一、 collections 中 defaultdict
1.1 字典的键映射多个值
将下面的列表转成字典
l = [('a',2),('b',3),('a',1),('b',4),('a',3),('a',1),('b',3)]
一个字典就是一个键对应一个单值的映射,而上面的列表中有相同键。如果你想要一个键映射多个值,那么就需要将这多个值放到另外的序列中,比如 list 或者 set 里面,像下面这样:
d = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5] } e = { 'a': {1, 2, 3}, 'b': {4, 5} }
你可以很方便的使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。defaultdict 的一个特征是它会自动初始化每个 key 刚开始对应的值。
In [1]: l = [('a',2),('b',3),('a',1),('b',4),('a',3),('a',1),('b',3)] In [2]: from collections import defaultdict In [3]: d = defaultdict(list) In [4]: for key, value in l: ...: d[key].append(value) ...: In [5]: d Out[5]: defaultdict(list, {'a': [2, 1, 3, 1], 'b': [3, 4, 3]})
当然这个默认的容器不一定是 list, 也可以是集合 set。根据自己的需求选择用 list 还是 set 。如果你想保持元素的插入顺序就应该使用列表,如果想去掉重复元素就使用集合!
1.2 统计字典中某个值出现的次数
来源于微信交流群里一个朋友工作中的问题,列表中有很多字典,需要统计字典中相同的键对应的值的和
利用 defaultdict 设置默认值的方法 defaultdict(int),代码如下:
In [6]: d = defaultdict(int) In [7]: objs = [{'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}, {'F29958SVDK6': 12}] In [8]: for obj in objs: ...: for key,value in obj.items(): ...: d[key] += value ...: In [9]: d Out[9]: defaultdict(int, {'F29958SVDK6': 60})
二、collections 创建有序字典
字典dict是无序的,如果我们想要有序的dict,可以使用OrdereDict 。示例如下:
In [11]: from collections import OrderedDict In [12]: d = OrderedDict() In [13]: d['bar'] = 2 In [14]: d['non'] = 8 In [15]: d['sek'] = 5 In [16]: d Out[17]: OrderedDict([('bar', 2), ('non', 8), ('sek', 5)])
OrderedDict 内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表。每次当一个新的元 素插入进来的时候,它会被放到链表的尾部。对于一个已经存在的键的重复赋值不会 改变键的顺序。
需要注意的是,一个 OrderedDict 的大小是一个普通字典的两倍,因为它内部维 护着另外一个链表。所以如果你要构建一个需要大量 OrderedDict 实例的数据结构的 时候 (比如读取 100,000 行 CSV 数据到一个 OrderedDict 列表中去).
那么你就得仔细权衡一下是否使用 OrderedDict 带来的好处要大过额外内存消耗的影响。
2.1 改变 key-value 的顺序
OrderedDict 是有序的字典,同时也能改变其顺序。比如我们想要改变有序的 OrderedDict 对象的 key-value 顺序,可以使用 move_to_end(key)。还是以上面创建的有序字典为例子
In [18]: d.move_to_end("bar") In [20]: d Out[20]: OrderedDict([('non', 8), ('sek', 5), ('bar', 2)])
可以看到之前排在第一位的 bar被移到最后一位了。move_to_end 还接收一个关键字参数 last。last 默认为 True,当 last = False 的时候,表示将该键移动到最前面!
2.2 删除 key_value
如果我们要删除有序字典中的 key-value, 可以使用 popitem 方法, popitem(last=True) 按照先进后出的顺序删除 dict中 的 key-value,popitem(last=False) 按照先进先出的规则删除 dict 中的 key-value。
In [42]: d Out[42]: OrderedDict([('bar', 2), ('non', 8), ('sek', 5)]) In [43]: d.popitem(last=False) Out[43]: ('bar', 2) In [44]: d Out[44]: OrderedDict([('non', 8), ('sek', 5)])
三、字典排序
利用Python 内置函数 sorted 对字典的键或者值进行排序,首先来了解下 sorted 函数
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
参数说明:
-
iterable -- 可迭代对象
-
key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
-
reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
3.1 按照 key 进行排序
理解了 sorted 函数就好办了,代码如下:
In [55]: d = {'b':3,'a':4,'c':2,'d':1} In [57]: d.items() Out[57]: dict_items([('b', 3), ('a', 4), ('c', 2), ('d', 1)]) In [58]: sorted(d.items(), key=lambda i:i[0]) Out[58]: [('a', 4), ('b', 3), ('c', 2), ('d', 1)]
3.2 按照 value 进行排序
代码如下:
In [59]: sorted(d.items(), key=lambda i:i[1]) Out[59]: [('d', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
注意排序后的返回值是一个list,而原字典中的名值对被转换为了list中的元组。
四、通过某个关键字排序一个字典列表
假设你有一个字典列表, 如下:
rows = [ {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003}, {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}, {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004} ]
你想根据某个或某几个字典字段来排序这个列表。
通过使用 operator 模块的 itemgetter 函数,可以非常容易的排序这样的数据结构,代码如下:
In [46]: from operator import itemgetter In [47]: rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname')) In [48]: rows_by_fname Out[48]: [{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}, {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003}, {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}] In [49]: rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter('uid')) In [50]: rows_by_uid Out[50]: [{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}, {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003}, {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}]
itemgetter() 函数也支持多个 keys,比如下面的代码:
In [52]: rows_by_lfname = sorted(rows, key=itemgetter('lname','fname')) In [53]: rows_by_fname Out[53]: [{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}, {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003}, {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002}, {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}]