跟老齐学Python之字典，你还记得吗？

字典，这个东西你现在还用吗？随着网络的发展，用的人越来越少了。不少人习惯于在网上搜索，不仅有web版，乃至于已经有手机版的各种字典了。我曾经用过一本小小的《新华字典》。

《新华字典》是中国第一部现代汉语字典。最早的名字叫《伍记小字典》，但未能编纂完成。自1953年，开始重编，其凡例完全采用《伍记小字典》。从1953年开始出版，经过反复修订，但是以1957年商务印书馆出版的《新华字典》作为第一版。原由新华辞书社编写，1956年并入中科院语言研究所（现中国社科院语言研究所）词典编辑室。新华字典由商务印书馆出版。历经几代上百名专家学者10余次大规模的修订，重印200多次。成为迄今为止世界出版史上最高发行量的字典。
这里讲到字典，不是为了叙旧。而是提醒看官想想我们如何使用字典：先查索引（不管是拼音还是偏旁查字），然后通过索引找到相应内容。

这种方法能够快捷的找到目标。

在python中，也有一种数据与此相近，不仅相近，这种数据的名称就叫做dictionary，翻译过来是字典，类似于前面的int/str/list，这种类型数据名称是:dict

依据管理，要知道如何建立dict和它有关属性方法。

因为已经有了此前的基础，所以，学这个就可以加快了。

前面曾经建议看官一个很好的学习探究方法，比如想了解str的有关属性方法，可以在交互模式下使用:

现在换一个，使用dir，也能得到相同的结果。只是简单一些罢了。请在交互模式下：

            
>>> dir(dict)
['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues']
          

以__（双下划线）开头的先不管。看后面的。如果要想深入了解，可以这样：

概述

python中的dict具有如下特点：

dict是可变的
dict可以存储任意数量的Python对象
dict可以存储任何python数据类型
dict以：key:value，即“键：值”对的形式存储数据，每个键是唯一的。
dict也被称为关联数组或哈希表。
以上诸条，如果还不是很理解，也没有关系，通过下面的学习，特别是通过各种实验，就能理解了。

创建dict

话说创建dict的方法可是远远多于前面的int/str/list，为什么会多呢？一般规律是复杂点的东西都会有多种渠道生成，这也是从安全便捷角度考虑吧。

方法1:

创建一个空的dict，这个空dict，可以在以后向里面加东西用。

            
>>> mydict = {}
>>> mydict
{}
>>> mydict["site"] = "qiwsir.github.io"
>>> mydict[1] = 80
>>> mydict[2] = "python"
>>> mydict["name"] = ["zhangsan","lisi","wangwu"]
>>> mydict
{1: 80, 2: 'python', 'site': 'qiwsir.github.io', 'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']}

>>> mydict[1] = 90 #如果这样，则是修改这个键的值
>>> mydict
{1: 90, 2: 'python', 'site': 'qiwsir.github.io', 'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']}


          

方法2:

            
>>> name = (["first","Google"],["second","Yahoo"])   #这是另外一种数据类型，称之为元组，后面会讲到
>>> website = dict(name)
>>> website
{'second': 'Yahoo', 'first': 'Google'}

          

方法3:

这个方法，跟上面的不同在于使用fromkeys

            
>>> website = {}.fromkeys(("third","forth"),"facebook")
>>> website
{'forth': 'facebook', 'third': 'facebook'}

          

需要提醒的是，这种方法是从新建立一个dict。

访问dict的值

因为dict是以键值对的形式存储数据的，所以，只要知道键，就能得到值。这本质上就是一种映射关系。

            
>>> person
{'name2': 'qiwsir', 'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}
>>> person['name']
'qiwsir'
>>> person['language']
'python'
>>> site = person['site']
>>> print site
qiwsir.github.io

          

如同前面所讲，通过键能够增加dict中的值，通过键能够改变dict中的值，通过键也能够访问dict中的值。

看官可以跟list对比一下。如果我们访问list中的元素，可以通过索引值得到（list[i]），如果是让机器来巡回访问，就可以用for语句。复习一下：

            
>>> person_list = ["qiwsir","Newton","Boolean"]  
>>> for name in person_list:
...   print name
... 
qiwsir
Newton
Boolean

          

那么，dict是不是也可以用for语句来循环访问呢？当然可以，来看例子：

            
>>> person
{'name2': 'qiwsir', 'name': 'qiwsir', 'language': 'python', 'site': 'qiwsir.github.io'}
>>> for key in person:
...   print person[key]
... 
qiwsir
qiwsir
python
qiwsir.github.io

          

知识

什么是关联数组？以下解释来自维基百科

在计算机科学中，关联数组（英语：Associative Array），又称映射（Map）、字典（Dictionary）是一个抽象的数据结构，它包含着类似于（键，值）的有序对。一个关联数组中的有序对可以重复（如C++中的multimap）也可以不重复（如C++中的map）。
这种数据结构包含以下几种常见的操作：

1.向关联数组添加配对
2.从关联数组内删除配对
3.修改关联数组内的配对
4.根据已知的键寻找配对
字典问题是设计一种能够具备关联数组特性的数据结构。解决字典问题的常用方法，是利用散列表，但有些情况下，也可以直接使用有地址的数组，或二叉树，和其他结构。
许多程序设计语言内置基本的数据类型，提供对关联数组的支持。而Content-addressable memory则是硬件层面上实现对关联数组的支持。
什么是哈希表？关于哈希表的叙述比较多，这里仅仅截取了概念描述，更多的可以到维基百科上阅读。

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键字（Key value）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过把键值通过一个函数的计算，映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。