字典类型

思考，下面这种个人信息使用前面学习的数据类型该如何表达。

多维数据，通过前面学习的数据类型都不好表达。

python中的字典类型就能很方便的表达多维数据。字典类型利用集合元素的不重复特性作为key与对应的值形成键值对。然后因为集合中的元素都是可哈希，非常方便建立哈希表来做索引查询对应的值。

字典的定义

字典使用一对大括号进行定义，键值对之间使用逗号隔开，键和值使用冒号分隔。

因为键是集合，所以键必须是不可变类型，一般使用字符串，数字，和元组也可以但用的不多。

值可以是任意数据类型。

>>> a = {}			# 空字典
>>> b = {
    'name': '心蓝',
    'age': 18,
    'hobby': ['运动', 'meizi'],
    'friends': [
        {'name': '刘德华'},
        {'name': '张学友'}
    ]
}
>>> print(type(a))
< class 'dict' >
>>> print(type(b))
< class 'dict' >

字典的索引

字典通过键作为索引来获取对应的值。

>>> b = {
    'name': '心蓝',
    'age': 18,
    'hobby': ['运动', 'meizi'],
    'friends': [
        {'name': '刘德华'},
        {'name': '张学友'}
    ]
}
>>> print(b['name'])
'心蓝'
>>> print(b['hobby'][-1])
'meizi'

这种方式很好的将键和值联系起来，就像查字典一样。

列表的常用操作

增加元素

字典可以利用键索引赋值的方式进行添加键值对，如果键存在则修改字典

>>> d = {'name':'xinlan'}
>>> d['age'] = 18
>>> print(d)
{'name': 'xinlan', 'age': 18}

还可以通过方法.update(new_dict)，将new_dict合并

>>> d = {'name':'xinlan'}
>>> new = {'age':18, 'sex':'男'}
>>> d.update(new)
>>> print(d)
{'name': 'xinlan', 'age': 18, 'sex': '男'}

当有重复key的时候会覆盖

>>> d.update({'sex': '女','height': 170})
>>> print(d)
{'name': 'xinlan', 'age': 18, 'sex': '女', 'height': 170}

修改元素

直接通过键索引赋值的方式可以对字典进行修改，如果键不存在则添加

>>> d = {'name': 'xinlan'}
>>> d['name'] = '心蓝'
>>> print(d)
{'name': '心蓝'}

删除元素

• pop(key[,d])

删除指定的键对应的值，并返回该值，如果键不存在则返回默认值d，如果没有给定d，则抛出异常

>>> d = {'name': 'xinlan', 'age': 18}
>>> d.pop('age')
18
>>> print(d)
{'name': 'xinlan'}
>>> d.pop('age')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'age'
>>> d.pop('age', -1)
-1

• .popitem()

任意删除字典中的一个键值对，并以二元元组(key,value)的形式返回

>>> d = {'name': 'xinlan', 'age': 18}
>>> d.popitem()
('age', 18)

查询元素

通过键索引可以直接获取键对应的值，如果键不存在则抛出异常。

>>> d = {'name': 'xinlan', 'age': 18}
>>> d['name']
'xinlan'
>>> d['height']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'height'

• .get(key, default=None)

获取键对应的值，如果不存在则返回default

>>> d = {'name': 'xinlan', 'age': 18}
>>> d.get('name')
'xinlan'
>>> d.get('height')
>>> d.get('height', 170)
170