Python 字典高效使用指南：从基础到进阶的 8 个技巧

前言

字典（dict）是 Python 中最常用的数据结构之一，社区中甚至流传着“Python 试图用字典装载整个世界”的说法，足见其地位之重要。为了帮助开发者在日常应用中更合理地利用字典，提升代码质量与执行效率，本文整理了一份高效使用字典的清单，旨在让代码更加符合 Pythonic 风格。

1、使用 in 关键字检查键是否存在

Python 之禅中有一条核心开发哲学指出：

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

即尽量寻找一种，最好是唯一的一种显而易见的解决方案。在 Python 2 中，判断键是否存在于字典中可以使用 has_key 方法，或者使用 in 关键字。但强烈推荐使用 in 关键字，原因有二：一是 in 的处理速度更快；二是 has_key 方法在 Python 3 中已被移除。若需编写同时兼容 Python 2 和 Python 3 的代码，使用 in 是最佳选择。

bad

d = {'name': 'python'}

if d.has_key('name'):
 pass

good

if 'name' in d:
 pass

2、使用 get 获取字典中的值

获取字典值的简单方式是直接使用 d[x] 访问元素，但如果键不存在，这将引发 KeyError 错误。虽然可以先用 in 操作检查键是否存在再获取，但这不符合 Python 之禅中提到的：

Simple is better than complex.

Flat is better than nested.

好的代码应当简单易懂，扁平的代码结构更具可读性。因此，推荐使用 get 方法来替代复杂的 if ... else 判断逻辑。

bad

d = {'name': 'python'}
if 'name' in d:
 print(d['hello'])
else:
 print('default')

good

print(d.get("name", "default"))

3、使用 setdefault 为不存在的键设置默认值

data = [
  ("animal", "bear"),
  ("animal", "duck"),
  ("plant", "cactus"),
  ("vehicle", "speed boat"),
  ("vehicle", "school bus")
 ]

在进行分类统计时，通常希望将同类数据归入字典的特定类型中。例如，将相同类型的事物重新组装成列表，生成新的字典结构。

groups = {}

>>> 
{'plant': ['cactus'], 
 'animal': ['bear', 'duck'], 
 'vehicle': ['speed boat', 'school bus']}

常规做法是先判断键是否存在，若不存在则需用列表对象进行初始化，再执行后续操作。而更优的方式是利用字典的 setdefault 方法。

bad

for (key, value) in data:
 if key in groups:
  groups[key].append(value)
 else:
  groups[key] = [value]

good

groups = {}
for (key, value) in data:
 groups.setdefault(key, []).append(value)

setdefault 的作用机制如下：

• 如果键已存在于字典中，直接返回对应的值，其行为等效于 get 方法。
• 如果键不存在于字典中，则将 setdefault 的第二个参数作为该键的值存入字典，并返回该值。

4、使用 defaultdict 初始化字典对象

若希望 d[x] 在键 x 不存在时不报错，除了使用 get 方法外，还可以利用 collections 模块中的 defaultdict。在初始化字典时指定一个工厂函数，defaultdict 实际上是 dict 的子类。

from collections import defaultdict

groups = defaultdict(list)
for (key, value) in data:
 groups[key].append(value)

当键不存在于字典中时，list 函数将被调用并返回一个空列表，该列表会被赋值给 d[key]。这样一来，便无需担心调用 d[k] 会引发错误。

5、使用 fromkeys 将列表转换为字典

keys = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u' }
value = []
d = dict.fromkeys(keys, value)
print(d)

>>>
{'i': [], 'u': [], 'e': [], 
 'a': [], 'o': []}

6、使用字典实现 switch ... case 语句

Python 语言中没有 switch ... case 语句，Python 之父 Guido van Rossum 曾表示该语法过去没有、现在没有，未来也不会有，因为 Python 简洁的语法完全可以通过 if ... elif 实现。然而，若分支判断过多，使用字典来替代是更优雅的选择。

if arg == 0:
 return 'zero'
elif arg == 1:
 return 'one'
elif arg == 2:
 return "two"
else:
 return "nothing"

good

data = {
 0: "zero",
 1: "one",
 2: "two",
}
data.get(arg, "nothing")

7、使用 iteritems 迭代字典中的元素

Python 提供了多种迭代字典元素的方式，第一种是使用 items 方法：

d = {
 0: "zero",
 1: "one",
 2: "two",
}

for k, v in d.items():
 print(k, v)

items 方法返回由（key, value）组成的列表对象。这种方式在处理超大字典时存在弊端，因为列表对象会一次性将所有元素加载到内存，导致内存占用瞬间翻倍。更优的方式是使用 iteritems。

for k, v in d.iteritems():
 print(k, v)

iteritems 返回的是迭代器对象，具有惰性加载特性，仅在真正需要时才生成值，迭代过程中无需额外内存装载数据。需要注意的是，在 Python 3 中，只有 items 方法，它等价于 Python 2 中的 iteritems，而 iteritems 方法名已被移除。

8、使用字典推导式

推导式是 Python 中极具魅力的特性，列表推导式的出现让 map、filter 等函数相形见绌。自 Python 2.7 版本起，该特性扩展至字典和集合，构建字典对象无需再调用 dict 方法。

bad

numbers = [1,2,3]
d = dict([(number,number*2) for number in numbers])

good

numbers = [1, 2, 3]
d = {number: number * 2 for number in numbers}

总结

以上就是本文的全部内容，希望这些技巧能对您的学习或工作有所帮助。如有任何疑问，欢迎留言交流，感谢大家对本站的支持。