python dict 扩展

Python字典（dict）是一种无序的数据结构，它通过键（key）对值（value）进行存储和访问，提供了高效的查找性能。Python原生的dict已经在很多方面非常强大，但是有时我们可能会需要额外的功能或扩展。以下是一些常见的dict扩展：

1. **内置函数**：`get()` 函数用于获取键对应的值，如果键不存在则可以提供默认值。`items()`、`keys()` 和 `values()` 分别返回所有键值对、键列表和值列表。

2. **迭代**：遍历字典通常使用for循环，例如 `for key, value in my_dict.items():`。

3. **自定义映射规则**：虽然字典本身基于哈希表实现，但可以创建装饰器或子类来实现自定义的键生成或比较规则，如`functools.cmp_to_key` 可以帮助定制排序规则。

4. **持久化**：如果你需要将字典保存到文件或其他数据存储，可以使用pickle模块将字典序列化，或使用json库将其转换为JSON格式。

5. **第三方库扩展**：有一些第三方库如`cachetools` 提供了更高级的缓存功能，`pandas` 的 DataFrame 结构也内嵌了类似字典的部分。

6. **字典操作工具**：`collections` 模块下的 `defaultdict` 和 `Counter` 类可以简化处理默认值和计数的需求。

相关问题

python dict扩展方法

Python 字典（dict）是一种非常有用的数据类型，它提供了一种将键映射到值的方式。除了基本的字典操作，Python 还提供了一些扩展方法来操作字典。下面是一些常用的扩展方法：

1. setdefault(key, default=None)
如果字典中有这个键，返回对应的值；如果没有这个键，则设置这个键值对，并返回默认值。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.setdefault('a', 3))  # 输出 1
print(d.setdefault('c', 3))  # 输出 3
print(d)  # 输出 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

2. update([other])
将其他字典或键值对序列加入到当前字典中，如果有相同的键，则会覆盖原有的键值对。

d = {'a': 1, 'b': 2}
d.update({'c': 3, 'd': 4})
print(d)  # 输出 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

3. pop(key[, default])
删除并返回指定键对应的值，如果不存在这个键，则返回默认值（如果提供了默认值），否则会抛出 KeyError。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.pop('a'))  # 输出 1
print(d.pop('c', 3))  # 输出 3
print(d)  # 输出 {'b': 2}

4. popitem()
随机返回并删除字典中的一对键值对，如果字典为空，则会抛出 KeyError。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.popitem())  # 输出 ('b', 2)
print(d)  # 输出 {'a': 1}

5. fromkeys(seq[, value])
创建一个新字典，以序列 seq 中的元素作为键，值都设置为 value。

seq = ['a', 'b', 'c']
d = dict.fromkeys(seq, 0)
print(d)  # 输出 {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}

6. get(key[, default])
返回指定键的值，如果键不存在，则返回默认值（如果提供了默认值），否则返回 None。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.get('a'))  # 输出 1
print(d.get('c', 3))  # 输出 3
print(d.get('c'))  # 输出 None

7. items()
返回一个包含所有字典项的列表，每个元素是一个 (key, value) 的元组。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.items())  # 输出 dict_items([('a', 1), ('b', 2)])

8. keys()
返回一个包含所有键的列表。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.keys())  # 输出 dict_keys(['a', 'b'])

9. values()
返回一个包含所有值的列表。

d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d.values())  # 输出 dict_values([1, 2])

python数组村dict

引用: numpy所提供的数据结构是python数据分析的基础，它提供了比标准的python更高级和更高效的数据结构。而在numpy中，数组是一个关键的数据类型。
引用[2]: numpy是python的高级数组处理扩展库，它提供了python中没有的数组对象和各种功能，比如支持高维数组运算、处理大型矩阵、广播函数库、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等。
至于字典（dict）这种数据结构，在numpy中并没有直接提供相应的特殊数据类型。numpy主要专注于数组操作和数值计算，而字典这种数据结构更适用于存储键值对。如果你需要使用字典，可以继续使用标准的python字典。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python数组求和](https://blog.csdn.net/weixin_39796363/article/details/109969850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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