列表这种数据结构适合于将值组织到一个结构中，并且通过编号对其进行引用。在本节中，将介绍一种通过名字引用值得数据结构。这种类型的数据结构称为映射（mapping）。字典是Python中唯一内建的映射类型。字典中的值并没有特殊的顺序，但都是存储在一个特定的键（key）下。键可以是数字、字符串甚至是元组。
字典
字典的特性：
dict是无序的
key是唯一的，故天生去重
注意：字典中的键是唯一（其他类型的映射也如此），而值并不唯一。
查询速度快，比列表快多了
为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法
dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。
创建和使用字典
创建一个字典
>>> student={"name":"Mike",'age':23}
>>> student
{'age': 23, 'name': 'Mike'}
也可以用dict函数，通过其他映射（比如其他字典）或者（键，值）对的序列建立字典：
>>> items=[('name','Mike'),('age',42)] >>> d=dict(items) >>> d {'age': 42, 'name': 'Mike'}
dict函数也可以通过关键字参数来创建字典：
>>> d=dict(name='Mike',age=23) >>> d {'age': 23, 'name': 'Mike'}
基本字典操作
字典的基本操作在很多方面与序列（sequence）类似：
| 方法 | 说明 |
| len（d） | 返回d中项的数量（键值对） |
| d[k] | 返回关联到键k上的值 |
| d[k]=v | 将值v关联到键k上 |
| del d[k] | 删除键为k的项 |
|
k in d |
检查d中是否含有键为k的项 |
注意：在字典中检查键的成员资格比在列表中检查值的成员资格更高效，数据结构规模越大，两者的效率差距越明显。
字典的格式化字符串:
在每个转换说明符（conversion specifier）中的%字符后面，可以加上键（用圆括号括起来），后面再跟上其他说明元素：
>>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000}
>>> "%(name)s is %(age)s and his job is %(job)s."%info
'Mike is 23 and his job is IT.'
字典方法
增：
>>> info {'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000} >>> info['address']='广东' >>> info {'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}
改：
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000, 'address': '广东'}
>>> info['salary']=12000
>>> info
{'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 12000, 'address': '广东'}
clear：
clear方法清除字典中所有的项。这是个原地操作（类似于list.sort）,所以无返回值（或者返回值为None）
>>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000} >>> returned_value=info.clear() >>> info {} >>> print(returned_value) None
fromkeys：
fromkeys方法使用给定的键建立新的字典，每个键都对应一个默认的值None。
>>> {}.fromkeys(['name','age'])
{'age': None, 'name': None}
#通过dict方法
>>> dict.fromkeys(['job','salary'])
{'job': None, 'salary': None}
#自定义初始value
>>> dict.fromkeys(['job','salary'],'(unknow)')
{'job': '(unknow)', 'salary': '(unknow)'}
查:（get方法）
一般来说，如果试图访问字典中不存在的项是会报错，get方法是个更宽松的访问字典项的方法，当使用get方法访问一个不存在的键时，没有任何异常，而得到None值，还可以自定义“默认”值，替换None：
#不用get >>> info={'name':'Mike','age':23,'job':'IT','salary':10000} >>> info['address'] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#40>", line 1, in <module> info['address'] KeyError: 'address' #使用get >>> info.get('name') 'Mike' >>> print(info.get('address')) None >>> print(info.get('address','不存在')) 不存在
items
items方法将字典所有的项以列表方式返回，列表中的每一项都表示为（键，值）对的形式，但是项的返回时并没有遵循特定的次序：
>>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000} >>> info.items() dict_items([('age', 23), ('job', 'IT'), ('name', 'Mike'), ('salary', 10000)])
keys：keys方法将字典中的键一列表的形式返回：
>>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000} >>> info.keys() dict_keys(['age', 'job', 'name', 'salary'])
values：一列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可以包含重复的元素
删：（pop、popitem、del）
pop方法用来获得对应于给定键的值，然后将这个键-值对从字典删除：
>>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000} >>> info.pop('salary') 10000 >>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
popitem方法（随机删）类似于list.pop,后者会弹出列表的最后一个元素。但不同的是，popitem弹出随机的项，因为字典是无序的。（该方法用首先获取键的列表）
>>> info {'age': 23, 'job': 'IT', 'name': 'Mike'} >>> info.popitem() ('age', 23) >>> info {'job': 'IT', 'name': 'Mike'}
setdefault：
setdefault方法在某种程度上类似于get方法，能够获得与给定值相关联的值，除此之外，setdefault还能在字典中不含有给定键的情况下设定相应的键值。
>>> d={} >>> d.setdefault('name','待定') '待定' >>> d {'name': '待定'} >>> d['name']='Jack' >>> d {'name': 'Jack'}
update：
update方法可以利用一个字典更新另一个字典：
>>> info {'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 8000} >>> new_salary={'salary':10000} >>> info.update(new_salary) >>> info {'job': 'IT', 'name': 'Mike', 'salary': 10000}
提供的字典中的项会被添加到旧的字典只能怪，若有相同的键则会覆盖。update方法可以使用与调用dict函数（或者类型构造函数）同样的方式进行调用。这就意味着update可以和映射、拥有（键，值）对的队列（以及其他可迭代对象）以及关键字参数一起调用。
遍历字典：
>>> dict={ 'name':'Mike', 'age':'18', 'sex':"男", } >>> for i in dict: #高效 print(i,dict[i]) sex 男 age 18 name Mike #低效 items会把先字典变成一个列表，当数据量很大时，转换的时间自然就拉长了 >>> for i, v in dict.items(): print( i , v) sex 男 age 18 name Mike