dict 和 set 的 15 个经典使用例子

原创

AI悦创

发布于 2022-05-11 14:01:45

4030

发布于 2022-05-11 14:01:45

文章被收录于专栏：AI悦创·一对一编程教学

1. update

实际使用字典时，需要批量插入键值对到已有字典中，使用 update 方法实现批量插入。

已有字典中批量插入键值对：

In[23]: d = {'a': 1, 'b': 2}

# 方法 1
In[24]: d.update({'c': 3, 'd': 4, 'e': 5})
In[25]: d
Out[25]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

# 方法 2
In [31]: d = {'a': 1, 'b': 2}
    ...: d.update([('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)])  # 实现与方法 1 一样效果

In [32]: d
Out[32]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

# 方法 3
In [33]: d = {'a': 1, 'b': 2}
    ...: d.update([('c', 3), ('d', 4)], e=5)  # 实现与方法 1 一样效果

In [34]: d
Out[34]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

2. setdefault

如果仅当字典中不存在某个键值对时，才插入到字典中；如果存在，不必插入（也就不会修改键值对）。

这种场景，使用字典自带方法 setdefault：

In [35]: d = {'a': 1, 'b': 2}

In [36]: r = d.setdefault('c', 3)  # r: 3

In [37]: r
Out[37]: 3

In [38]: d
Out[38]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}


In [39]: r = d.setdefault('c', 33)  # r:3，已经存在 'c':3 的键值对，所以 setdefault 时 d 无改变

In [40]: r
Out[40]: 3

In [41]: d
Out[41]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

3. 字典并集

先来看这个函数 f，为了好理解，显示的给出参数类型、返回值类型，这不是必须的。

In [45]: def f(d: dict) -> dict:
    ...:     return {**d}
    ...:

In [46]: f({'a':1,'b':2})
Out[46]: {'a': 1, 'b': 2}

{**d1, **d2}实现合并 d1 和 d2，返回一个新字典：

In [47]: def merge(d1, d2):
    ...:     return {**d1,**d2}

In [48]: merge({'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3})
Out[48]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

以下为示意图：

4. 字典差

In [51]: def difference(d1, d2):
    ...:     return dict([(k,v) for k,v in d1.items() if k not in d2])

In [53]: difference({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'b': 2})
Out[53]: {'a': 1, 'c': 3}

5. 按键排序

In [54]: def sort_by_key(d):
    ...:     return sorted(d.items(), key=lambda x: x[0])
    ...:

In [55]: sort_by_key({'a': 3, 'b': 1, 'c': 2})
Out[55]: [('a', 3), ('b', 1), ('c', 2)]

sorted 函数返回列表，元素为 tuple：

6. 按值排序

与按照键排序原理相同，按照值排序时，key 函数定义为按值（x1）比较。

为照顾小白，解释为什么是 x1。

d.items() 返回元素为 (key, value) 的可迭代类型（Iterable），key 函数的参数 x 便是元素 (key, value)，所以 x1 取到字典的值。

In [59]: def sort_by_value(d):
    ...:     return sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
    ...:

In [60]: sort_by_value({'a': 3, 'b': 1, 'c': 2})
Out[60]: [('b', 1), ('c', 2), ('a', 3)]

7. 最大键

通过 keys 拿到所有键，获取最大键，返回(最大键, 值)的元组 s

In [68]: def max_key(d):
    ...:     if len(d) == 0:
    ...:         return []
    ...:     max_key = max(d.keys())
    ...:     return (max_key, d[max_key])

In [69]: max_key({'a': 3, 'c': 3, 'b': 2})
Out[69]: ('c', 3)

8. 最大字典值

最大值的字典，可能有多对：

In [70]: def max_key(d):
    ...:     if len(d) == 0:
    ...:         return []
    ...:     max_val = max(d.values())
    ...:     return [(key, max_val) for key in d if d[key] == max_val]
    ...:

In [71]: max_key({'a': 3, 'c': 3, 'b': 2})
Out[71]: [('a', 3), ('c', 3)]

9. 集合最值

找出集合中的最大、最小值，并装到元组中返回：

In [76]: def max_min(s):
    ...:     return (max(s), min(s))

In [77]: max_min({1, 3, 5, 7}) 
Out[77]: (7, 1)

10. 单字符串

若组成字符串的所有字符仅出现一次，则被称为单字符串。

In [73]: def single(string):
    ...:     return len(set(string)) == len(string)

In [74]: single('love_python') # False
Out[74]: False

In [75]: single('python') # True
Out[75]: True

11. 更长集合

key 函数定义为按照元素长度比较大小，找到更长的集合：

In [78]: def longer(s1,s2):
    ...:     return max(s1, s2, key=lambda x: len(x))
    ...:

In [79]: longer({1, 3, 5, 7}, {1, 5, 7})  # {1,3,5,7}
Out[79]: {1, 3, 5, 7}

12. 重复最多

在两个列表中，找出重叠次数最多的元素。默认只返回一个。

解决思路：

求两个列表的交集In [80]: def max_overlap(lst1,lst2): ...: overlap = set(lst1).intersection(lst2) ...: ox = [(x, min(lst1.count(x), lst2.count(x))) for x in overlap] ...: return max(ox, key=lambda x: x[1]) In [81]: max_overlap([1, 2, 2, 2, 3, 3], [2, 2, 3, 2, 2, 3]) Out[81]: (2, 3)以下三个案例，有些难度，对于新手，可先跳过。
遍历交集列表中的每一个元素，min(元素在列表 1 次数, 元素在列表 2 次数)，就是此元素的重叠次数
求出最大的重叠次数

13. topn 键

找出字典前 n 个最大值，对应的键。

导入 Python 内置模块 heapq 中的 nlargest 函数，获取字典中的前 n 个最大值。

key 函数定义按值比较大小：

In [82]: from heapq import nlargest

In [83]: def topn_dict(d, n):
    ...:     return nlargest(n, d, key=lambda k: d[k])

In [84]: topn_dict({'a': 10, 'b': 8, 'c': 9, 'd': 10}, 3)
Out[84]: ['a', 'd', 'c']

14. 一键对多值字典

一键对多个值的实现方法 1，按照常规思路，循序渐进：

In [85]: d = {}
    ...: lst = [(1, 'apple'), (2, 'orange'), (1, 'compute')]
    ...: for k, v in lst:
    ...:     if k not in d:
    ...:         d[k] = []
    ...:     d[k].append(v)

In [86]: d
Out[86]: {1: ['apple', 'compute'], 2: ['orange']}

以上方法，有一处 if 判断，确认 k 是不是已经在返回结果字典 d 中。

不是很优雅！

可以使用 collections 模块中的 defaultdict，它能创建属于某个类型的自带初始值的字典。使用起来更加方便：

In [87]: from collections import defaultdict
    ...:
    ...: d = defaultdict(list)
    ...: for k, v in lst:
    ...:     d[k].append(v)

In [88]: d
Out[88]: defaultdict(list, {1: ['apple', 'compute'], 2: ['orange']})

15. 逻辑上合并字典

案例 3 中合并字典的方法：

In [94]: dic1 = {'x': 1, 'y': 2 }
In [95]: dic2 = {'y': 3, 'z': 4 }
In [96]: merged = {**dic1, **dic2} 

In [97]: merged
Out[97]: {'x': 1, 'y': 3, 'z': 4}

修改 merged['x']=10，dic1 中的 x 值不变，merged 是重新生成的一个“新字典”。

但是，collections 模块中的 ChainMap 函数却不同，它在内部创建了一个容纳这些字典的列表。使用 ChainMap 合并字典，修改 merged['x']=10 后，dic1 中的 x 值改变。

如下所示：

In [98]: from collections import ChainMap

In [94]: dic1 = {'x': 1, 'y': 2 }
In [95]: dic2 = {'y': 3, 'z': 4 }

In [99]: merged = ChainMap(dic1,dic2)

In [100]: merged
Out[100]: ChainMap({'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})

In [101]: merged['x'] = 10

In [102]: dic1 # 改变，共用内存的结果
Out[102]: {'x': 10, 'y': 2}

小结

今天与大家一起学习了字典和集合相关的 15 个案例，难度有高有低。

比如要区分逻辑上合并字典，与普通的合并字典，有什么不一样；key 函数一般会与 lambda 匿名函数结合使用。经过学习这些案例，相信会掌握。

仍然建议码一码，理解会更加深刻。

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