Python3 字典

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python3基础教程

python3基础教程

Python 基础教程Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。

Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。

像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。

现在开始学习Python!谁适合阅读本教程?本教程适合想从零开始学习Python编程语言的开发人员。

当然本教程也会对一些模块进行深入,让你更好的了解Python的应用。

学习本教程前你需要了解在继续本教程之前,你应该了解一些基本的计算机编程术语。

如果你学习过PHP,ASP等编程语言,将有助于你更快的了解Python编程。

执行Python程序对于大多数程序语言,第一个入门编程代码便是"Hello World!",以下代码为使用Python输出"Hello World!":实例(Python 2.0+)#!/usr/bin/pythonprint "Hello, World!";运行实例»Python 3.0+版本已经把print作为一个内置函数,正确输出"Hello World!"代码如下:实例(Python 3.0+)#!/usr/bin/pythonprint("Hello, World!");Python 简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

Python 是一种解释型语言:这意味着开发过程中没有了编译这个环节。

类似于PHP和Perl语言。

Python 是交互式语言:这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。

python创建空字典的三种方法

python创建空字典的三种方法

python创建空字典的三种方法
Python是一种流行的编程语言,它提供了多种方式来创建空字典。

在本文中,我们将介绍三种常用的方法。

1. 直接使用{}符号创建空字典
使用{}符号可以创建一个空字典,如下所示:
```
my_dict = {}
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。

你可以在后面添加键值对。

2. 使用dict()构造函数创建空字典
使用dict()构造函数可以创建一个空字典,如下所示:
```
my_dict = dict()
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。

你可以在后面添加键值对。

3. 使用fromkeys()方法创建空字典
使用fromkeys()方法可以创建一个空字典,如下所示:
```
my_dict = dict.fromkeys([])
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。

你可以在后面添加键值对。

以上是三种创建空字典的常用方法。

值得注意的是,创建空字典并不是Python中常见的操作,通常我们会初始化一个字典并在后续的代码中逐渐增加键值对,因此直接使用{}符号来创建一个空字典是最为简单和常见的方法。

Python3基础教程更新版

Python3基础教程更新版

2h
11. 模块
1h
1 Python简介
编程语言排行榜: /tiobe_index
Python(英国发音: /ˈpaɪθən/ 美国发音: /ˈpaɪθɑːn/),是一种面向对象,解释型计 算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于 1991年.
2 Python环境搭建
因为Python是跨平台的,它可以运行在Windows、Mac和各种Linux/Unix系统上。在 Windows上写Python程序,放到Linux上也是能够运行的。
要开始学习Python编程,首先就得把Python安装到你的电脑里。安装后,你会得到 Python解释器(就是负责运行Python程序的),一个命令行交互环境,还有一个简单的 集成开发环境。
运行Python 安装成功后,打开命令提示符窗口(运行‐>cmd回车),敲入python后
你看到提示符>>>就表示我们已经在Python交互式环境中了,可以输入任何Python代
码,回车后会立刻得到执行结果。现在,输入exit()并回车,就可以退出Python交互 式环境(直接关掉命令行窗口也可以)。
word = '字符串' sentence = "这是一个句子。" paragraph = """这是一个段落, 可以由多行组成"""
3.9 空行
函数之间或类的方法之间用空行分隔,表示一段新的代码的开始。类和函数入口之 间也用一行空行分隔,以突出函数入口的开始。 空行与代码缩进不同,空行并不是Python语法的一部分。书写时不插入空行, Python解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代 码,便于日后代码的维护或重构。 记住:空行也是程序代码的一部分。

Python3 基本数据类型

Python3 基本数据类型

Python3 基本数据类型Python 中的变量不需要声明。

每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。

在Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

等号(=)用来给变量赋值。

等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。

例如:实例(Python 3.0+)#!/usr/bin/python3counter =100# 整型变量miles =1000.0# 浮点型变量name ="runoob"# 字符串print(counter)print(miles)print(name)运行实例»执行以上程序会输出如下结果:1001000.0runoob以上实例,两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和b,字符串对象"runoob" 分配给变量c。

标准数据类型Python3 中有六个标准的数据类型:•Number(数字)•String(字符串)•List(列表)•Tuple(元组)•Set(集合)•Dictionary(字典)Python3 的六个标准数据类型中:•不可变数据(3 个):Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组);•可变数据(3 个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。

此外还可以用isinstance 来判断:实例>>> a =111>>>isinstance(a,int)True>>>isinstance 和type 的区别在于:•type()不会认为子类是一种父类类型。

•isinstance()会认为子类是一种父类类型。

数值运算实例>>>5 + 4# 加法9>>>4.3 - 2# 减法2.3>>>3 * 7# 乘法21>>>2 / 4# 除法,得到一个浮点数0.5>>>2 // 4# 除法,得到一个整数>>>17 % 3# 取余2>>>2 ** 5# 乘方32注意:•1、Python可以同时为多个变量赋值,如a, b = 1, 2。

Python字典(Dictionary)操作全解【创建、读取、修改、添加、删除、有序字典、。。。

Python字典(Dictionary)操作全解【创建、读取、修改、添加、删除、有序字典、。。。

Python字典(Dictionary)操作全解【创建、读取、修改、添加、删除、有序字典、。

字典是“键-值”对的⽆序可变序列,字典中的每个元素可以分为两部分,“键”和“值”。

定义字典时,每个元素的“键”和“值”⽤冒号分隔,相邻元素之间⽤逗号分隔,所有元素放在⼀对⼤括号”{“和”}“中。

字典中的“键”可以是Python 中任意不可变数据,例如整数,实数,复数,字符串,元组等等,但不能使⽤列表、集合、字典作为字典的“键”,因为这些对象是可变的。

另外,字典中的“键”不允许重复,⽽值是可以重复的。

by《董付国Python程序设计基础》注意:Python中字典的键必须是⼀个具体的数,或者是⼀个不可变序列。

List是⼀个可变序列,提供了插⼊删除修改操作,⽽tuple属于不可变序列,没有append()、extend()和insert()这些可以对序列进⾏修改的函数。

具体内容可参考⽬录。

不保证⽆差错,以具体代码结果为准。

⽬录1 字典的创建1.1⼿动创建使⽤等号直接⼿动创建字典。

a_dict={'DXY':"19950819" , 'HJL':"19960424"}print(a_dict) #{'HJL': '19960424', 'DXY': '19950819'}print(type(a_dict)) #<class 'dict'> 为字典类型1.2 使⽤内置函数dict()创建dictionary=dict( [["a",1],["b",2],["c",3]] )print(dictionary) #{'b': 2, 'a': 1, 'c': 3}print( type(dictionary )) #<class 'dict'>将 “'键'='值'”作为dict()的参数来创建字典。

python字典查询方法

python字典查询方法

python字典查询方法Python字典是一种常用的数据结构,它是由一系列键(key)和对应的值(value)组成的。

字典可以用来存储大量的数据,并且能够快速地根据键来检索对应的值。

在本文中,将介绍几种常用的字典查询方法,包括获取值、添加键值对、删除键值对、修改值以及判断键是否存在等。

1. 获取值字典的主要功能是根据键来获取对应的值。

可以使用方括号([])来获取值,也可以使用get()方法来获取值。

使用方括号获取值时,如果键不存在,则会抛出KeyError异常;而使用get()方法获取值时,如果键不存在,则会返回None或者指定的默认值。

示例代码如下:```# 创建一个字典person = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}# 使用方括号获取值name = person['name']print(name) # 输出:Alice# 使用get()方法获取值age = person.get('age')print(age) # 输出:20# 使用get()方法获取不存在的键address = person.get('address')print(address) # 输出:None# 使用get()方法获取不存在的键,并指定默认值address = person.get('address', 'Unknown')print(address) # 输出:Unknown```2. 添加键值对可以使用赋值语句来添加新的键值对。

如果键已经存在,则会更新对应的值;如果键不存在,则会添加新的键值对。

示例代码如下:```# 创建一个空字典person = {}# 添加键值对person['name'] = 'Alice'person['age'] = 20person['gender'] = 'female'print(person) # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'}```3. 删除键值对可以使用del语句来删除指定的键值对。

python 字典操作方法

python 字典操作方法

python 字典操作方法Python是一种高级编程语言,拥有众多功能,其中字典是其重要的一部分。

Python字典提供了一种键值对(key-value)的数据结构,用于映射关系和表达相关数据的准确性。

本文将介绍Python字典的操作方法,包括创建、改变、删除、访问、遍历、排序等等。

# 创建字典Python字典用花括号{}来创建,每个键值对之间使用逗号分隔。

键必须是可哈希的,比如字符串、数字或元组。

值可以是任意数据类型。

创建一个包含三个元素的字典:```my_dict = {'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 4}```也可以使用dict()函数来创建一个空的字典:```my_dict = dict()```或者使用关键字参数来创建字典:```my_dict = dict(apple=2, banana=3, orange=4)```创建字典的另一种方法是使用字典推导式:```my_dict = {i: i**2 for i in range(5)}print(my_dict) # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}```# 访问字典可以使用字典的键来访问值。

如果指定的键不存在,则会引发KeyError异常。

访问字典中的“apple”键:```my_dict = {'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 4}print(my_dict['apple']) # 输出: 2```如果键不存在,则会引发KeyError异常:```print(my_dict['pear']) # 引发KeyError异常```为了避免这种情况,可以使用get()方法访问字典中的值。

如果键不存在,则返回None。

python 字典 例题

python 字典 例题

python 字典例题Python字典例题在Python编程语言中,字典(Dictionary)是一种无序、可变且可储存任意类型元素的数据结构。

字典由键(Key)和值(Value)组成,键和值之间使用冒号“:”进行分隔,键值对则使用逗号“,”进行分隔。

在本文中,将为你介绍一些关于Python字典的例题。

1. 创建字典首先,我们来看一个简单的例子,如何创建一个字典。

使用花括号“{}”可以创建一个空字典,使用冒号“:”可以为字典添加键值对。

示例代码如下:```python# 创建一个空字典empty_dict = {}# 创建一个包含键值对的字典student = {"name": "Tom", "age": 18, "gender": "male"}```2. 访问字典元素接下来,我们来讨论如何访问字典中的元素。

通过使用键来获取对应的值,可以使用中括号“[]”或者`get()`方法。

示例代码如下:# 使用中括号访问字典元素print(student["name"]) # 输出结果为:Tom# 使用get()方法访问字典元素print(student.get("age")) # 输出结果为:18```3. 更新字典元素字典是可变的数据类型,因此可以对其中的元素进行更新。

通过使用键来引用字典中的元素,然后使用赋值操作符“=”来进行更新。

示例代码如下:```python# 更新字典中的元素student["age"] = 20print(student) # 输出结果为:{"name": "Tom", "age": 20, "gender": "male"}```4. 添加字典元素除了更新字典中已有的键值对,还可以添加新的键值对。

python字典用法

python字典用法

python字典用法
Python字典是一种非常有用的超级散列表,它将键和值的对应关系存储在一起。

字典是Python语言中使用最广泛的数据结构之一,它允许快速检索其中的任何元素。

通过使用字典,开发人员可以做出更强大的程序,这些程序也更容易维护和理解。

字典有着很多优点,它允许快速查找任何值,而无需遍历整个字典。

它们还可以很容易地存储和管理大量不同类型的数据。

字典有助于将复杂的任务组织成一组可信息,因此,字典可以节省大量的存储空间和查询时间。

创建字典很容易,可以使用类似字典[key] = value的格式,其中key表示字典中存储的键,value表示要存储的值。

然后,字典中的每个键都可以被用作一个变量,使用字典中的键和值来获取数据。

可以使用get()方法从字典中获取值,所返回的值是None,如果该键不存在。

Python也提供了在字典中添加新元素,删除元素和更新既有元素的功能。

Python字典也支持使用in和not in运算符搜索关键字,以及使用len()函数查看字典中的元素数量。

此外,可以使用dict()函数将可迭代对象转换为字典,以及使用for…in循环迭代字典的键和值。

总之,Python字典是一种非常强大的数据结构,它允许开发者快速检索存储的任何数据,并保存大量的存储空间和查询时间。

它还可以很容易地管理和更新现有数据,从而为Python程序提供了很大的便利。

python3的33个保留字的基本含义

python3的33个保留字的基本含义

python3的33个保留字的基本含义Python是一种高级编程语言,提供了许多关键字来定义语法结构和控制程序的行为。

在Python3中,一共有33个保留字,每个保留字都有其特定的含义和用法。

下面是这些保留字的基本含义:1. False:布尔值中的假。

2. None:表示空对象或者变量未初始化。

3. True:布尔值中的真。

4. and:逻辑运算符,表示两个条件都满足。

5. as:用于创建别名,一般用于导入模块。

6. assert:用于确保表达式为真,否则抛出异常。

7. break:用于跳出当前循环。

8. class:用于定义一个类。

9. continue:用于结束当前迭代并进入下一次迭代。

10. def:用于定义一个函数。

11. del:用于删除对象或对象中的元素。

12. elif:用于在if语句中添加额外的条件。

13. else:if条件不满足时执行的代码块。

14. except:用于捕获异常。

15. finally:无论是否发生异常都会执行的代码块。

16. for:用于循环迭代。

17. from:用于从模块中导入函数或变量。

18. global:将变量声明为全局变量。

19. if:用于判断条件。

20. import:用于导入模块。

21. in:用于判断元素是否存在于集合中。

22. is:用于判断两个对象是否相同。

23. lambda:用于创建匿名函数。

24. nonlocal:用于声明一个非局部变量。

25. not:逻辑运算符,表示取反。

26. or:逻辑运算符,表示两个条件满足其中之一。

27. pass:表示空语句,暂时不做任何操作。

28. raise:用于抛出异常。

29. return:用于从函数返回值。

30. try:用于捕获异常。

31. while:用于循环执行。

32. with:用于创建一个上下文管理器。

33. yield:用于生成器函数中,向调用者返回一个值。

这些保留字在Python3中有着特定的语法含义和用法。

Python3字典操作详解Python3字典操作大全

Python3字典操作详解Python3字典操作大全

Python3字典操作详解Python3字典操作⼤全 1#!/usr/bin/env python2# -*- coding:utf-8 -*-3#Author:sking4#Python3字典操作详解 Python3字典操作⼤全56#字典是⽆序的(因为它没有下标),key必须是唯⼀的7#字典是可变的,可以修改和添加8#创建字典9 info = {'haha':12,'heihei':13,'wowo':45}10#查找字典的值value11#⽅法112print(info['heihei']) #13 此⽅法必须确定字典中存在此key否则会报错13#⽅法2 推荐使⽤14print(info.get('heihei')) #13 当字典中没有此key时,会返回None15#修改字典16 info['wowo'] = 1417print(info) #{'haha': 12, 'heihei': 13, 'wowo': 14}18#添加字典元素19 info['loulou'] = 1520print(info) #{'haha': 12, 'heihei': 13, 'wowo': 14, 'loulou': 15}21#删除字典元素22#⽅法123del info['haha']24print(info) #{'heihei': 13, 'wowo': 14, 'loulou': 15}25#⽅法226 a = info.pop('heihei')27print(a) #13 pop删除字典的同时会返回该key对应的值28print(info) #{'wowo': 14, 'loulou': 15}29#⽅法330 b = info.popitem() #随机删除⼀个字典元素31print(b) #('loulou', 15) popitem删除字典的同时会以元组的形式返回该元素的key和value32print(info) #{'wowo': 14}33#删除整个字典34#del info35#print(info) #NameError: name 'info' is not defined36 info = {'haha':12,'heihei':13,'wowo':45}37#判断某个key是不是在这个字典⾥38print('wahaha'in info) #False39print('haha'in info) #True4041#多级字典的嵌套和操作42 book = {43'中国':{'a':['好','不好'],'b':['好','不好']},44'美国':{'c':['好','不好'], 'd':['好','不好']},45'⽇本':{'e':['好','不好']}46 }47print(book)48#修改多级字典的value49 book['中国']['b'][0] = 'ok'50print(book)51print('+_+_+_+_+_+_+_+_+_+_+_+_+_+_+')52 info = {'haha':12,'heihei':13,'wowo':45}53print(info.values()) #dict_values([12, 13, 45]) 打印字典的所有值value54print(info.keys()) #dict_keys(['haha', 'heihei', 'wowo']) 打印字典的所有键key55print(list(info.values())) #[12, 13, 45] 将字典所有的value转成list56print(list(info.keys())) #['haha', 'heihei', 'wowo'] 将字典所有的key转成list57print(info.setdefault('ww',78)) #7858print(info) #{'haha': 12, 'heihei': 13, 'wowo': 45, 'ww': 78} 增加⼀个'ww': 78 字典对象59print(info.setdefault('haha', 34)) #1260print(info) #{'haha': 12, 'heihei': 13, 'wowo': 45, 'ww': 78}61#'haha'的value并没有改成3462# Python 字典 setdefault() ⽅法和 get() ⽅法类似,返回指定键的值,63# 如果键不在字典中,将会添加键并将值设置为⼀个指定值,默认为None。

Python3选择题完整版2

Python3选择题完整版2

Python3选择题完整版21.下列表达式的值为True的是( )。

A 2!=5 or 0B 3 > 2 > 2C 5+4j > 2-3jD 1 and 5==0解析本题唯⼀需要注意的是 复数在Python3中是不能够⽐较⼤⼩的2.下⾯代码的输出结果是()。

for a in 'mirror':print(a,end="")if a == 'r':breakA mirB mirrorC miD mirr解析本题程序的⽬的是输出mirror中的第⼀个r之前包括这个r的序列。

运⾏结果mirProcess finished with exit code 03.关于Python语⾔的注释,以下选项中描述错误的是()。

ABCD4.下列语句中,在Python中⾮法的是()A x=y=z=1B x,y=y,x C5.下⾯代码的输出结果是()。

a,b,c,d,e,f = 'Python'print(b)A 'y'B 出错C 1D 0解析运⾏结果yProcess finished with exit code 06.关于break语句与continue语句的说法中,以下选项中不正确的是()。

ABCD7.下列代码执⾏结束后,j的值是()j = 1for i in range(0,10):j += jA 55B 48C 1024D 18解析执⾏下列代码j = 1for i in range(0,10):j += jprint(j)j = 1for i in range(0,10):j *= 2print(j)运⾏结果10241024Process finished with exit code 0可知,本题的程序实际上是求2的10次⽅8.下列程序共输出_______个值:age = 23start = 2if age % 2 != 0:start = 1for x in range(start, age + 2, 2):print(x)A 16B 14C 12D 10解析将代码改为age = 23start = 2if age % 2 != 0:start = 1n = 0for x in range(start, age + 2, 2):n += 1print(n)输出结果129.执⾏代码,其运⾏结果是()x = "foo"y = 2print(x+y)A foo B解析不同类型的数据类型是不能够进⾏运算的10.下⾯代码的执⾏结果是()。

Python列表、元组、字典、集合、字符串的异同总结

Python列表、元组、字典、集合、字符串的异同总结

Python列表、元组、字典、集合、字符串的异同总结1.数据类型列表、元组、字典、集合、字符串均属于python3的标准数据类型。

字符串和元组属于不可变数据,即创建后不可修改。

列表、字典、集合属于可变数据,即创建后可以修改元素。

2.创建有元素的对象3.创建没有元素的对象列表使⽤eval()或list()或中括号[]进⾏创建,元素之间使⽤逗号分隔。

若不添加任何元素,则创建空列表。

# 使⽤[]创建list_ = [1, 2, 3, 4, 5]print(type(list_)) # <class 'list'># 使⽤eval()创建,eval()⽅法⽤来执⾏⼀个字符串表达式,并返回表达式的值list_ = eval("[1,2,3,4,5]")print(type(list_)) # <class 'list'># 使⽤list()创建,list()⽅法⽤于将元组转换为列表list_ = list((1, 2, 3, 4, 5))print(type(list_)) # <class 'list'>元组使⽤eval()或tuple()或⼩括号()进⾏创建,元素之间使⽤逗号分隔。

若不添加任何元素,则创建空元组。

如果元组只有⼀个元素,则必须在这个元素后⾯加上逗号。

# 使⽤()创建tuple_ = (1, 2, 3, 4, 5)print(type(tuple_)) # <class 'tuple'># 使⽤eval()创建tuple_ = eval("(1,2,3,4,5)")print(type(tuple_)) # <class 'tuple'># 使⽤tuple()创建,tuple()函数⽤于将列表转换为元组tuple_ = tuple([1, 2, 3, 4, 5])print(type(tuple_)) # <class 'tuple'>字典使⽤eval()或dict()函数或者⼤括号{}创建,元素之间⽤逗号分隔。

【Python—字典的用法】创建字典的3种方法

【Python—字典的用法】创建字典的3种方法

【Python—字典的⽤法】创建字典的3种⽅法#创建⼀个空字典empty_dict = dict()print(empty_dict)#⽤**kwargs可变参数传⼊关键字创建字典a = dict(one=1,two=2,three=3)print(a)#传⼊可迭代对象b = dict(zip(['one','two','three'],[1,2,3]))print(list(zip(['one','two','three'],[1,2,3])))print(b)#传⼊可迭代对象c = dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])print(c)c1 = dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3),('three', 4),('three', 5)])print(c1)#如果键有重复,其值为最后重复项的值。

#传⼊映射对象,字典创建字典d = dict({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3})print(d)print(a == b == c == d)输出:{}{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}{'one': 1, 'two': 2, 'three': 5}{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}True知识点:class dict(**kwarg)class dict(mapping, **kwarg)class dict(iterable, **kwarg)在python中,*arg表⽰任意多个⽆名参数,类型为tuple;**kwargs表⽰关键字参数,为dict。

python字典的常用操作方法

python字典的常用操作方法

python字典的常⽤操作⽅法python字典的常⽤操作⽅法Python字典是另⼀种可变容器模型(⽆序),且可存储任意类型对象,如字符串、数字、元组等其他容器模型。

本⽂章主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作⽅法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。

字典由键和对应值成对组成。

字典也被称作关联数组或哈希表。

基本语法如下:1.创建字典1 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}2 技巧:3 字典中包含列表:dict={'yangrong':['23','IT'],"xiaohei":['22','dota']}4 字典中包含字典:dict={'yangrong':{"age":"23","job":"IT"},"xiaohei":{"'age':'22','job':'dota'"}}5 注意:6 每个键与值⽤冒号隔开(:),每对⽤逗号,每对⽤逗号分割,整体放在花括号中({})。

7 键必须独⼀⽆⼆,但值则不必。

2.访问字典⾥的值1 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}2 >>> print(dict['ob1'])3 computer4 如果⽤字典⾥没有的键访问数据,会输出错误如下:5 >>> print(dict['ob4'])6 Traceback (most recent call last):7 File "<pyshell#110>", line 1, in <module>8 print(dict['ob4'])910 访问所有值11 >>> dict1 = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}12 >>> for key in dict1:13 print(key,dict1[key])14 ob3 printer15 ob2 mouse16 ob1 computer3.修改字典1 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}2 >>> dict['ob1']='book'3 >>> print(dict)4 {'ob3': 'printer', 'ob2': 'mouse', 'ob1': 'book'}4.删除字典1 能删单⼀的元素2 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}3 >>> del dict['ob1']4 >>> print(dict)5 {'ob3': 'printer', 'ob2': 'mouse'}67 删除字典中所有元素8 >>> dict1={'ob1':'computer','ob2':'mouse','ob1':'printer'}9 >>> dict1.clear()10 >>> print(dict1)11 {}121314 删除整个字典,删除后访问字典会抛出异常。

Python3中的json模块使用详解

Python3中的json模块使用详解

Python3中的json模块使⽤详解1. 概述JSON (JavaScript Object Notation)是⼀种使⽤⼴泛的轻量数据格式. Python标准库中的json模块提供了JSON数据的处理功能. Python中⼀种⾮常常⽤的基本数据结构就是字典(Dictionary). 它的典型结构如下:d = {'a': 123,'b': {'x': ['A', 'B', 'C']}}⽽JSON的结构如下:{"a": 123,"b": {"x": ["A", "B", "C"]}}可以看到, Dictionary和JSON⾮常接近, ⽽Python中的json库提供的主要功能, 也是两者之间的转换.2. 读取JSONjson.loads⽅法可以将包含了⼀个JSON数据的str, bytes或者bytearray对象, 转化为⼀个Python Dictionary. 它的完型接⼝签名如下:复制代码代码如下:json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)2.1 最简单的例⼦json.loads最基本的使⽤⽅式就是将⼀个包含JSON数据的str传递给这个⽅法:>>> json.loads('{"a": 123}'){'a': 123}注意在Python中, str值可以放在⼀对单引号中, 也可以放在⼀对双引号中:>>> 'ABC' == "ABC"True所以, 在定义Dictionary的str类型的键和值的时候, 使⽤单引号或者双引号都是合法和等价的:>>> {"a": 'ABC'} == {'a': "ABC"}True但是, 在JSON中, 字符串数据只能放在双引号中, 因⽽json.loads⽅法处理的字符串的JSON内容中, 字符串必须使⽤双引号. 否则就会发⽣解码错误:>>> json.loads("{'a': 123}")Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/__init__.py", line 354, in loadsreturn _default_decoder.decode(s)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/decoder.py", line 339, in decodeobj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/decoder.py", line 355, inraw_decodeobj, end = self.scan_once(s, idx)json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)如果被处理的Python字符串是包含在双引号中的, 那么JSON中的双引号就需要转义:>>> json.loads("{\"a\": 123}"){'a': 123}2.2 bytes和bytearray数据对于内容是JSON数据的bytes和bytearray, json.loads⽅法也可以处理:>>> json.loads('{"a": 123}'.encode('UTF-8')){'a': 123}>>> json.loads(bytearray('{"a": 123}', 'UTF-8')){'a': 123}2.3 编码格式json.loads的第⼆个参数是encoding没有实际作⽤.由于Python 3中str类型总是使⽤UTF-8编码, 所以s参数为str类型时, json.loads⽅法⾃动使⽤UTF-8编码. 并且, str不能以BOM 字节开头.当s参数为bytes或者bytearray时, json.loads⽅法会⾃动判断为UTF-8, UTF-16还是UTF-32编码. 默认也是将其按照UTF-8编码转化为str对象进⾏后续处理.2.4 数据类型转换JSON可以表⽰四种主类型数据1.字符串 string2.数字 number3.布尔类 boolean4.空值 null以及两结数据结构1.对象 object2.数组 array默认实现中, JSON和Python之间的数据转换对应关系如下表:JSON Pythonobject dictarray liststring strnumber (int)intnumber (real)floattrue Truefalse Falsenull None实际转换情况如下例:>>> json.loads("""... {... "obj": {... "str": "ABC",... "int": 123,... "float": -321.89,... "bool_true": true,... "bool_false": false,... "null": null,... "array": [1, 2, 3]... }... }"""){'obj': {'str': 'ABC', 'int': 123, 'float': -321.89, 'bool_true': True, 'bool_false': False, 'null': None, 'array': [1, 2, 3]}}对于JSON中数字number类型的数据, 有以下⼏点需要注意:1.JSON中的实数real number类型的精度不能超过Python中的float类型的精度范围, 否则就有精度损失. 如下例:>>> json.loads('3.141592653589793238462643383279')3.1415926535897932.JSON标准不包括⾮数字NaN, 正⽆穷Infinity和负⽆穷-Infinity, 但是json.loads⽅法默认会将JSON字符串中的NaN, Infinity, -Infinity转化为Python中的float('nan'), float('inf')和float('-inf'). 注意, 这⾥JSON中的NaN, Infinity, -Infinity必须⼤⼩写正确并且拼写完整. 如下例>>> json.loads('{"inf": Infinity, "nan": NaN, "ninf": -Infinity}'){'inf': inf, 'nan': nan, 'ninf': -inf}2.5 ⾃定义JSON对象转换类型json.loads默认将JSON中的对象数据转化为Dictionary类型, object_hook参数可以⽤来改变构造出的对象.object_hook接受⼀个函数, 这个函数的输⼊参数为JSON中对象数据转化出的Dictionary对象, 其返回值则为⾃定义的对象. 如下例所⽰:>>> class MyJSONObj:... def __init__(self, x):... self.x = x...>>> def my_json_obj_hook(data):... print('obj_hook data: %s' % data)... return MyJSONObj(data['x'])...>>> result = json.loads('{"x": 123}', object_hook=my_json_obj_hook)obj_hook data: {'x': 123}>>> type(result)<class '__main__.MyJSONObj'>>>> result.x123当JSON中的对象有嵌套时, json.loads⽅法会按照深度优先的⽅式遍历对象树, 将各层的对象数据传递给object_hook. 叶节点的JSON对象构造出的Python对象, 会作为⽗节点的⼀个值, 传递给⽗节点的object_hook⽅法. 如下例:>>> class MyJSONObj:... def __init__(self, x, y):... self.x = x... self.y = y...>>> def my_json_obj_hook(data):... print('obj_hook data: %s' % data)... return MyJSONObj(**data)...>>> result = json.loads('{"x": {"x": 11, "y": 12}, "y": {"x": 21, "y":22}}', object_hook=my_json_obj_hook)obj_hook data: {'x': 11, 'y': 12}obj_hook data: {'x': 21, 'y': 22}obj_hook data: {'x': <__main__.MyJSONObj object at 0x10417ef28>, 'y': <__main__.MyJSONObj object at 0x10417ed68>}除了object_hook参数以外, 还有⼀个object_pairs_hook参数. 这个参数同样可以⽤来改变json.loads⽅法构造出的Python对象的类型. 这个参数和object_hook的不同, 在于传⼊的⽅法所接收到的输⼊数据不是⼀个Dictionary, ⽽是⼀个包含tuple的list. 每个tuple都有两个元素, 第⼀个元素是JSON数据中的键, 第⼆个元素是这个键对应的值. 如JSON对象{"a": 123,"b": "ABC"}对应的输⼊数据是[('a': 123),('b', 'ABC')]当调⽤json.loads⽅法时, 同时指定object_hook和object_pairs_hook, object_pairs_hook会覆盖object_hook参数.2.6 ⾃定义JSON数字转换类型默认实现中, JSON中的实数被转换为Python的float类型, 整数被转换为int或者long类型. 类似object_hook, 我们可以通过parse_float和parse_int参数指定⾃定义的转换逻辑. 这两个⽅法的输⼊参数为表⽰JSON实数或者整数的字符串. 下例中, 我们将实数转换为numpy.float64, 将整数转换为numpy.int64:>>> def my_parse_float(f):... print('%s(%s)' % (type(f), f))... return numpy.float64(f)...>>> def my_parse_int(i):... print('%s(%s)' % (type(i), i))... return numpy.int64(i)...>>> result = json.loads('{"i": 123, "f": 321.45}', parse_float=my_parse_float, parse_int=my_parse_int)<type 'str'>(123)<type 'str'>(321.45)>>> type(result['i'])<type 'numpy.int64'>>>> type(result['f'])<type 'numpy.float64'>2.6.1 ⾃定义NaN, Infinity和-Infinity转换类型由于标准JSON数据不⽀持NaN, Infinity和-Infinity, 所以parse_float并不会接收到这⼏个值. 当需要⾃定义这⼏个值转换的对象的时候, 就需要使⽤另外⼀个接⼝parse_constant. ⽐如下例中, 将这⼏个值同样转换为numpy.float64类型:>>> def my_parse_constant(data):... print('%s(%s)' % (type(data), data))... return numpy.float64(data)...>>> result = json.loads('{"inf": Infinity, "nan": NaN, "ninf": -Infinity}', parse_constant=my_parse_constant)<type 'str'>(Infinity)<type 'str'>(NaN)<type 'str'>(-Infinity)>>> result['inf']inf>>> type(result['inf'])<type 'numpy.float64'>2.7 ⾮对象顶级值根据JSON规范, ⼀个JSON数据中, 可以只包含⼀个值, ⽽不是⼀个完整的对象. 这个值可以是⼀个字符串, ⼀个数字, 布尔值, 空值, 或者⼀个数组. 除了这三种JSON规范中给出的类型, 还可以是NaN, Infinity或者-Infinity:>>> json.loads('"hello"')'hello'>>> json.loads('123')123>>> json.loads('123.34')123.34>>> json.loads('true')True>>> json.loads('false')False>>> print(json.loads('null'))None>>> json.loads('[1, 2, 3]')[1, 2, 3]2.8 重复键名在同⼀层级JSON对象中, 不应当出现重复的键名, 不过JSON规范中没有给出这种情况的处理标准. 在json.loads中, 当JSON数据中有重复键名, 则后⾯的键值会覆盖前⾯的:>>> json.loads('{"a": 123, "b": "ABC", "a": 321}'){'a': 321, 'b': 'ABC'}2.9 处理JSON数据⽂件当JSON数据是保存在⼀个⽂件中的时候, json.load⽅法可以⽤来从这个⽂件中读取数据, 并转换为Python对象. json.load⽅法的第⼀个参数就是指向JSON数据⽂件的⽂件类型对象.⽐如/tmp/data.json⽂件的内含如下:{"a": 123,"b": "ABC"}可以使⽤下例中的代码来读取并转化⽂件中的JSON数据:>>> with open('/tmp/data.json') as jf:... json.load(jf)...{u'a': 123, u'b': u'ABC'}除了⽂件类型的对象, 只要是实现了read⽅法的类⽂件对象, 都可以作为fp参数, ⽐如下例中的io.StringIO:>>> sio = io.StringIO('{"a": 123}')>>> json.load(sio){'a': 123}json.load⽅法的其他参数的意义和使⽤⽅法和上⽂中的json.loads相同, 这⾥不再赘述.3 ⽣成JSONjson.dumps⽅法可以将Python对象转换为⼀个表⽰JONS数据的字符串. 它的完整接⼝签名如下:复制代码代码如下:json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)它的第⼀个参数obj即为要转换的数据对象.>>> json.dumps({'a': 123, 'b': 'ABC'})'{"a": 123, "b": "ABC"}'3.1 编码格式json.dumps的ensure_ascii参数⽤来控制⽣成的JSON字符串的编码. 其默认值为True, 此时, 所有的⾮ASCII码字条都会转义.如果不希望⾃动进⾏转义, 则会保持原有编码, 限UTF-8. 如下例所⽰:>>> json.dumps({'数字': 123, '字符': '⼀⼆三'})'{"\\u6570\\u5b57": 123, "\\u5b57\\u7b26": "\\u4e00\\u4e8c\\u4e09"}'>>> json.dumps({'数字': 123, '字符': '⼀⼆三'}, ensure_ascii=False)'{"数字": 123, "字符": "⼀⼆三"}'3.2 数据类型转换在默认实现中, json.dumps可以处理的Python对象, 及其所有的属性值, 类型必须为dict, list, tuple, str, float或者int. 这些类型与JSON的数据转换关系如下表:Python JSONdict objectlist, tuple arraystr stringint, float, int-&float-derived emuns numberTrue trueFalse falseNone null实际转换情况如下⽰例:>>> json.dumps(... {... 'str': 'ABC',... 'int': 123,... 'float': 321.45,... 'bool_true': True,... 'bool_false': False,... 'none': None,... 'list': [1, 2, 3],... 'tuple': [12, 34]... }... )'{"str": "ABC", "int": 123, "float": 321.45, "bool_true": true, "bool_flase": false, "none": null, "list": [1, 2, 3], "tuple": [12, 34]}'虽然JSON标准规范不⽀持NaN, Infinity和-Infinity, 但是json.dumps的默认实现会将float('nan'), float('inf')和float('-inf')转换为常量NaN, Infinity, 和-Infinity. 如下例所⽰:>>> json.dumps(... {... 'nan': float('nan'),... 'inf': float('inf'),... '-inf': float('-inf')... }... )'{"nan": NaN, "inf": Infinity, "-inf": -Infinity}'由于这些常量可能会导致⽣成的JSON字符串不能被其他的JSON实现处理, 为了防⽌这种情况出现, 可以将json.dumps的allow_nan参数设置为True. 此时, 当处理的Python对象中出现这些值时, json.dumps⽅法会抛出异常.3.3 循环引⽤json.dumps⽅法会检查Python对象中是否有循环引⽤, 如果发现了循环引⽤, 就会抛出异常. 如下例所⽰:>>> circular_obj = {}>>> circular_obj['self'] = circular_obj>>> circular_obj{'self': {...}}>>> json.dumps(circular_obj)Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/__init__.py", line 231, in dumpsreturn _default_encoder.encode(obj)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 199, in encodechunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 257, in iterencodereturn _iterencode(o, 0)ValueError: Circular reference detected如果不希望json.dumps⽅法检查循环引⽤, 可以将参数check_circular设置为False. 但如果此时Python对象中有循环引⽤, 有可能发⽣递归嵌套过深的错误或者其他错误, 这么做是⽐较危险的. 如下例所⽰:>>> json.dumps(circular_obj, check_circular=False)Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/__init__.py", line 238, in dumps**kw).encode(obj)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 199, in encodechunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 257, in iterencodereturn _iterencode(o, 0)RecursionError: maximum recursion depth exceeded while encoding a JSON object3.4 JSON字符串输出格式json.dumps⽅法的indent参数可以⽤来控制JSON字符串的换⾏和缩进效果.indent参数默认值为None. 此时, JSON字符串不会有换⾏和缩进效果. 如下⽰:>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}})){"a": 123, "b": {"x": 321, "y": "ABC"}}当indent为0或者负数时, JSON字符会包含换⾏:>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}}, indent=-1)){"a": 123,"b": {"x": 321,"y": "ABC"}}>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}}, indent=0)){"a": 123,"b": {"x": 321,"y": "ABC"}}⽽当indent为正整数时, 除了换⾏, JSON还会以指定数量的空格为单位在对象层次间进⾏缩进:>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}}, indent=2)){"a": 123,"b": {"x": 321,"y": "ABC"}}indent还可以是str, 此时, JSON会以str内容为单位进⾏缩进, ⽐如制表符\t:>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}}, indent='\t')){"a": 123,"b": {"x": 321,"y": "ABC"}}json.dumps的另外⼀个参数separators可以⽤来设置输出的分隔符. 这个参数的值应当是⼀个有两个元素的tuple. 其第⼀个值为成员间的分隔符, 第⼆个值为键值之间的分隔符. 其默认值也会随上⽂中的indent参数影响. 当indent为None时, separators的默认值为(', ', ': '), 即分隔符后都有⼀个空格. 当indent不为None时, 其默认值则为(',', ':'), 即只有键值间分隔符后会有⼀个空格, ⽽元素间分隔符则不带空格, 因为此时会有换⾏.separators参数的⼀种可能的使⽤场景是希望移除所有的⾮必要格式字符, 以此来减⼩JSON字符串的⼤⼩. 此时可以将separator设置为(',', ';'), 并不设置indent参数, 或者将其显式设置为None:>>> print(json.dumps({'a': 123, 'b': {'x': 321, 'y': 'ABC'}}, indent=None, separators=(',', ':'))){"a":123,"b":{"x":321,"y":"ABC"}}3.5 转换⾃定义Python对象json.dumps的默认实现只能转换Dictionary类型的对象. 如果想要转换⾃定义对象, 需要使⽤default参数. 这个参数接收⼀个函数, 这个函数的参数是⼀个要转换的Python对象, 返回值是能够表⽰这个Python对象的Dictionary对象. default函数会从对象引⽤树的顶层开始, 逐层遍历整个对象引⽤树. 因此, 不⽤⾃⼰实现对象树的遍历逻辑, 只需要处理当前层次的对象. 如下例所⽰: >>> class MyClass:... def __init__(self, x, y):... self.x = x... self.y = y...>>> def my_default(o):... if isinstance(o, MyClass):... print('%s.y: %s' % (type(o), o.y))... return {'x': o.x, 'y': o.y}... print(o)... return o...>>> obj = MyClass(x=MyClass(x=1, y=2), y=11)>>> json.dumps(obj, default=my_default)<class '__main__.MyClass'>.y: 11<class '__main__.MyClass'>.y: 2'{"x": {"x": 1, "y": 2}, "y": 11}'3.6 ⾮字符串类型键名在Python中, 只是可哈希(hashable)的对象和数据都可以做为Dictionary对象的键, ⽽JSON规范中则只能使⽤字符串做为键名.所以在json.dumps的实现中, 对这个规则进⾏了检查, 不过键名允许的范围有所扩⼤, str, int, float, bool和None类型的数据都可以做为键名. 不过当键名⾮str的情况时, 键名会转换为对应的str值. 如下例:>>> json.dumps(... {... 'str': 'str',... 123: 123,... 321.54: 321.54,... True: True,... False: False,... None: None... }... )'{"str": "str", "123": 123, "321.54": 321.54, "true": true, "false": false, "null": null}'⽽当出现其他类型的键名时, 默认出抛出异常:>>> json.dumps({(1,2): 123})Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/__init__.py", line 231, in dumpsreturn _default_encoder.encode(obj)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 199, in encodechunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/json/encoder.py", line 257, in iterencodereturn _iterencode(o, 0)TypeError: keys must be a stringjson.dumps的skipkeys参数可以改变这个⾏为. 当将skipkeys设置为True时, 遇到⾮法的键名类型, 不会抛出异常, ⽽是跳过这个键名:>>> json.dumps({(1,2): 123}, skipkeys=True)'{}'3.7 ⽣成JSON⽂件当需要将⽣成的JSON数据保存到⽂件时, 可以使⽤json.dump⽅法. 这个⽅法⽐json.dumps多了⼀个参数fp, 这个参数就是⽤来保存JSON数据的⽂件对象. ⽐如, 下例中的代码>>> with open('/tmp/data.json', mode='a') as jf:... json.dump({'a': 123}, jf)...就会将JSON数据写⼊到/tmp/data.json⽂件⾥. 代码执⾏完后, ⽂件内容为{"a": 123}json.dump⽅法也可以接受其他类⽂件对象:>>> sio = io.StringIO()>>> json.dump({'a': 123}, sio)>>> sio.getvalue()'{"a": 123}'json.dump的其他参数和json.dumps的⽤法相同, 这⾥不再赘述.4 JSON解码和编码类实现json.loads, json.load, json.dumps和json.dump这四个⽅法是通过json.JSONDecoder和json.JSONEncoder这两个类来完成各⾃的任务的. 所以也可以直接使⽤这两个类来完成前⽂描述的功能:>>> json.JSONDecoder().decode('{"a": 123}'){'a': 123}>>> json.JSONEncoder().encode({'a': 123})'{"a": 123}'json.loads, json.load, json.dumps和json.dump这个四个⽅法的参数主要都是传递给了json.JSONDecoder和json.JSONEncoder的构造⽅法, 所以使⽤这些⽅法可以满⾜绝⼤部分需求. 当需要⾃定义json.JSONDecoder和json.JSONEncoder⼦类的时候, 只需要将⼦类传递给cls参数. 同时, 这些⽅法都有**kw参数. 当⾃定义实现类的构造函数需要标准参数列表之外的新参数时, 这个参数就会将新参数传递给实现类的构造⽅法.5 相关资源1. JSON2. The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format - RFC 46273. json — JSON encoder and decoder以上就是本⽂的全部内容,希望对⼤家的学习有所帮助,也希望⼤家多多⽀持。

python中字典的定义

python中字典的定义

python中字典的定义python中字典(Dictionary)是一种可以存储任何类型的非线性数据类型,它是由键(key)和值(value)构成的一个无序的数据结构,当键和值组合起来,我们把它叫做映射(mapping),也叫做关联数组(associative array)。

python的字典的定义就是把数据组织成对应关系,这种关系可以以键值对的形式存储在一起,并且以字典的形式更加直观和方便地使用。

python字典定义的格式是:dict = {key1: value1, key2: value2,...}字典在python里有以下几个特点:1、字典是一系列无序的键值对,键和值可以是任何类型;2、字典里的键值对是用大括号({})表示;3、字典里的键值是用冒号(:)分隔开;4、字典里的键是唯一的,可以用来索引;5、字典里的值用逗号(,)分隔;6、字典里的元素可以删除,添加和修改;7、字典里的元素可以用len()函数计算数量。

要使用字典,我们需要知道如何定义它们,python语言里有很多方法可以定义字典:(1)使用直接引用法: d = {}(2)使用字典构造器:d = dict([(key1 value1 (key2 value2])(3)使用关键字参数:d = dict(key1 = value1 key2 = value2 (4)使用关键字参数:d = dict(zip([key1 key2], [value1 value2))(5)使用setdefault(): dict.setdefault(keyvalue字典的特性的特点就是能够让我们快速的查找特定的元素,尤其在当一些参数是一对多的时候,这样可以大大的提高程序的处理速度。

字典也可以利用迭代器来进行元素的范围读取,这样可以方便的读取字典中某一特定范围的元素,提高程序的效率。

此外,字典的操作方法也非常的简单,比如我们可以使用get()函数来获取某个特定键对应的值,update()函数来更新字典,clear ()函数来清空字典,而del()函数可以删除某键对应的值等等。

python3 isinstance用法

python3 isinstance用法

isinstance()是Python 中的一个内置函数,用于检查对象是否是特定类的实例。

这个函数需要两个参数:对象和类(或元组包含多个类),如果对象是给定类的实例,或者对象是给定类的子类的实例,则返回True,否则返回False。

下面是一些例子:python复制代码# 检查变量 a 是否为整数print(isinstance(a, int))# 检查变量 b 是否为字符串print(isinstance(b, str))# 检查变量 c 是否为列表print(isinstance(c, list))# 检查变量 d 是否为字典print(isinstance(d, dict))# 检查变量 e 是否为 float 类型print(isinstance(e, float))# 检查变量 f 是否为 bool 类型print(isinstance(f, bool))# 检查变量 g 是否为元组类型print(isinstance(g, tuple))如果想要检查一个对象是否是多个类中的任何一个的实例,可以将这些类放在一个元组中传递给isinstance()。

例如:python复制代码# 检查变量 a 是否为整数、浮点数或复数print(isinstance(a, (int, float, complex)))请注意,isinstance()是Python 的内置函数,而type()也可以用来获取对象的类型。

但是isinstance()在处理继承关系时更加智能,它可以判断一个对象是否是特定类的实例,或者是该类的子类的实例。

而type()只会返回对象的实际类型,不会考虑继承关系。

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字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。

字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中,格式如下所示:
键必须是唯一的,但值则不必。

值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。

一个简单的字典实例:
也可如此创建字典:
访问字典里的值
把相应的键放入到方括号中,如下实例:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} pri nt("dict['Name']: ", dict['Name'])print("dict['Age']: ", dict['Age'])
以上实例输出结果:
如果用字典里没有的键访问数据,会输出错误如下:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}; pr int("dict['Alice']: ", dict['Alice'])
以上实例输出结果:
修改字典
向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对,修改或删除已有键/值对如下实例:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} dic t['Age'] = 8; # 更新 Age dict['School'] = "菜鸟教程"# 添加信息print("dict[' Age']: ", dict['Age'])print("dict['School']: ", dict['School'])
以上实例输出结果:
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典,清空只需一项操作。

显示删除一个字典用del命令,如下实例:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'} del dict['Name']# 删除键 'Name'dict.clear()# 清空字典del dict# 删除字典prin t("dict['Age']: ", dict['Age'])print("dict['School']: ", dict['School'])
但这会引发一个异常,因为用执行del 操作后字典不再存在:
注:del() 方法后面也会讨论。

字典键的特性
字典值可以是任何的python 对象,既可以是标准的对象,也可以是用户定义的,但键不行。

两个重要的点需要记住:
1)不允许同一个键出现两次。

创建时如果同一个键被赋值两次,后一个值会被记住,如下实例:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Name': '小菜鸟'} pri nt("dict['Name']: ", dict['Name'])
以上实例输出结果:
2)键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,而用列表就不行,如下实例:
实例
#!/usr/bin/python3dict = {['Name']: 'Runoob', 'Age': 7} print("dict['Name ']: ", dict['Name'])
以上实例输出结果:
字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数:
Python字典包含了以下内置方法:。

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