映射類型是一類可迭代的鍵-值數據項的組合，提供了存取數據項及其鍵和值的方法，在python3中，支持兩種無序的映射類型：內置的dict和標準庫中的collections.defaultdict類型。

在python3.1后，還引入了一種有序的映射類型：collections.OrderedDict.

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特點：

1.只有可哈希運算的對象可用于映射類型中的鍵，因此，內置的固定的數據類型都可以用作映射類型中的鍵(內置固定的類型都可進行哈希運算)，目前接觸到的固定數據類型有：int、float、complex、bool、str、tuple、frozenset；

2.每個鍵相關聯的值可以是任意對象；

3.映射類型也是可迭代的(iterable)。

4.映射類型可以使用比較操作符進行比較，可以使用成員關系符in/not in和內置len()函數。

1.dict(字典)

dict數據類型是一種無序的、可變的組合數據類型，其中包含0-n個鍵值對，鍵是指向可哈希運算的對象的引用，值可以指向任意對象的引用。由于鍵是可哈希運算的對象引用，因此保證了鍵的唯一性；由于dict是可變的，因此可以對dict進行數據項的添加和移除操作；由于dict是無序的，因此沒有索引，也不能使用分片操作符進行操作。

字典的創建

1.dict()可以作為一個函數調用，此時創建一個空dict：>>> dict(){}>>>

dict()中傳入一個映射類型的參數時，將返回以該參數為基礎的字典，如：>>> d1 = {"key1":"value1","key2":"value2"}>>> dict(d1){'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}>>>

dict() 還可以接受序列類型的參數，但是前提是序列中的每一個數據項本身是一個包含兩個對象的序列，第一個用作鍵，第二個用作值，如：>>> d1 = dict((("k1","v1"),("k2","v2"))) #使用元組創建>>> d1{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}>>> >>> d1 = dict([("k1","v1"),("k2","v2")]) #使用序列創建>>> d1{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}>>>

dict() 中還可以關鍵字參數進行創建，其中鍵作為關鍵字，值作為關鍵字的值，如：>>> dict(id=1,name="zhangsan",age=23){'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'age': 23}>>>

注意：關鍵字必須為有效的python標識符

2.使用花括號創建dict，空{}會創建一個空的dict，非空dict由多個項組成，每一項由逗號分隔，其中每一項都使用K:V 的形式創建，如：>>> dict2 = {"name":"kobe","age":33,"num":24}>>> dict2{'name': 'kobe', 'age': 33, 'num': 24}>>>

3.使用字典內涵創建字典

defaultdict是dict的子類，它支持dict的所有的操作和方法。和dict的不同之處在于，如果dict中不包含某一個鍵，則通過dict[x]取值時出現KeyError異常，但是如果是defaultdict，則會創建一個新的項，鍵為該鍵，值為默認值。

2.collections.defaultdict(默認字典)

創建collections.defaultdict

創建collections.defaultdict時，通過collections.defaultdict(),根據參數可以有兩種方式進行創建：

* 1.使用參數類型來創建：>>> import collections>>> cd1 = collections.defaultdict(int)>>> cd2 = collections.defaultdict(list)>>> cd3 = collections.defaultdict(str)>>> cd1["x"]0>>> cd2["x"][]>>> cd3["x"]''>>>

這里分別使用了int、list、str，他們的默認值分別為0,[],”

* 2.使用函數名來創建：>>> def name(): return 'zhangsan'>>> cd4 = collections.defaultdict(name)>>> cd4["x"]'zhangsan'>>>

通過這種方式，可以使默認字典的默認值更加靈活。

需要注意的是，collections.defaultdict()可以不傳入參數或者傳入None，但是如果這樣，則不支持默認值，比如：>>> cd5 = collections.defaultdict()>>> cd5["x"]Traceback (most recent call last): File "", line 1, in cd5["x"]KeyError: 'x'>>>

有了collections.defaultdict,可以代替dict中的get(k,v)和setdefault()方法了。

3.collections.OrderedDict

OrderedDict是dict子類，支持dict所有方法，記住了插入key的順序。如果新條目覆蓋現有條目，則原始插入位置保持不變。 刪除條目并重新插入它將使其移至最后。class collections.OrderedDict([items])

因為是有序的，所以只有當順序也相同的時候，兩個OrderedDict才相同。但是OrderedDict和普通dict相比較時，會忽略順序。from collections import OrderedDictd = {'banana': 3, 'apple': 4}od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})od2 = OrderedDict({'apple': 4, 'banana': 3})print(od1 == od2)print(od1 == d)

運行結果FalseTrue

3. 關鍵方法OrderedDict.popitem(last=True)

普通dict的該方法不接受參數，只能將最后一個條目刪除；OrderedDict比dict更為靈活，接受一個last參數：當last=True時和普通方法一樣，符合LIFO順序；當last=False時候，刪除第一個元素，符合FIFO順序。from collections import OrderedDictod1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})od1.popitem(False)print(od1)

運行結果OrderedDict([('apple', 4)])

4. 簡單增強

OrderedDict只是保持了插入的順序，當條目被修改時，順序不會修改。od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})od1['banana'] = 5print(od1)

運行結果OrderedDict([('banana', 5), ('apple', 4)])

但是有時候我們需要修改和插入時同樣的效果，可以簡單的增強一下，重寫__setitem__()方法當修改時先刪除該元素然后再插入。class EnhancedOrderedDict(OrderedDict): def __setitem__(self, key, value): if key in self: del self[key] OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

測試eod = EnhancedOrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4})print(eod)eod['banana'] = 5print(eod)

運行結果EnhancedOrderedDict([('banana', 3), ('apple', 4)])EnhancedOrderedDict([('apple', 4), ('banana', 5)])

總結

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