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Python常用数据结构是什么

发表于:2026-10-31 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年10月31日,这篇文章主要介绍"Python常用数据结构是什么",在日常操作中,相信很多人在Python常用数据结构是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答"Python常
千家信息网最后更新 2026年10月31日Python常用数据结构是什么

这篇文章主要介绍"Python常用数据结构是什么",在日常操作中,相信很多人在Python常用数据结构是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答"Python常用数据结构是什么"的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

例如,我们要保存一个人的信息,包括姓名、年龄、体重、单位地址、家庭住址、本人手机号、紧急联系人手机号等信息,你会发现我们之前学过的列表、元组和集合都不是最理想的选择。

person1 = ['王大锤', 55, 60, '科华北路62号', '中同仁路8号', '13122334455', '13800998877']
person2 = ('王大锤', 55, 60, '科华北路62号', '中同仁路8号', '13122334455', '13800998877')
person3 = {'王大锤', 55, 60, '科华北路62号', '中同仁路8号', '13122334455', '13800998877'}

集合肯定是最不合适的,因为集合有去重特性,如果一个人的年龄和体重相同,那么集合中就会少一项信息;同理,如果这个人的家庭住址和单位地址是相同的,那么集合中又会少一项信息。另一方面,虽然列表和元组可以把一个人的所有信息都保存下来,但是当你想要获取这个人的手机号时,你得先知道他的手机号是列表或元组中的第6个还是第7个元素;当你想获取一个人的家庭住址时,你还得知道家庭住址是列表或元组中的第几项。总之,在遇到上述的场景时,列表、元组、字典都不是最合适的选择,我们还需字典(dictionary)类型,这种数据类型最适合把相关联的信息组装到一起,并且可以帮助我们解决程序中为真实事物建模的问题。

说到字典这个词,大家一定不陌生,读小学的时候每个人基本上都有一本《新华字典》,如下图所示。

Python程序中的字典跟现实生活中的字典很像,它以键值对(键和值的组合)的方式把数据组织到一起,我们可以通过键找到与之对应的值并进行操作。就像《新华字典》中,每个字(键)都有与它对应的解释(值)一样,每个字和它的解释合在一起就是字典中的一个条目,而字典中通常包含了很多个这样的条目。

创建和使用字典

在Python中创建字典可以使用{}字面量语法,这一点跟上一节课讲的集合是一样的。但是字典的{}中的元素是以键值对的形式存在的,每个元素由:分隔的两个值构成,:前面是键,:后面是值,代码如下所示。

xinhua = {
'麓': '山脚下', '路': '道,往来通行的地方;方面,地区:南~货,外~货;种类:他俩是一~人',
'蕗': '甘草的别名', '潞': '潞水,水名,即今山西省的浊漳河;潞江,水名,即云南省的怒江'
}
print(xinhua)
person = {
'name': '王大锤', 'age': 55, 'weight': 60, 'office': '科华北路62号',
'home': '中同仁路8号', 'tel': '13122334455', 'econtact': '13800998877'
}
print(person)

通过上面的代码,相信大家已经看出来了,用字典来保存一个人的信息远远优于使用列表或元组,因为我们可以用:前面的键来表示条目的含义,而:后面就是这个条目所对应的值。

当然,如果愿意,我们也可以使用内置函数dict或者是字典的生成式语法来创建字典,代码如下所示。

# dict函数(构造器)中的每一组参数就是字典中的一组键值对
person = dict(name='王大锤', age=55, weight=60, home='中同仁路8号')
print(person) # {'name': '王大锤', 'age': 55, 'weight': 60, 'home': '中同仁路8号'}

# 可以通过Python内置函数zip压缩两个序列并创建字典
items1 = dict(zip('ABCDE', '12345'))
print(items1) # {'A': '1', 'B': '2', 'C': '3', 'D': '4', 'E': '5'}
items2 = dict(zip('ABCDE', range(1, 10)))
print(items2) # {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5}

# 用字典生成式语法创建字典
items3 = {x: x ** 3 for x in range(1, 6)}
print(items3) # {1: 1, 2: 8, 3: 27, 4: 64, 5: 125}

想知道字典中一共有多少组键值对,仍然是使用len函数;如果想对字典进行遍历,可以用for循环,但是需要注意,for循环只是对字典的键进行了遍历,不过没关系,在讲完字典的运算后,我们可以通过字典的键获取到和这个键对应的值。

person = {'name': '王大锤', 'age': 55, 'weight': 60, 'office': '科华北路62号'}
print(len(person)) # 4
for key in person:
print(key)

字典的运算

对于字典类型来说,成员运算和索引运算肯定是最为重要的,前者可以判定指定的键在不在字典中,后者可以通过键获取对应的值或者向字典中加入新的键值对。值得注意的是,字典的索引不同于列表的索引,列表中的元素因为有属于自己有序号,所以列表的索引是一个整数;字典中因为保存的是键值对,所以字典的索引是键值对中的键,通过索引操作可以修改原来的值或者向字典中存入新的键值对。需要特别提醒大家注意的是,字典中的键必须是不可变类型,例如整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、元组(tuple)等类型的值;显然,列表(list)和集合(set)是不能作为字典中的键的,当然字典类型本身也不能再作为字典中的键,因为字典也是可变类型,但是字典可以作为字典中的值。关于可变类型不能作为字典中的键的原因,我们在后面的课程中再为大家详细说明。这里,我们先看看下面的代码,了解一下字典的成员运算和索引运算。

person = {'name': '王大锤', 'age': 55, 'weight': 60, 'office': '科华北路62号'}
# 检查name和tel两个键在不在person字典中
print('name' in person, 'tel' in person) # True False
# 通过age修将person字典中对应的值修改为25
if 'age' in person:
person['age'] = 25
# 通过索引操作向person字典中存入新的键值对
person['tel'] = '13122334455'
person['signature'] = '你的男朋友是一个盖世垃圾,他会踏着五彩祥云去赢取你的闺蜜'
print('name' in person, 'tel' in person) # True True
# 检查person字典中键值对的数量
print(len(person)) # 6
# 对字典的键进行循环并通索引运算获取键对应的值
for key in person:
print(f'{key}: {person[key]}')

需要注意,在通过索引运算获取字典中的值时,如指定的键没有在字典中,将会引发KeyError异常。

字典的方法

字典类型的方法基本上都跟字典的键值对操作相关,可以通过下面的例子来了解这些方法的使用。例如,我们要用一个字典来保存学生的信息,我们可以使用学生的学号作为字典中的键,通过学号做索引运算就可以得到对应的学生;我们可以把字典中键对应的值也做成一个字典,这样就可以用多组键值对分别存储学生的姓名、性别、年龄、籍贯等信息,代码如下所示。

# 字典中的值又是一个字典(嵌套的字典)
students = {
1001: {'name': '狄仁杰', 'sex': True, 'age': 22, 'place': '山西大同'},
1002: {'name': '白元芳', 'sex': True, 'age': 23, 'place': '河北保定'},
1003: {'name': '武则天', 'sex': False, 'age': 20, 'place': '四川广元'}
}

# 使用get方法通过键获取对应的值,如果取不到不会引发KeyError异常而是返回None或设定的默认值
print(students.get(1002)) # {'name': '白元芳', 'sex': True, 'age': 23, 'place': '河北保定'}
print(students.get(1005)) # None
print(students.get(1005, {'name': '无名氏'})) # {'name': '无名氏'}

# 获取字典中所有的键
print(students.keys()) # dict_keys([1001, 1002, 1003])
# 获取字典中所有的值
print(students.values()) # dict_values([{...}, {...}, {...}])
# 获取字典中所有的键值对
print(students.items()) # dict_items([(1001, {...}), (1002, {....}), (1003, {...})])
# 对字典中所有的键值对进行循环遍历
for key, value in students.items():
print(key, '--->', value)

# 使用pop方法通过键删除对应的键值对并返回该值
stu1 = students.pop(1002)
print(stu1) # {'name': '白元芳', 'sex': True, 'age': 23, 'place': '河北保定'}
print(len(students)) # 2
# stu2 = students.pop(1005) # KeyError: 1005
stu2 = students.pop(1005, {})
print(stu2) # {}

# 使用popitem方法删除字典中最后一组键值对并返回对应的二元组
# 如果字典中没有元素,调用该方法将引发KeyError异常
key, value = students.popitem()
print(key, value) # 1003 {'name': '武则天', 'sex': False, 'age': 20, 'place': '四川广元'}

# setdefault可以更新字典中的键对应的值或向字典中存入新的键值对
# setdefault方法的第一个参数是键,第二个参数是键对应的值
# 如果这个键在字典中存在,更新这个键之后会返回原来与这个键对应的值
# 如果这个键在字典中不存在,方法将返回第二个参数的值,默认为None
result = students.setdefault(1005, {'name': '方启鹤', 'sex': True})
print(result) # {'name': '方启鹤', 'sex': True}
print(students) # {1001: {...}, 1005: {...}}

# 使用update更新字典元素,相同的键会用新值覆盖掉旧值,不同的键会添加到字典中
others = {
1005: {'name': '乔峰', 'sex': True, 'age': 32, 'place': '北京大兴'},
1010: {'name': '王语嫣', 'sex': False, 'age': 19},
1008: {'name': '钟灵', 'sex': False}
}
students.update(others)
print(students) # {1001: {...}, 1005: {...}, 1010: {...}, 1008: {...}}

跟列表一样,从字典中删除元素也可以使用del关键字,在删除元素的时候如果指定的键索引不到对应的值,一样会引发KeyError异常,具体的做法如下所示。

person = {'name': '王大锤', 'age': 25, 'sex': True}
del person['age']
print(person) # {'name': '王大锤', 'sex': True}

字典的应用

我们通过几个简单的例子来讲解字典的应用。

例子1:输入一段话,统计每个英文字母出现的次数。

sentence = input('请输入一段话: ')
counter = {}
for ch in sentence:
if 'A' <= ch <= 'Z' or 'a' <= ch <= 'z':
counter[ch] = counter.get(ch, 0) + 1
for key, value in counter.items():
print(f'字母{key}出现了{value}次.')

例子2:在一个字典中保存了股票的代码和价格,找出股价大于100元的股票并创建一个新的字典。

说明:可以用字典的生成式语法来创建这个新字典。

stocks = {
'AAPL': 191.88,
'GOOG': 1186.96,
'IBM': 149.24,
'ORCL': 48.44,
'ACN': 166.89,
'FB': 208.09,
'SYMC': 21.29
}
stocks2 = {key: value for key, value in stocks.items() if value > 100}
print(stocks2)

到此,关于"Python常用数据结构是什么"的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

字典 索引 方法 王大 信息 类型 运算 元素 数据 代码 科华 科华北路 北路 同仁 个人 可以通过 常用 数据结构 结构 住址 数据库的安全要保护哪些东西 数据库安全各自的含义是什么 生产安全数据库录入 数据库的安全性及管理 数据库安全策略包含哪些 海淀数据库安全审计系统 建立农村房屋安全信息数据库 易用的数据库客户端支持安全管理 连接数据库失败ssl安全错误 数据库的锁怎样保障安全 互联网科技图片 互联网科技网 苏州找大状互联网科技有限公司 广州宏创互联网科技 亿策互联网科技 融势互联网科技 有木互联网科技 深圳天众互联网科技公司 金融科技和互联网金融 金融科技与互联网金融相同和不同 厦门千工互联网科技有限公司 畅思互联网科技 佛山市拉法互联网科技有限公司 上海钢联属于互联网科技股吗 昆明中奇联合互联网科技 艺电能源互联网科技有限公司招聘 北京天晋互联网科技有限公司 互联网科技和医药行业 科技美学互联网 艺术 广州全民伙伴互联网科技有限公司 互联网金融公司科技 互联网科技英文 美国互联网黑科技 互联网科技公司有哪些 北京华百购互联网科技有限公司 崇明区互联网教育科技诚信经营 互联网5g黑科技有哪些 亳州好赞互联网科技有限公司 广州百诚互联网科技有限公司官网 互联网大会出现的黑科技
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