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python字典工厂函数 python字典语句

IT技术字典

python中defaultdict用法详解当我使用普通的字典时，用法一般是dict={},添加元素的只需要dict[element] =value即 ， 调用的时候也是如此，dict[element] = xxx,但前提是element字典里，如果不在字典里就会报错，如：
这时defaultdict就能排上用场了，defaultdict的作用是在于 ， 当字典里的key不存在但被查找时 ， 返回的不是keyError而是一个默认值，这个默认值是什么呢，下面会说
defaultdict接受一个工厂函数作为参数 ， 如下来构造：
这个factory_function可以是list、set、str等等 ， 作用是当key不存在时，返回的是工厂函数的默认值，比如list对应[ ]，str对应的是空字符串，set对应set( )，int对应0，如下举例：
输出：
python字典的构成形式为python字典python字典工厂函数的构成形式为：字典是Python语言中唯一python字典工厂函数的映射类型 。
映射类型对象里哈希值（键python字典工厂函数，key）和悔樱闷指向python字典工厂函数的对象（值 ， value）是一对多的关系 ， 通常被认为是可变的哈希表 。
字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，其中也可包括其他容器类型 。
字典类型与序列类型的区别：
1、存取和访问数据的方式不同 。
2、序列类型使用数字类型的键（从序列的开始按数值顺序索引） 。
3、映射类型可以用其他对象类型作键（如：数字、字符串、元祖，一般用字符串作键），和序列类型的键不同，映射类型的键直接或间接的和存储数据值相关联 。
4、映射类型中的数据是无序排列的 。这和序列类型是不一样的，序列类型是以数值序排列的 。
5、映射类型用键直接“映射”到值 。
字典是Python中最强大的数据类型之一
使用字典的注意不能允许一键对应多个值；键必须是可哈希的 。
len（）返回字典的长度 。
hash（）返回对象的哈希值，可以用来判断一个对象能否用来作为字典的键 。
dict（）工厂函数，用来创建字典颂迹 。
python大神，大神进，关于对象，cmp规则，工厂函数问题1、列表对象是list类python字典工厂函数的实例化对象python字典工厂函数，list类的基类是object
isinstance(l,list)
True
issubclass(list,object)
True
2、cmp的跨类型比较python字典工厂函数，这里python字典工厂函数我找到的一段文字
1.对两个列表的元素进行比较.
2.如果比较的元素是同类型的,则比较其值,返回结果.
3.如果两个元素不是同一种类型,则检查它们是否是数字.
a. 如果是数字,执行必要的数字强制类型转换,然后比较.
b. 如果有一方的元素是数字,则另一方的元素"大"(数字是"最小的")
c. 否则,通过类型名字的字母顺序进行比较.
4.如果有一个列表首先到达末尾,则另一个长一点的列表"大".
5.如果我们用尽了两个列表的元素而且所有元素都是相等的,那么结果就是个平局,就
是说返回一个 0.
3、关于工厂函数的定义python字典工厂函数，可以看看这里：
最好参照实例自己做一做，比较容易弄懂
4、列出所有内置函数的方法我也不知道，感觉也太多了 。
Python中字典的内建函数用法是什么？
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编辑：乐乐 | 来自：pypypypy
上一篇：
正文
大家好，我是Pythn人工智能技术 。
内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等 。
截止到python版本3.6.2 ， python一共提供了68个内置函数，具体如下
abs() dict() help() min() setattr()
all() dir() hex() next() slice()
any() divmod() id() object() sorted()
ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()
bin() eval() int() open() str()
bool() exec() isinstance() ord() sum()
bytearray() ?lter() issubclass() pow() super()
bytes() ?oat() iter() print() tuple()
callable() format() len() property() type()
chr() frozenset() list() range() vars()
classmethod() getattr() locals() repr() zip()
compile() globals() map() reversed() __import__()
complex() hasattr() max() round()
delattr() hash() memoryview() set()
本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过 ， 建议收藏学习！
和数字相关 1. 数据类型
bool : 布尔型(True,False)
int : 整型(整数)
float : 浮点型(小数)
complex : 复数
2. 进制转换
bin() 将给的参数转换成二进制
otc() 将给的参数转换成八进制
hex() 将给的参数转换成十六进制
print(bin(10)) # 二进制:0b1010
print(hex(10)) # 十六进制:0xa
print(oct(10)) # 八进制:0o12
3. 数学运算
abs() 返回绝对值
divmode() 返回商和余数
round() 四舍五入
pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余
sum() 求和
min() 求最小值
max() 求最大值
print(abs(-2)) # 绝对值:2
print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)
print(round(4.50)) # 五舍六入:4
print(round(4.51)) #5
print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余:1
print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55
print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2
print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15
和数据结构相关 1. 序列
（1）列表和元组
list() 将一个可迭代对象转换成列表
tuple() 将一个可迭代对象转换成元组
print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)
（2）相关内置函数
reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器
slice() 列表的切片
lst = "你好啊"
it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则
print(list(it)) #['啊', '好', '你']
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(lst[1:3:1]) #[2,3]
s = slice(1, 3, 1) # 切片用的
print(lst[s]) #[2,3]
（3）字符串
str() 将数据转化成字符串
print(str(123) '456') #123456
format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.
s = "hello world!"
print(format(s, "^20")) #剧中
print(format(s, "20")) #左对齐
print(format(s, "20")) #右对齐
# hello world!
# hello world!
# hello world!
print(format(3, 'b' )) # 二进制:11
print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a
【python字典工厂函数 python字典语句】print(format(11, 'd' )) # ?进制:11
print(format(11, 'o' )) # 八进制:13
print(format(11, 'x' )) # 十六进制(?写字母):b
print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B
print(format(11, 'n' )) # 和d?样:11
print(format(11)) # 和d?样:11
print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e 08
print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e 08
print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E 08
print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568
print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23
print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900
print(format(1.23456789e 3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890
bytes() 把字符串转化成bytes类型
bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")
print(bs) #b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x90\x83\xe9\xa5\xad\xe4\xba\x86\xe5\x90\x97'
bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)
ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')
print(ret[0]) #97
print(ret) #bytearray(b'alex')
ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0]
print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')
ord() 输入字符找带字符编码的位置
chr() 输入位置数字找出对应的字符
ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u
print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97
print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013
print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A
print(chr(19999)) #丢
for i in range(65536): #打印出0到65535的字符
print(chr(i), end=" ")
print(ascii("@")) #'@'
repr() 返回一个对象的string形式
s = "今天\n吃了%s顿\t饭" % 3
print(s)#今天# 吃了3顿 饭
print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 \n \t \r 不管百分号%
#'今天\n吃了3顿\t饭'
2. 数据集合
字典：dict 创建一个字典
集合：set 创建一个集合
frozenset() 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作 。
3. 相关内置函数
len() 返回一个对象中的元素的个数
sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)
语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
lst.sort() # sort是list里面的一个方法
print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的
print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序
print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]
#根据字符串长度给列表排序
lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']
def f(s):
return len(s)
l1 = sorted(lst, key=f, )
print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']
enumerate() 获取集合的枚举对象
lst = ['one','two','three','four','five']
for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改
print(index)
print(el)
# 1
# one
# 2
# two
# 3
# three
# 4
# four
# 5
# five
all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True
any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True
print(all([1,'hello',True,9])) #True
print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数, 将对象中对应的元素打包成一个元组, 然后返回由这些元组组成的列表. 如果各个迭代器的元素个数不一致, 则返回列表长度与最短的对象相同
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']
lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']
print(zip(lst1, lst1, lst3)) #
for el in zip(lst1, lst2, lst3):
print(el)
# (1, '醉乡民谣', '美国')
# (2, '驴得水', '中国')
# (3, '放牛班的春天', '法国')
# (4, '美丽人生', '意大利')
# (5, '辩护人', '韩国')
# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')
fiter() 过滤 (lamda)
语法：fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在?lter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
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def func(i): # 判断奇数
return i % 2 == 1
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器
print(l1) #
print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]
map() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)
语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
def f(i): return i
lst = [1,2,3,4,5,6,7,]
it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
和作用域相关
locals() 返回当前作用域中的名字
globals() 返回全局作用域中的名字
def func():
a = 10
print(locals()) # 当前作用域中的内容
print(globals()) # 全局作用域中的内容
print("今天内容很多")
func()
# {'a': 10}
# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
# _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080,
# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':
# (built-in), '__file__': 'D:/pycharm/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,
# 'func': }
# 今天内容很多
和迭代器生成器相关
range() 生成数据
next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使?用了__ next__()?方法返回迭代器的下一个项目
iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()?方法来获取迭代器
for i in range(15,-1,-5):
print(i)
# 15
# 10
# 5
# 0
lst = [1,2,3,4,5]
it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器
print(it.__next__()) #1
print(next(it)) #2 __next__()
print(next(it)) #3
print(next(it)) #4
字符串类型代码的执行
eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果
exec() 执行字符串类型的代码
compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值
s1 = input("请输入a b:") #输入:8 9
print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值
s2 = "for i in range(5): print(i)"
a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
print(a) #None
# 动态执行代码
exec("""
def func():
print(" 我是周杰伦")
""" )
func() #我是周杰伦
code1 = "for i in range(3): print(i)"
com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译
exec(com) # 执行编译的结果
# 0
# 1
# 2
code2 = "5 6 7"
com2 = compile(code2, "", mode="eval")
print(eval(com2)) # 18
code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello
com3 = compile(code3, "", mode="single")
exec(com3)
print(name) #hello
输入输出
print() : 打印输出
input() : 获取用户输出的内容
print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾
#hello*world@
内存相关
hash() : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存
s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944
文件操作相关
open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄
f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')
f.read()
f.close()
模块相关
__ import__() : 用于动态加载类和函数
# 让用户输入一个要导入的模块
import os
name = input("请输入你要导入的模块:")
__import__(name) # 可以动态导入模块
帮 助
help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
print(help(str)) #查看字符串的用途
调用相关
callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功
a = 10
print(callable(a)) #False 变量a不能被调用
def f():
print("hello")
print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的
查看内置属性
dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法
print(dir(tuple)) #查看元组的方法
你还有什么想要补充的吗？
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--END--
往日热文：
Python程序员深度学习的“四大名著”：
这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境 。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的 。给大家推荐这几本好书并做简单介绍 。
获得方式：
2.后台回复关键词：名著
python字典操作函数字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构 ， 其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射 。字典类型是Python中唯一内建的映射类型，基本的操作包括如下：
(1)len()：返回字典中键—值对的数量；
(2)d[k]:返回关键字对于的值；
(3)d[k]=v:将值关联到键值k上；
(4)del d[k]:删除键值为k的项；
(5)key in d:键值key是否在d中 ， 是返回True ， 否则返回False 。
(6)clear函数：清除字典中的所有项
(7)copy函数：返回一个具有相同键值的新字典；deepcopy()函数使用深复制，复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题
(8)fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典，键默认对应的值为None
(9)get函数：访问字典成员
(10)has_key函数：检查字典中是否含有给出的键
(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回，列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
(12)keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回 ， iterkeys返回键的迭代器
(13)pop函数：删除字典中对应的键
(14)popitem函数：移出字典中的项
(15)setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
(16)update函数：用一个字典更新另外一个字典
(17) values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器 ， 由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素
一、字典的创建
1.1 直接创建字典
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd['two']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1.2 通过dict创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
items=[('one',1),('two',2),('three',3),('four',4)]
printu'items中的内容:'
printitems
printu'利用dict创建字典，输出字典内容:'
d=dict(items)
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
items中的内容:
[('one',1), ('two',2), ('three',3), ('four',4)]
利用dict创建字典，输出字典内容:
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
或者通过关键字创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict(one=1,two=2,three=3)
printu'输出字典内容:'
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出字典内容:
{'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
二、字典的格式化字符串
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
print"three is %(three)s."%d
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
threeis3.
三、字典方法
3.1 clear函数：清除字典中的所有项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
d.clear()
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
{}
请看下面两个例子
3.1.1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d={}
printd
printdd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{'two':2,'one':1}
3.1.2
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d.clear()
printd
printdd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{}
3.1.2与3.1.1唯一不同的是在对字典d的清空处理上，3.1.1将d关联到一个新的空字典上，这种方式对字典dd是没有影响的 ， 所以在字典d被置空后，字典dd里面的值仍旧没有变化 。但是在3.1.2中clear方法清空字典d中的内容，clear是一个原地操作的方法，使得d中的内容全部被置空 ， 这样dd所指向的空间也被置空 。
3.2 copy函数：返回一个具有相同键值的新字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
x={'one':1,'two':2,'three':3,'test':['a','b','c']}
printu'初始X字典：'
printx
printu'X复制到Y：'
y=x.copy()
printu'Y字典：'
printy
y['three']=33
printu'修改Y中的值，观察输出：'
printy
printx
printu'删除Y中的值 ， 观察输出'
y['test'].remove('c')
printy
printx
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
初始X字典：
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
X复制到Y：
Y字典：
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':3,'two':2}
修改Y中的值，观察输出：
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
删除Y中的值，观察输出
{'test': ['a','b'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b'],'three':3,'two':2,'one':1}
注：在复制的副本中对值进行替换后，对原来的字典不产生影响，但是如果修改了副本，原始的字典也会被修改 。deepcopy函数使用深复制 ， 复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题 。
# _*_ coding:utf-8 _*_
fromcopyimportdeepcopy
x={}
x['test']=['a','b','c','d']
y=x.copy()
z=deepcopy(x)
printu'输出：'
printy
printz
printu'修改后输出：'
x['test'].append('e')
printy
printz
运算输出：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出：
{'test': ['a','b','c','d']}
{'test': ['a','b','c','d']}
修改后输出：
{'test': ['a','b','c','d','e']}
{'test': ['a','b','c','d']}
3.3 fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典 ， 键默认对应的值为None
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'])
printd
运算输出：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':None,'two':None,'one':None}
或者指定默认的对应值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}
3.4 get函数：访问字典成员
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.get('one')
printd.get('four')
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1
None
注：get函数可以访问字典中不存在的键，当该键不存在是返回None
3.5 has_key函数：检查字典中是否含有给出的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.has_key('one')
printd.has_key('four')
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
True
False
3.6 items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回 ， 列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
list=d.items()
forkey,valueinlist:
printkey,':',value
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
three :3
two :2
one :1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
it=d.iteritems()
fork,vinit:
print"d[%s]="%k,v
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
d[three]=3
d[two]=2
d[one]=1
3.7 keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回，iterkeys返回键的迭代器
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printu'keys方法：'
list=d.keys()
printlist
printu'\niterkeys方法：'
it=d.iterkeys()
forxinit:
printx
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
keys方法：
['three','two','one']
iterkeys方法：
three
two
one
3.8 pop函数：删除字典中对应的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.pop('one')
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'three':3,'two':2}
3.9 popitem函数：移出字典中的项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.popitem()
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'two':2,'one':1}
3.10 setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.setdefault('one',1)
printd.setdefault('four',4)
printd
运算结果：
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
3.11 update函数：用一个字典更新另外一个字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3
}
printd
x={'one':1}
d.update(x)
printd
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':123}
{'three':3,'two':2,'one':1}
3.12 values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器，由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3,
'test':2
}
printd.values()
运算结果：
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
[2,3,2,123]
Python中冷门但非常好用的内置函数Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型 。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择 。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类 ， 提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象 ， 简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读 。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit]= 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了 。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次 。元素会按首次出现的顺序返回 。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它 。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序 。如果n被省略或为None ， most_common()将返回计数器中的所有元素 。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符） ， 并以数组形式返回 。你可以按任意顺序返回答案 。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决 。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数 ， 依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key ， 根据自定义规则，按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False 。元素除了是 0、空、None、False外都算True 。注意：空元组、空列表返回值为True 。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list ， 存在一个为空的元素
False
all([0, 1 ， 2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple ， 存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False 。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True 。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制 ， 被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单 。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
关于python字典工厂函数和python字典语句的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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