字典（dict）结构是Python中常用的数据结构，笔者结合自己的实际使用经验，对字典方面的相关知识做个小结，希望能对读者一些启发~
创建字典
常见的字典创建方法就是先建立一个空字典，然后逐一添加键（key）和值（value），比如创建字典person={'name':'Tome', 'age':22, 'city':'Shanghai, 'ID': '073569'}，可以使用以下代码：
person = {}
person['name'] = 'Tom'
person['age'] = 22
person['city'] = 'Shanghai'
person['ID'] = '073569'
print(person) 输出 结果为：
{'name': 'Tom', 'age': 22, 'city': 'Shanghai', 'ID': '073569'} 这样的创建方式简单原始，代码不够简洁优雅。我们用zip函数，来简单快捷地创建这个字典：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID'] values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569'] person = dict(zip(attrs, values)) print(person)
输出结果与原先代码一致。
遍历字典
在实际应用中，我们常常需要遍历字典，实现的方法可参考以下代码：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID']
values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569']
person = dict(zip(attrs, values))
for key, value in person.items():
print('Key:%-6s, Value:%s'%(key, value)) 输出 结果为：
Key:name , Value:Tom Key:age , Value:22 Key:city , Value:Shanghai Key:ID , Value:073569
对调键值对
在实际应用中，有时候我们需要查找字典中某个值（value）对应的键（key），遍历字典是一种选择，对调键值对是另一种选择。对调键值对的实现代码如下：
attrs = ['name', 'age', 'city', 'ID']
values = ['Tom', 22, 'Shanghai', '073569']
person = dict(zip(attrs, values))
print('对调前：')
print(person)
Person = {v:k for k,v in person.items()}
print('对调后：')
print(Person) 输出 结果为：
对调前：
{'name': 'Tom', 'age': 22, 'city': 'Shanghai', 'ID': '073569'}
对调后：
{'Tom': 'name', 22: 'age', 'Shanghai': 'city', '073569': 'ID'} 有序字典OrderedDict
Python中的字典是无序的，其取出来的键是无序的，因为它是按照hash来储存的。有时候，我们需要字典的条目（items）或键（keys）是有序储存的，这时候可以使用 collections 模块中的 OrderedDict ，它是一种有序的字典结构。
示例代码如下（Python版本为3.5.2）：
from collections import OrderedDict
d = {}
d['Tom']='A'
d['Jack']='B'
d['Leo']='C'
d['Alex']='D'
print('无序字典（dict）：')
for k,v in d.items():
print(k,v)
d1 = OrderedDict()
d1['Tom']='A'
d1['Jack']='B'
d1['Leo']='C'
d1['Alex']='D'
print('\n有序字典（OrderedDict）：')
for k,v in d1.items():
print(k,v) 输出的 结果为：
无序字典（dict）： Leo C Jack B Tom A Alex D 有序字典（OrderedDict）： Tom A Jack B Leo C Alex D
默认字典collections.defaultdict
collections.defaultdict 是Python内建 dict 类的一个子类，第一个参数为 default_factory 属性提供初始值，默认为 None 。它覆盖一个方法并添加一个可写实例变量。它的其他功能与 dict 相同，但会为一个不存在的键提供默认值，从而避免 KeyError 异常。
我们以统计列表中单词的词频为例，展示 collections.defaultdict 的优势。
一般情形下，我们统计列表中的单词词频代码为：
words = ['sun', 'moon', 'star', 'star',\
'star', 'moon', 'sun', 'star']
freq_dict = {}
for word in words:
if word not in freq_dict.keys():
freq_dict[word] = 1
else:
freq_dict[word] += 1
for key, val in freq_dict.items():
print(key, val) 输出结果如下：
sun 2 moon 2 star 4
使用 collections.defaultdict ，代码可以优化：
from collections import defaultdict
words = ['sun', 'moon', 'star', 'star',\
'star', 'moon', 'sun', 'star']
freq_dict = defaultdict(int)
for word in words:
freq_dict[word] += 1
for key, val in freq_dict.items():
print(key, val) 其它默认初始值可以为set,list,dict等。
以上就是Python字典的操作总结（附示例）的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！
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