Python里字典的基本用法(包括嵌套字典)

yipeiwu_com6年前Python基础

Python字典的基本用法

创建字典:

myDict1 = {
  '薛之谦':'我叫薛之谦',
  '吴青峰':'我叫吴青峰',
  '李宇春':'我叫李宇春',
  '花花':'我叫花花',
  '赵雷':'我叫赵雷'
}
emptyDict = {}
myDict2 = dict(薛之谦 = '我叫薛之谦',吴青峰 = '我叫吴青峰')
myDict3 = dict((('薛之谦','我叫薛之谦'),('吴青峰','我叫吴青峰')))
print(myDict1 ,'\n', myDict2 ,'\n', myDict3)

结果:

获取字典里的内容:

#字典获取内容
print(myDict1['薛之谦'])

打印结果:

修改或者新添:

#修改字典内容
myDict1['薛之谦'] = '你神经病啊!' #存在直接修改
myDict1['吴亦凡'] = '我叫吴亦凡'  #不存在的直接添加
print(myDict1['薛之谦'] ,myDict1['吴亦凡'])

结果:

删除字典里的内容:

#删除字典内容
myDict1.pop("赵雷") #标准删除姿势
print("删除赵雷后:",myDict1)
del myDict1['花花'] # 换个姿势删除
print("删除花花后:",myDict1)
myDict1.popitem()  #随机删除一个
print("随机删除一个后",myDict1)

结果:

嵌套字典:

#多级字典(嵌套字典)
FamousDict = {
  '薛之谦':{
    '身高':178,
    '体重':130,
    '口头禅':['你神经病啊!','我不要面子啊']  #相应的值可以是 一个列表
  },
  '吴青峰':{
    '身高':170,
    '体重':120,
    '口头禅':['我叫吴青峰','你好']
  }
}
#访问多级字典:
print('薛之谦的体重为:',FamousDict['薛之谦']['体重'],'斤')
#修改薛之谦体重为125
FamousDict['薛之谦']['体重'] = 125
print('减肥后的薛之谦体重为:',FamousDict['薛之谦']['体重'],'斤')
#新添薛之谦腰围100
FamousDict['薛之谦']['腰围'] = 100
print('薛之谦的腰围为:',FamousDict['薛之谦']['腰围'],'cm')
#多级字典删除
FamousDict['吴青峰'].pop('身高') #标准删除
del FamousDict['吴青峰']['体重'] #另一个删除方法
print('关于吴青峰现在只剩下:',FamousDict['吴青峰'])

结果为:

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

相关文章

Python快速查找list中相同部分的方法

Python快速查找list中相同部分的方法

如下所示: l = [1, 2, 3, 5] l_one = [2, 8, 6, 10] print set(l) & set(l_one) 以上这篇Python快速查找lis...

浅谈Pandas 排序之后索引的问题

如下所示: In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4,3,2,1]})...

python解决pandas处理缺失值为空字符串的问题

踩坑记录: 用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG,就是excel打开csv文件,明明有的格子没有任何东西,当然,我就想到用pandas的dropna()或者fillna...

opencv之为图像添加边界的方法示例

opencv之为图像添加边界的方法示例

我们经常会有对图像边缘做扩展的需求.比如 希望卷积后得到的矩阵大小不变希望改变图像大小,但是不改变宽高比opencv实现 opencv中使用copyMakeBorder()来完成这一功能...

Python3之字节串bytes与字节数组bytearray的使用详解

字节串bytes 字节串也叫字节序列,是不可变的序列,存储以字节为单位的数据 字节串表示方法: b"ABCD" b"\x41\x42" ... 字节串的构造函数: bytes()...