Python里字典的基本用法(包括嵌套字典)

yipeiwu_com7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数组条件过滤filter函数使用示例

使用filter函数,实现一个条件判断函数即可。 比如想过滤掉字符串数组中某个敏感词,示范代码如下: #filter out some unwanted tags def pass...

python调用摄像头显示图像的实例

如下所示: import cv2 import numpy as np bins = np.arange(256).reshape(256,1) def hist_curve(i...

Python pip 安装与使用(安装、更新、删除)

pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 pip检测更新 命令:pip list –outdated pip升级包 命令...

python计算二维矩形IOU实例

python计算二维矩形IOU实例

计算交并比:交的面积除以并的面积。 要求矩形框的长和宽应该平行于图片框。不然不能用这样的公式计算。 原理,从一维上来理解:两条红线的距离之和减去黑色线之间的距离就是相交的距离。两条红线之...

Django保护敏感信息的方法示例

Django在安全性上表现出色,但是在日常开发中难免会有没有注意到的地方,今天我们就讲一个非常有用的技巧。 千万不要在正式环境中设置DEBUG=True,除非你想跑路 sensitiv...