Python字典推导式

在编程中，字典是一个非常方便和实用的数据结构。它可以储存键值对，可以随时添加、删除和修改，并且可以通过键快速访问值。Python中的字典也是非常易用的。除了常规的定义和操作字典元素之外，我们还可以使用Python的字典推导式来快速构建字典。

什么是python字典推导式

字典推导式是一种简洁而优雅的语法，它允许我们通过使用单行代码快速创建一个新的字典。与列表推导式和集合推导式类似，字典推导式是在一组可迭代对象（比如列表、字符串、元组等）和一个表达式的基础上创建字典的。

字典推导式的语法如下：

{key_expression: value_expression for expression in iterable if condition}

其中，key_expression表示键的表达式，value_expression表示值的表达式，expression是可迭代对象中的每一个元素，condition是一个可选的判断条件。当满足条件时，expression按照key_expression和value_expression实现转换为键值对。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用字典推导式将一个列表转换成一个字典，列表中的元素作为字典的键，元素的下标作为字典的值：

lst = ['apple', 'banana', 'cherry']
dct = {lst[i]: i for i in range(len(lst))}
print(dct)

输出：

{'apple': 0, 'banana': 1, 'cherry': 2}

在这个示例中，我们首先创建了一个列表 lst，该列表包含三个字符串元素。然后我们使用字典推导式将 lst 转换成一个字典 dct。对于列表中的每个元素，我们使用它作为字典的键，使用它的下标作为字典的值。

字典推导式的应用场景

字典推导式可以非常方便地创建一个新字典，特别是当我们需要从其它数据结构转换多个键值对到字典中时。下面是一些在实际编程中使用字典推导式的常见场景。

条件字典推导式

在创建字典时，我们经常需要考虑某个元素是否满足一定的条件。我们可以使用条件字典推导式来完成这个任务。

例如，我们可以使用条件字典推导式将一个列表中小于10的数变成原来的2倍：

lst = [1, 5, 9, 12, 7, 8]
dct = {x: 2 * x for x in lst if x < 10}
print(dct)

输出：

{1: 2, 5: 10, 7: 14, 8: 16, 9: 18}

在这个示例中，我们首先创建了一个列表 lst，它包含了一些整数。然后我们使用字典推导式将列表 lst 转换成字典 dct。对于列表 lst 中的每个元素 x，如果它小于 10，则使用 x 作为键，使用 2 * x 作为值。

嵌套字典推导式

在某些情况下，我们需要使用一个嵌套字典来表示数据结构。我们可以使用字典推导式来创建这样的嵌套字典。

例如，我们可以使用嵌套字典推导式来计算一个矩阵的转置。矩阵可以用一个二维列表表示，我们需要将其转换为一个字典。这里的键是一个元组，表示行列位置，值是该位置上矩阵元素的值。下面是示例代码：

matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
transposed = {(i,j): matrix[j][i] for i in range(len(matrix[0])) for j in range(len(matrix))}
print(transposed)

输出：

{(0, 0): 1, (1, 0): 4, (2, 0): 7, (0, 1): 2, (1, 1): 5, (2, 1): 8, (0, 2): 3, (1, 2): 6, (2, 2): 9}

在这个示例中，我们首先创建了一个二维列表 matrix，它表示一个矩阵。然后我们使用一个嵌套字典推导式将这个矩阵转置为一个字典 transposed。我们使用一个元组表示每一个矩阵元素的行列位置。使用位置元组作为键，矩阵元素的值作为值。

带有简单计算的字典推导式

字典推导式还可以很方便地完成一些简单的计算。例如，我们可以使用字典推导式计算一个字符串中每个字符出现的次数：

s = 'hello, world!'
dct = {c: s.count(c) for c in s if c != ' '}
print(dct)

输出：

{'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ',': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1, '!': 1}

在这个示例中，我们首先创建了一个字符串 s，它包含了一些字符。然后我们使用字典推导式将字符串 s 转换成字典 dct。对于每个不是空格的字符 c，我们使用它作为键，使用 s.count(c) 计算它在字符串 s 中出现的次数作为值。

深入理解python字典推导式

字典推导式的语法可能看起来有些复杂，但其实它非常容易理解。下面我们来深入了解一下字典推导式的一些细节和技巧。

多重迭代

我们可以使用多重迭代来创建嵌套字典。例如，我们可以使用两重迭代来创建一个嵌套字典，其中外层字典的键是一个字符串的字符，内层字典的键是这个字符在字符串中出现的位置：

s = 'hello, world'
dct = {c: {i: s.index(c, i) for i in range(s.count(c))} for c in s if c != ' '}
print(dct)

输出：

{'h': {0: 0}, 'e': {0: 1}, 'l': {0: 2, 1: 3, 2: 9}, 'o': {0: 4, 1: 7}, ',': {0: 5}, 'w': {0: 6}, 'r': {0: 8}, 'd': {0: 10}}

在这个示例中，我们首先创建了一个字符串 s，它包含了一些字符。然后我们使用两重迭代来创建一个嵌套字典 dct，其中外层字典的键是一个字符串的字符，内层字典的键是这个字符在字符串中出现的位置。对于每个非空格的字符 c，我们使用它作为外层字典的键，在内层字典中创建一个新的键值对，其中键是这个字符在字符串中出现的位置，值是这个位置后第一次出现该字符的位置。

多个表达式

在字典推导式中，我们也可以使用多个表达式来计算每个键值对。例如，我们可以使用两个表达式来构建一个字典，其中键是一个列表中的元素，值是该元素在列表中的下标以及其平方：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
dct = {x: (lst.index(x), x**2) for x in lst}
print(dct)

输出：

{1: (0, 1), 2: (1, 4), 3: (2, 9), 4: (3, 16), 5: (4, 25)}

在这个示例中，我们使用两个表达式来构建一个字典 dct。首先，我们使用一个键表达式 x，将列表 lst 中的元素作为字典的键。然后，我们使用一个值表达式 (lst.index(x), x**2)，将元素在列表中的下标和其平方作为字典的值。

合并字典

如果需要将多个字典合并成一个字典，可以使用字典推导式来完成。例如，我们可以将两个字典合并为一个字典，其中键是一个数字，值是这个数字在两个字典中出现的次数之和：

dct1 = {1: 2, 2: 3, 3: 1}
dct2 = {2: 4, 3: 2, 4: 1}
dct3 = {x: dct1.get(x, 0) + dct2.get(x, 0) for x in set(dct1) | set(dct2)}
print(dct3)

输出：

{1: 2, 2: 7, 3: 3, 4: 1}

在这个示例中，我们首先创建了两个字典 dct1 和 dct2。然后我们使用一个字典推导式将这两个字典合并为一个字典 dct3。我们使用一个 set 操作符将两个字典的键合并成一个集合，在这个集合上进行迭代。然后使用 get 方法获取第一个字典和第二个字典中键的值，并将它们相加作为字典的值。

结论

通过本文介绍，我们了解了Python中的字典推导式，掌握了它的基本语法和常见用法。使用字典推导式，可以轻松快速的构建出一个字典。同时，字典推导式也可以进行一些计算和条件判断，非常方便。在实际编程中，我们可以使用字典推导式来简化代码，提高代码的可读性和效率。