跳到主要内容

Python 字典推导

提示
  1. 字典推导的概念：字典推导是一种在 Python 中创建字典的简洁方法，允许以键值对的形式迅速生成字典。
  2. 字典推导的语法和应用：字典推导的基本语法是 {key: value for vars in iterable}，可以用于基于既有数据生成新字典或对数据进行转换。
  3. 条件语句在字典推导中的应用：在字典推导中可以使用条件语句（如 if 或 if-else）来进一步控制字典的内容，例如过滤数据或根据条件更改值。

字典是 Python 中的数据类型，允许我们以键/值对的形式存储数据。例如：

my_dict = {1: 'apple', 2: 'ball'}

什么是 Python 中的字典推导？​

字典推导是创建字典的一种优雅而简洁的方式。

示例 1：字典推导​

考虑以下代码：

square_dict = dict()
for num in range(1, 11):
    square_dict[num] = num*num
print(square_dict)

现在，让我们使用字典推导来创建上面程序中的字典。

# 字典推导示例
square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)}
print(square_dict)

这两个程序的输出将会是相同的。

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}

在这两个程序中，我们都创建了一个字典 square_dict，其中包含数字-平方的键/值对。

然而，使用字典推导使我们能够在一行中创建一个字典。

使用字典推导​

从上面的示例中，我们可以看到字典推导应该按照特定的模式编写。

字典推导的最小语法是：

dictionary = {key: value for vars in iterable}

让我们将这个语法与上面示例中的字典推导进行比较。

Python 字典推导

现在，让我们看看如何使用来自另一个字典的数据进行字典推导。

示例 3：如何使用字典推导​

# 物品价格（美元）
old_price = {'milk': 1.02, 'coffee': 2.5, 'bread': 2.5}

dollar_to_pound = 0.76
new_price = {item: value*dollar_to_pound for (item, value) in old_price.items()}
print(new_price)

输出

{'milk': 0.7752, 'coffee': 1.9, 'bread': 1.9}

在这里，我们可以看到我们检索了美元的物品价格，并将其转换为英镑。使用字典推导使这项任务更加简单且更短。

在字典推导中使用条件语句​

我们可以通过向字典推导添加条件来进一步自定义字典推导。让我们看一个示例。

示例 4：带 If 条件的字典推导​

original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}

even_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 == 0}
print(even_dict)

输出

{'jack': 38, 'michael': 48}

正如我们所见，由于字典推导中的 if 子句，只有具有偶数值的项被添加。

示例 5：带多重 if 条件的字典推导​

original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}

new_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 != 0 if v < 40}
print(new_dict)

输出

{'john': 33}

在这个例子中，只有小于 40 且具有奇数值的项被添加到了新字典中。

这是因为字典推导中的多个 if 子句。它们相当于 and 操作，其中两个条件都必须为真。

示例 6：带有 if-else 条件的字典推导​

original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}

new_dict_1 = {k: ('old' if v > 40 else 'young')
    for (k, v) in original_dict.items()}
print(new_dict_1)

输出

{'jack': 'young', 'michael': 'old', 'guido': 'old', 'john': 'young'}

在这个例子中，通过字典推导创建了一个新字典。

值 40 或更多的项具有 'old' 值，而其他项具有 'young' 值。

嵌套字典推导​

我们可以将字典推导添加到字典推导中，以创建嵌套字典。让我们看一个例子。

示例 7：带有两个字典推导的嵌套字典​

dictionary = {
    k1: {k2: k1 * k2 for k2 in range(1, 6)} for k1 in range(2, 5)
}
print(dictionary)

输出

{2: {1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10},
3: {1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12, 5: 15},
4: {1: 4, 2: 8, 3: 12, 4: 16, 5: 20}}

如你所见，我们在嵌套字典中构建了一个乘法表，涵盖了从 2 到 4 的数字。

当使用嵌套字典推导时，Python 首先从外层循环开始，然后进入内层循环。

因此，上述代码等价于：

dictionary = dict()
for k1 in range(11, 16):
    dictionary[k1] = {k2: k1*k2 for k2 in range(1, 6)}
print(dictionary)

它还可以进一步展开：

dictionary = dict()
for k1 in range(11, 16):
    dictionary[k1] = dict()
    for k2 in range(1, 6):
    dictionary[k1][k2] = k1*k2
print(dictionary)

这三个程序都会给我们相同的输出。

使用字典推导的优势​

如我们所见，字典推导大大缩短了字典初始化的过程。它使代码更符合 Python 风格。

在我们的代码中使用字典推导可以在保持逻辑完整的同时减少代码行数。

使用字典推导的警告​

尽管字典推导非常适合编写易于阅读的优雅代码，但并不总是正确的选择。

我们在使用它们时必须小心：

  • 它们有时会使代码运行速度变慢并消耗更多内存。
  • 它们也可能降低代码的可读性。

我们不应该仅仅为了使代码单行就试图在其中放入复杂的逻辑或大量的字典推导。在这些情况下，选择其他替代方法（如循环）更为合适。

最后于 更新