python 字典中的键值对拆开放列表里

可以使用字典的 `items()` 方法获取到字典中所有的键值对，并将其转化为一个包含键值对元组的可迭代对象。然后可以使用列表推导式将这些元组拆开并存储到一个列表中。示例如下：

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}

# 将字典中的键值对拆开并存储到列表中
my_list = [(k, v) for k, v in my_dict.items()]

print(my_list)  # 输出：[('key1', 'value1'), ('key2', 'value2'), ('key3', 'value3')]

在上面的代码中，`my_dict.items()` 返回一个可迭代对象，包含了字典中所有的键值对元组，然后使用了列表推导式将这些元组拆开并存储到了 `my_list` 中。

相关问题

python中字典底層原理

Python中的字典是一种基于哈希表实现的数据结构，其底层原理如下：

1. 创建空字典时，Python会为其分配一块固定长度的内存，用于存储键值对。

2. 向字典中插入一个键值对时，Python会首先计算该键的哈希值，然后根据哈希值确定该键值对在内存中的位置，如果该位置已经被占用，则采用开放地址法进行冲突解决，即在哈希表中寻找下一个可用的位置，直到找到空闲的位置为止。

3. 在查找特定键时，Python会根据该键的哈希值定位到内存中的位置，然后比较该位置处的键和要查找的键是否相等，如果相等则返回对应的值，否则继续寻找下一个位置，直到找到对应的键或者遍历完整个哈希表。

4. 在删除键值对时，Python会将对应位置的键值对标记为删除状态，而不是真正地从内存中删除该键值对，这是因为哈希表中的元素是连续存储的，删除一个元素会导致其他元素的地址发生变化，影响哈希表的性能。

总的来说，Python中的字典底层实现使用哈希表来实现，具有快速查找和插入的特点，但是由于哈希表的冲突解决和内存分配等操作需要耗费大量的计算资源，所以在处理大量数据时需要注意字典的性能问题。

python 字典 核心原理

字典是Python中非常重要的数据结构之一，它的核心原理是散列表（hash table）。散列表是一种通过键来直接访问值的数据结构，它能够在平均情况下以常数时间复杂度O(1)进行查找、插入和删除操作。

散列表由一系列的桶（bucket）组成，每个桶中存储着键值对（key-value pair）。当我们向字典中插入一个键值对时，Python会根据键的哈希值（hash value）计算出该键对应的桶的索引。哈希值是根据键的特征计算出来的一个唯一的整数，它可以将任意长度的键映射到固定长度的索引。

在散列表中，每个桶都有一个固定的索引，因此可以通过索引直接访问到对应的桶。当我们需要查找一个键时，Python会根据键的哈希值找到对应的桶，然后再在桶中查找键对应的值。这个过程非常高效，因为无论字典中有多少个键值对，查找的时间复杂度都是O(1)。

然而，由于哈希函数的特性，不同的键可能会产生相同的哈希值，这就是所谓的哈希冲突（hash collision）。为了解决哈希冲突，Python使用了开放寻址法和链表法两种方法。开放寻址法是将冲突的键值对存放在其他的桶中，而链表法是将冲突的键值对存放在同一个桶中的链表中。

总结一下，Python字典的核心原理是散列表，它通过哈希函数将键映射到固定长度的索引，然后使用开放寻址法或链表法解决哈希冲突，实现高效的键值对查找、插入和删除操作。