什么是dict
我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字:
[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]
或者考试的成绩列表:
[95, 85, 59]
但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。
如果把名字和分数关联起来,组成类似的查找表:
‘Adam‘ ==> 95 ‘Lisa‘ ==> 85 ‘Bart‘ ==> 59
给定一个名字,就可以直接查到分数。
Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下:
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
我们把名字称为key,对应的成绩称为value,dict就是通过 key来查找 value。
花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。
由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小:
>>> len(d) 3
注意: 一个 key-value 算一个,因此,dict大小为3。
访问dict
我们已经能创建一个dict,用于表示名字和成绩的对应关系:
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
那么,如何根据名字来查找对应的成绩呢?
可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value,这和 list 很像,不同之处是,list 必须使用索引返回对应的元素,而dict使用key:
>>> print d[‘Adam‘] 95 >>> print d[‘Paul‘] Traceback (most recent call last): File "index.py", line 11, in <module> print d[‘Paul‘] KeyError: ‘Paul‘
注意: 通过 key 访问 dict 的value,只要 key 存在,dict就返回对应的value。如果key不存在,会直接报错:KeyError。
要避免 KeyError 发生,有两个办法:
一是先判断一下 key 是否存在,用 in 操作符:
if ‘Paul‘ in d: print d[‘Paul‘]
如果 ‘Paul‘ 不存在,if语句判断为False,自然不会执行 print d[‘Paul‘] ,从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个 get 方法,在Key不存在的时候,返回None:
>>> print d.get(‘Bart‘) 59 >>> print d.get(‘Paul‘) None
dict的特点
dict的第一个特点是查找速度快,无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的,dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。
由于dict是按 key 查找,所以,在一个dict中,key不能重复。
dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样:
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
当我们试图打印这个dict时:
>>> print d {‘Lisa‘: 85, ‘Adam‘: 95, ‘Bart‘: 59}
打印的顺序不一定是我们创建时的顺序,而且,不同的机器打印的顺序都可能不同,这说明dict内部是无序的,不能用dict存储有序的集合。
dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变,Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的,都可以作为 key。但是list是可变的,就不能作为 key。
可以试试用list作为key时会报什么样的错误。
不可变这个限制仅作用于key,value是否可变无所谓:
{ ‘123‘: [1, 2, 3], # key 是 str,value是list 123: ‘123‘, # key 是 int,value 是 str (‘a‘, ‘b‘): True # key 是 tuple,并且tuple的每个元素都是不可变对象,value是 boolean }
最常用的key还是字符串,因为用起来最方便。
更新dict
dict是可变的,也就是说,我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict:
d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 }
要把新同学‘Paul‘的成绩 72 加进去,用赋值语句:
>>> d[‘Paul‘] = 72
再看看dict的内容:
>>> print d {‘Lisa‘: 85, ‘Paul‘: 72, ‘Adam‘: 95, ‘Bart‘: 59}
如果 key 已经存在,则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value:
>>> d[‘Bart‘] = 60 >>> print d {‘Lisa‘: 85, ‘Paul‘: 72, ‘Adam‘: 95, ‘Bart‘: 60}
遍历dict
由于dict也是一个集合,所以,遍历dict和遍历list类似,都可以通过 for 循环实现。
直接使用for循环可以遍历 dict 的 key:
>>> d = { ‘Adam‘: 95, ‘Lisa‘: 85, ‘Bart‘: 59 } >>> for key in d: ... print key ... Lisa Adam Bart
由于通过 key 可以获取对应的 value,因此,在循环体内,可以获取到value的值。
什么是set
dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系,dict的key是不能重复的。
有的时候,我们只想要 dict 的 key,不关心 key 对应的 value,目的就是保证这个集合的元素不会重复,这时,set就派上用场了。
set 持有一系列元素,这一点和 list 很像,但是set的元素没有重复,而且是无序的,这点和 dict 的 key很像。
创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list,list的元素将作为set的元素:
>>> s = set([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘])
可以查看 set 的内容:
>>> print s set([‘A‘, ‘C‘, ‘B‘])
请注意,上述打印的形式类似 list, 但它不是 list,仔细看还可以发现,打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的,因为set内部存储的元素是无序的。
因为set不能包含重复的元素,所以,当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢?
>>> s = set([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘C‘]) >>> print s set([‘A‘, ‘C‘, ‘B‘]) >>> len(s) 3
结果显示,set会自动去掉重复的元素,原来的list有4个元素,但set只有3个元素。
访问set
由于set存储的是无序集合,所以我们没法通过索引来访问。
访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。
例如,存储了班里同学名字的set:
>>> s = set([‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘, ‘Paul‘])
我们可以用 in 操作符判断:
Bart是该班的同学吗?
>>> ‘Bart‘ in s True
Bill是该班的同学吗?
>>> ‘Bill‘ in s False
bart是该班的同学吗?
>>> ‘bart‘ in s False
看来大小写很重要,‘Bart‘ 和 ‘bart‘被认为是两个不同的元素。
set的特点
set的内部结构和dict很像,唯一区别是不存储value,因此,判断一个元素是否在set中速度很快。
set存储的元素和dict的key类似,必须是不变对象,因此,任何可变对象是不能放入set中的。
最后,set存储的元素也是没有顺序的。
set的这些特点,可以应用在哪些地方呢?
星期一到星期日可以用字符串‘MON‘, ‘TUE‘, ... ‘SUN‘表示。
假设我们让用户输入星期一至星期日的某天,如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢?
可以用 if 语句判断,但这样做非常繁琐:
x = ‘???‘ # 用户输入的字符串 if x!= ‘MON‘ and x!= ‘TUE‘ and x!= ‘WED‘ ... and x!= ‘SUN‘: print ‘input error‘ else: print ‘input ok‘
注意:if 语句中的...表示没有列出的其它星期名称,测试时,请输入完整。
如果事先创建好一个set,包含‘MON‘ ~ ‘SUN‘:
weekdays = set([‘MON‘, ‘TUE‘, ‘WED‘, ‘THU‘, ‘FRI‘, ‘SAT‘, ‘SUN‘])
再判断输入是否有效,只需要判断该字符串是否在set中:
x = ‘???‘ # 用户输入的字符串 if x in weekdays: print ‘input ok‘ else: print ‘input error‘
这样一来,代码就简单多了。
遍历set
由于 set 也是一个集合,所以,遍历 set 和遍历 list 类似,都可以通过 for 循环实现。
直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素:
>>> s = set([‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]) >>> for name in s: ... print name ... Lisa Adam Bart
注意: 观察 for 循环在遍历set时,元素的顺序和list的顺序很可能是不同的,而且不同的机器上运行的结果也可能不同。
更新set
由于set存储的是一组不重复的无序元素,因此,更新set主要做两件事:
一是把新的元素添加到set中,二是把已有元素从set中删除。
添加元素时,用set的add()方法:
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(4) >>> print s set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已经存在于set中,add()不会报错,但是不会加进去了:
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.add(3) >>> print s set([1, 2, 3])
删除set中的元素时,用set的remove()方法:
>>> s = set([1, 2, 3, 4]) >>> s.remove(4) >>> print s set([1, 2, 3])
如果删除的元素不存在set中,remove()会报错:
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s.remove(4) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 4
所以用add()可以直接添加,而remove()前需要判断。
编写函数
在Python中,定义一个函数要使用 def 语句,依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例:
def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x
请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回。因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为 None。
return None可以简写为return。
返回多值
函数可以返回多个值吗?答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点,给出坐标、位移和角度,就可以计算出新的坐标:
# math包提供了sin()和 cos()函数,我们先用import引用它:
import math def move(x, y, step, angle): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny
这样我们就可以同时获得返回值:
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print x, y 151.961524227 70.0
但其实这只是一种假象,Python函数返回的仍然是单一值:
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6) >>> print r (151.96152422706632, 70.0)
用print打印返回结果,原来返回值是一个tuple!
但是,在语法上,返回一个tuple可以省略括号,而多个变量可以同时接收一个tuple,按位置赋给对应的值,所以,Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple,但写起来更方便。
定义默认参数
定义函数的时候,还可以有默认参数。
例如Python自带的 int() 函数,其实就有两个参数,我们既可以传一个参数,又可以传两个参数:
>>> int(‘123‘) 123 >>> int(‘123‘, 8) 83
int()函数的第二个参数是转换进制,如果不传,默认是十进制 (base=10),如果传了,就用传入的参数。
可见,函数的默认参数的作用是简化调用,你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候,又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。
我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:
def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s
假设计算平方的次数最多,我们就可以把 n 的默认值设定为 2:
def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s
这样一来,计算平方就不需要传入两个参数了:
>>> power(5) 25
由于函数的参数按从左到右的顺序匹配,所以默认参数只能定义在必需参数的后面:
# OK: def fn1(a, b=1, c=2): pass # Error: def fn2(a=1, b): pass
定义可变参数
如果想让一个函数能接受任意个参数,我们就可以定义一个可变参数:
def fn(*args): print args
可变参数的名字前面有个 * 号,我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数:
>>> fn() () >>> fn(‘a‘) (‘a‘,) >>> fn(‘a‘, ‘b‘) (‘a‘, ‘b‘) >>> fn(‘a‘, ‘b‘, ‘c‘) (‘a‘, ‘b‘, ‘c‘)
可变参数也不是很神秘,Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数,因此,在函数内部,直接把变量 args看成一个 tuple 就好了。
定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值,就可以定义一个可变参数:
def average(*args): ...
这样,在调用的时候,可以这样写:
>>> average() 0 >>> average(1, 2) 1.5 >>> average(1, 2, 2, 3, 4) 2.4