Python Dictionary：将关键字映射到值的量级存储结构

一、定义和基础用法

Python Dictionary是一种使用键值对来存储数据的数据结构，每个键值对称为字典中的一个元素。字典可以用于存储任何类型的数据，包括整数、字符串、列表等。

#创建一个空字典
dict1={}

#创建一个字典，使用花括号{}和冒号:连接键和值
dict2={"name":"John", "age":23}

#获取字典中的某个元素，使用键
print(dict2["name"])

#添加/更新一个元素
dict2 ["address"]="123 Main Street"
dict2 ["name"]="Mary"

#删除一个元素
del dict2["age"]

二、遍历和嵌套字典

通过遍历字典中的键或值，可以对字典进行操作和处理。嵌套字典允许在一个字典中存储另一个字典。

#遍历字典中的键
for key in dict2:
    print(key)

#遍历字典中的值
for value in dict2.values():
    print(value)

#遍历字典中的键值对
for key, value in dict2.items():
    print(key, ":", value)

#嵌套字典
dict3={"name":"John", "age":23, "address":{"street":"123 Main Street", "city":"New York"}}
print(dict3["address"]["city"])

三、字典推导式和内置方法

字典推导式是一种使用简洁语法生成字典的方式。Python还提供了一些内置方法来操作字典，包括获取键、值、长度、合并、拷贝等。

#字典推导式
dict4={i: i**2 for i in range(5)}
print(dict4)

#获取键、值、长度
keys=dict3.keys()
values=dict3.values()
length=len(dict3)

#合并字典
dict5={"name":"Mary", "phone":"555-1234"}
dict3.update(dict5)
print(dict3)

#拷贝字典
dict6=dict3.copy()

四、应用场景

Python Dictionary在实际开发中有很多应用场景。以下是一些常见的应用场景：

1、缓存数据：使用字典保存计算结果或其它可能被频繁访问的数据，可以提高程序的运行效率，避免进行多次相同的计算。

2、数据分析：使用字典保存数据分析的结果和参数，方便后续的操作和查询。

3、Web开发：使用字典处理表单提交的数据，从而将数据存储到关系型数据库中或者进行进一步的处理操作。

#应用场景示例1
cache={}
def fib(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    result=None
    if n<2:
        result=n
    else:
        result=fib(n-1)+fib(n-2)
    cache[n]=result
    return result


#应用场景示例2
data={"name":"John", "age":23, "gender":"male", "salary":5000}
average_salary=data["salary"]/12
data["average_salary"]=average_salary

#应用场景示例3
form_data={"name":"John", "age":23, "gender":"male", "email":"john@example.com"}
db_data={}
for key, value in form_data.items():
    db_key=key.upper()
    db_data[db_key]=value
print(db_data)

五、总结

Python Dictionary是一种使用键值对来存储数据的量级存储结构，可以存储任何类型的数据，包括整数、字符串、列表等，并且具有很多有用的操作和函数。我们可以通过遍历字典中的键或值来对字典进行操作和处理，也可以使用字典推导式和内置方法。在实际开发中，Python Dictionary有很多应用场景，包括缓存数据、数据分析和Web开发等。