），若是keyA和keyB知足如下兩個條件：

• hash(keyA) == hash(keyB)
• cmp(keyA, keyB) == 0

若是keyA和keyB是哈希等價鍵，那麼它們將被視爲徹底相同的兩個鍵，因而d[keyA]和d[keyB]會指向同一個字典元素。

例如，1和1.0就知足上述兩個條件，所以是哈希等價鍵：

>>> hash(1), hash(1.0)
(1, 1)
>>> cmp(1, 1.0)
0
>>> d = {}
>>> d[1] = 'int 1'
>>> d
{1: 'int 1'}
>>> d[1.0] = 'float 1'
>>> d
{1: 'float 1'}

對於用戶自定義的類實例，默認狀況下（即沒有實現__hash__()和__cmp__()時），hash(...)和cmp(...)的結果與 id() 有關（參考 hashable 和 __cmp__()）。默認狀況下，一個自定義類的任意兩個實例都不是哈希等價鍵：

>>> class A: pass
... 
>>> a1 = A()
>>> a2 = A()
>>> hash(a1), hash(a2)
(-1064359592, -1064359600)
>>> cmp(a1, a2)
1
>>> d = {}
>>> d[a1] = 'a1'
>>> d
{<__main__.A instance at 0x8f2958c>: 'a1'}
>>> d[a2] = 'a2'
>>> d
{<__main__.A instance at 0x8f2958c>: 'a1', <__main__.A instance at 0x8f2950c>: 'a2'}

若是想要讓同一個類的任意兩個實例都是哈希等價鍵，則能夠參考如下示例：

>>> class A:
...     def __hash__(self):
...         return hash(A)
...     def __cmp__(self, other):
...         return cmp(self.__hash__(), other.__hash__())
... 
>>> a1 = A()
>>> a2 = A()
>>> hash(a1), hash(a2)
(-1064346499, -1064346499)
>>> cmp(a1, a2)
0
>>> d = {}
>>> d[a1] = 'a1'
>>> d
{<__main__.A instance at 0x8f64a4c>: 'a1'}
>>> d[a2] = 'a2'
>>> d
{<__main__.A instance at 0x8f64a4c>: 'a2'}

相似地，若是想要讓一個類的任意一個實例與整數1成爲哈希等價鍵，則能夠按照如下方式實現：

>>> class A:
...     def __hash__(self):
...         return 1
...     def __cmp__(self, other):
...         return cmp(self.__hash__(), other.__hash__())
... 
>>> a = A()
>>> hash(1), hash(a)
(1, 1)
>>> cmp(1, a)
0
>>> d = {}
>>> d[1] = 'int 1'
>>> d
{1: 'int 1'}
>>> d[a] = 'instance a'
>>> d
{1: 'instance a'}

4、字典視圖

從2.7版本開始，Python中引入了字典視圖（Dictionary views）。字典視圖 是字典的 動態視圖：它們會與字典保持同步，實時反應出字典的變化。字典視圖共有3種：鍵視圖（Keys views）、值視圖（Values views）和 元素視圖（Items views），它們分別由dict.viewkeys()、dict.viewvalues()和dict.viewitems()三個函數返回。

全部的字典視圖都支持如下操做：

操做	說明
len(dictview)	返回字典的長度
iter(dictview)	返回（鍵、值、元素）迭代器
x in dictview	判斷x是否爲（鍵、值、元素）的成員

此外，由於字典的鍵是 惟一 且 可哈希的，因此 鍵視圖 還支持 相似集合（set-like）的操做。若是字典的值是 可哈希的，那麼 元素視圖 也支持這些操做：

操做	說明
dictview & other	求交集
dictview | other	求並集
dictview - other	求差集
dictview ^ other	求對稱差集

關於字典視圖的示例，請參考 Dictionary view objects。

5、應用

一、模擬switch-case語句

如下是C中一個使用switch-case語句的示例：

int select(char c)
{
    int num = -1;

    switch (c)
    {
        case 'a':
            num = 1;
        break;

        case 'b':
            num = 2;
        break;

        case 'c':
            num = 3;
        break;

        default:
            num = 0;
        break;
    }

    return num;
}

Python中沒有提供switch-case語句，但使用字典能夠輕鬆實現相似上面的功能：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 普通版本
def select1(c):
    num = -1

    if c not in d:
        num = 0
    else:
        num = d[c]

    return num

# 驚呆版本
def select2(c):
    return d.get(c, 0)

二、稀疏矩陣

使用元組做爲字典的鍵，能夠構建相似稀疏矩陣的數據結構：

>>> matrix = {}
>>> matrix[(2, 3, 4)] = 88
>>> matrix[(7, 8, 9)] = 99
>>> 
>>> matrix
{(2, 3, 4): 88, (7, 8, 9): 99}
>>> 
>>> x, y, z = 2, 3, 4
>>> matrix[(x, y, z)]
88

三、符號表

實際上，Python自己就在內部大量使用了字典，一個典型的應用就是符號表：

>>> locals() # 局部符號表 
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}
>>> globals() # 全局符號表 
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}