Python字典全攻略：从基础到进阶的完整教程

一、字典基础：核心概念与创建方法

字典（Dictionary）是Python中唯一内置的映射类型，以键值对（Key-Value Pair）形式存储数据，具有无序性、可变性和动态性。其核心优势在于通过唯一键快速访问值，时间复杂度为O(1)。

1.1 字典的创建方式

• 直接赋值法：最常用的创建方式，键与值通过冒号分隔，不同键值对用逗号分隔。

  user = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

• 字典构造器：使用dict()函数，可通过关键字参数或可迭代对象创建。

  # 关键字参数方式
  user = dict(name='Alice', age=25)
  # 可迭代对象方式（需包含键值对元组）
  data = [('name', 'Alice'), ('age', 25)]
  user = dict(data)

• 字典推导式：通过循环和条件生成字典，适用于动态数据构建。

  squares = {x: x**2 for x in range(5)}  # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

1.2 字典的键值特性

• 键的唯一性：重复键会覆盖原有值。

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

• 键的可哈希性：键必须是不可变类型（如字符串、数字、元组），不可使用列表或字典作为键。

二、字典操作：增删改查全解析

2.1 访问字典元素

• 方括号访问法：通过键直接获取值，若键不存在会抛出KeyError。

  user = {'name': 'Alice', 'age': 25}
  print(user['name'])  # 输出: Alice

• get()方法：安全访问，可指定默认值。

  print(user.get('email', 'N/A'))  # 输出: N/A

2.2 修改与添加元素

• 直接赋值修改：若键存在则修改值，不存在则添加新键值对。

  user['age'] = 26  # 修改
  user['email'] = 'alice@example.com'  # 添加

• update()方法：批量合并字典。

  new_data = {'city': 'London', 'job': 'Engineer'}
  user.update(new_data)  # 合并后user包含所有键值对

2.3 删除元素

• del语句：删除指定键值对，若键不存在会抛出异常。

  del user['age']

• pop()方法：删除并返回指定键的值，可指定默认值避免异常。

  email = user.pop('email', None)  # 安全删除

• popitem()方法：Python 3.7+中按插入顺序删除并返回最后一个键值对（LIFO）。

  last_item = user.popitem()  # 返回 ('job', 'Engineer')

• clear()方法：清空字典所有内容。

三、字典遍历：四种模式详解

3.1 遍历键

直接迭代字典默认遍历键：

for key in user:
    print(key)

或显式使用keys()方法：

for key in user.keys():
    print(key)

3.2 遍历值

使用values()方法：

for value in user.values():
    print(value)

3.3 遍历键值对

使用items()方法同时获取键和值：

for key, value in user.items():
    print(f"{key}: {value}")

3.4 并行遍历技巧

结合zip()和items()实现多字典同步遍历：

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'a': 10, 'b': 20}
for (k1, v1), (k2, v2) in zip(dict1.items(), dict2.items()):
    print(f"{k1}: {v1} vs {v2}")

四、高级应用：嵌套字典与实用技巧

4.1 嵌套字典结构

适用于多层数据建模，如用户地址信息：

user = {
    'name': 'Alice',
    'address': {
        'street': '123 Main St',
        'city': 'New York',
        'zip': '10001'
    }
}
# 访问嵌套值
print(user['address']['city'])  # 输出: New York

4.2 字典与JSON互转

利用json模块实现序列化：

import json
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
# 字典转JSON字符串
json_str = json.dumps(data)
# JSON字符串转字典
loaded_data = json.loads(json_str)

4.3 字典排序技巧

• 按键排序：

  d = {'b': 2, 'a': 1, 'c': 3}
  sorted_d = {k: d[k] for k in sorted(d)}  # 输出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

• 按值排序：

  sorted_d = {k: v for k, v in sorted(d.items(), key=lambda item: item[1])}

五、性能优化：字典操作的最佳实践

1. 避免频繁的键检查：使用get()或try-except替代if key in dict。
2. 批量操作优先：对大规模数据使用update()比多次单独赋值更高效。
3. 内存优化：对于静态数据，考虑使用collections.ChainMap替代多层嵌套字典。
4. 默认字典：使用collections.defaultdict简化默认值处理。

   from collections import defaultdict
   dd = defaultdict(int)  # 默认值为0
   dd['count'] += 1  # 无需检查键是否存在

六、常见问题与解决方案

1. 问题：如何合并多个字典？
   方案：Python 3.9+可使用|运算符或{**d1, **d2}解包语法。

   d1 = {'a': 1}
   d2 = {'b': 2}
   merged = d1 | d2  # 输出: {'a': 1, 'b': 2}

2. 问题：如何判断两个字典内容相同？
   方案：直接使用==运算符。

   d1 = {'a': 1}
   d2 = {'a': 1}
   print(d1 == d2)  # 输出: True

3. 问题：如何安全地访问多层嵌套字典？
   方案：使用辅助函数或try-except处理异常。

   def get_nested_value(d, keys, default=None):
       try:
           return reduce(lambda x, y: x[y], keys, d)
       except (KeyError, TypeError):
           return default

本教程系统覆盖了Python字典从基础到高级的全部核心知识点，通过代码示例和场景分析帮助读者深入理解字典的特性和最佳实践。建议初学者通过实际项目练习巩固知识，进阶开发者可探索collections模块中的OrderedDict、Counter等扩展类型。