一、字典基础
字典（dictionary）是一种映射类型的数据结构，它是由键和值（key-value）组成的无序集合。字典类型在Python中的标识符为dict。字典的创建是通过多种方式来实现的，例如：
# 创建一个空字典
dict1 = {}
# 创建一个初始化的字典
dict2 = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}
# 通过一系列key-value对创建字典
dict3 = dict(key1='value1', key2='value2', key3='value3')
字典类型的key必须是可哈希的，具体来说就是不能是可变的类型（例如列表或字典），而值可以是任何类型的Python对象。字典类型的元素没有特定的顺序，因此不能对其进行索引操作。字典类型可以通过键来访问对应的值。举例如下：
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20}
# 通过key来访问value
print(dict1['name']) # 输出 Tom
# 通过遍历key来访问value
for key in dict1:
print(dict1[key])
二、字典操作方法
1. 更新字典元素
字典的元素可以修改、删除或增加。修改元素的方法是通过键来引用对应的值，并将其设置为新值。如果键不存在，则会添加一个新的键值对。示例如下：
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20}
# 修改元素
dict1['age'] = 21
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 21}
# 增加元素
dict1['sex'] = 'male'
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 21, 'sex': 'male'}
# 删除元素
del dict1['sex']
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 21}
2. 字典复制
字典类型可以通过复制来创建一个新的字典。当我们对复制后的字典进行修改时，原始字典不会受到影响。在Python中，有两种类型的字典复制：浅复制和深复制。浅复制是创建一个新的字典对象，但其内部的元素是原始字典元素的引用。深复制是创建一个新的字典对象，它的内部元素也是新的对象。示例如下：
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20}
# 浅复制
dict2 = dict1.copy()
dict2['age'] = 21
print(dict2) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 21}
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 20}
# 深复制
import copy
dict3 = copy.deepcopy(dict1)
dict3['age'] = 22
print(dict3) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 22}
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 20}
3. 字典合并
字典类型可以通过update方法来实现合并操作。Update方法会将一个字典对象的键值对添加到当前字典中。如果两个字典存在相同的键（key），则会根据update的参数来决定是保留原始值还是使用新值。示例如下：
dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 20}
dict2 = {'age': 21, 'sex': 'male'}
# 合并字典
dict1.update(dict2)
print(dict1) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 21, 'sex': 'male'}
三、字典应用场景
1. 缓存
字典类型非常适用于缓存应用，因为它可以快速地查找和检索数据。比如，我们可以把数据库中的数据载入到一个字典中，然后针对这个字典进行操作：查询、更新或删除。缓存操作示例如下：
cache = {}
# 从数据库中读取数据
def load_data(key):
value = ...
cache[key] = value
return value
# 查询缓存
def get_data(key):
if key in cache:
return cache[key]
return load_data(key)
# 更新缓存
def update_data(key, value):
cache[key] = value
2. 映射
字典类型可以用于映射不同类型的数据结构。例如，我们可以使用字典来映射一个字符串到一个列表，其值为出现该字符串的所有位置。映射示例如下：
text = 'Python is a popular language'
word_positions = {}
# 构建映射
for i, word in enumerate(text.split()):
if word not in word_positions:
word_positions[word] = [i]
else:
word_positions[word].append(i)
# 使用映射
print(word_positions['Python']) # 输出 [0]
print(word_positions['a']) # 输出 [2]
3. 统计
Python的字典类型非常适用于统计分析应用，它可以方便快捷地统计各类数据。例如，我们可以使用字典来统计一组数字的出现次数。统计示例如下：
num_list = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5]
num_counts = {}
# 统计数字出现次数
for num in num_list:
if num not in num_counts:
num_counts[num] = 1
else:
num_counts[num] += 1
# 输出结果
for num in num_counts:
print('%d出现了%d次' % (num, num_counts[num]))
以上就是Python字典的常用方法及用途解析，希望对大家有所帮助。
