Python每日学习笔记之Dictionary

Posted 2022-03-11 超凡脫俗

字典概念

字典是python中的内置数据结构，它非常适合表达结构化数据（人：姓名，性别，身高等这种就是结构化数据）
字典采用键(key)：值(value)形式表达数据，key不允许重复，value允许重复，字典可修改，运行时动态存储空间
创建方式两种：使用创建 ，或使用dict函数来创建；

散列值（Hash）

字典也被称为’哈希‘，对应散列值；
散列值是从任何一种数据中创建数字“指纹”，唯一标识
python提供了hash()函数生成了散列值

字典存储原理

在一个字典中，python中字典要保存时，会先将key转换成对应的散列值，根据散列值在内存中开辟一段空间，对于这块会预留空闲空间，同时将哈希值经过换算以后，找到对应的内存地址，再将数据保存在内存地址中。
1、根据哈希散列值进行分散存储；
2、并不按key顺序排列，无序排列；
3、数据提取速度非常快，每个key在内存中保存的都是一个具体的散列值，而这个散列值对应了唯一的内存地址，对字典数据提取要比列表高效，对于结构化数据，建议作为存储结构来使用；

1.字典的创建

# -*- codeing = utf-8 -*-
# @Time :2022/3/9 22:02
# @Author :Josh
# @Email  :[e-mail]
# @Version :1.0
# @Descriptioon :
# @File :  sample1.py

#1.1使用
dict1 =  #空的字典
print(type(dict1))

dict2 = 'name':'王峰',
         'sex':'男',
         'hiredate':'1997-10-20',
         'grade':'A',
         'job':'销售',
         'welfare':'100'
         
print(dict2)


#1.2使用dict函数创建字典
dict3 = dict(name ='王峰',
     sex='男',
     hiredate ='1997-10-20',
     )
print(dict3)
dict4 = dict.fromkeys(['name','sex','hiredate','grade'],'N/A')  #N/A是设置的默认值
print(dict4)

2.字典的取值操作

2.字典的取值操作
2.1 get函数可以为不存在的key赋予默认值
2.2 items()包含每一个键值对
'''


employee = 'name':'王峰',
         'sex':'男',
         'hiredate':'1997-10-20',
         'grade':'A',
         'job':'销售',
         'salary':1000,
         'welfare':100
         

#2.1 字典的取值
name = employee['name']
print(name)

salary = employee['salary']
print(salary)

print(employee.get('job'))
print(employee.get('dept')) #对于不存在列表的‘dept’，使用get可以让返回值为none，而不是报错
print(employee.get('dept','其他部门'))   #get函数可以为不存在的key赋予默认值


#2.2 如果要判断在产品中，某一个key是否存在，如何判断
# in 成员运算符
print('name' in employee)   #返回ture
print('dept' in employee)   #返回false

#2.3 或使用 not in，与in结果相反
print('name' not in employee)
print('dept' not in employee)

#2.4 遍历字典
for key in employee:
    v = employee[key]   #[]中括号会返回key的值
    print(v)

for k,v in employee.items():   #对于employee.items()，它会返回字典中的每一个键值对
    print(k,v)

3.字典的更新操作

'''
3.字典的更新操作
3.1 字典单个k:v更新
3.2 字典多个k:v更新使用update
3.3 字典的新增操作与更新操作完全相同，秉承有则更新，无则新增的原则
3.4 删除字典三种方法：pop函数、popitem函数、clear函数，pop使用最广泛

'''


employee = 'name':'王峰',
         'sex':'男',
         'hiredate':'1997-10-20',
         'grade':'A',
         'job':'销售',
         'salary':1000,
         'welfare':100
         

#3.1 对单个key:value更新，字典中，王峰评级从A变至B
print(employee)
employee['grade'] = 'B'
print(employee)

#3.2 对多个k:v进行更新，使用update()方法
employee.update(salary = 1200,welfare = 150)
print(employee)

#3.3 字典的新增操作与更新操作完全相同，秉承有则更新，无则新增的原则
employee['dept'] = '研发部'
print(employee)
employee['dept'] = '市场部'
print(employee)
employee.update(weight=80,dept='财务部')
print(employee)

#3.4 删除操作
#3.4.1  pop函数，删除指定的kv
employee.pop('weight')
print(employee)

#3.4.2 popitem函数，删除最后一个kv
kv = employee.popitem()   #删除最后1个 一次
kv = employee.popitem()   #删除最后1个 两次
print(kv)
print(employee)

#3.4.3 clear 清空字典
employee.clear()
print(employee)

4.字典的常用操作

# -*- codeing = utf-8 -*-
# @Time :2022/3/9 23:10
# @Author :Josh
# @Email  :[e-mail]
# @Version :1.0
# @Descriptioon :
# @File :  sample4.py

'''
4.字典的常用操作
4.1  setdefault()函数为字典设置默认值
4.2  字典的视图
4.3  字典格式化字符串


'''

emp1 = 'name':'Jacky','grade':'B'
emp2 = 'name':'Lily'
emp21 = 'name':'josh'
#4.1 为字典设置默认值，
#4.1.1  新员工当月默认考评为c，使用if判断效率较低，可实现
if 'grade' not in emp2:
    emp2['grade'] = 'C'
print(emp2)
print('\\n')

#4.1.2 setdefault为字典设置默认值，如果某个key已存在则忽略，不存在则设置
print('setdefault为字典设置默认值')
emp1.setdefault('grade','c')  #设置emp1
emp21.setdefault('grade','c')  #设置emp21
print(emp21)
print('\\n')

#4.2 获取字典的视图
'''
 (1)keys 代表获取所有的键
 (2)values 代表获取所有的值
 (3)items代表获取所有的键值对
'''

# 4.2.1 keys 获取所有的键
print('keys 获取所有的键')
ks = emp1.keys()
print(ks)
print(type(ks))


#4.2.2 values 获取所有的值
print('kvalues 获取所有的值')
vs = emp1.values()
print(vs)
print(type(vs))

#4.2.3 items获取所有键值对，获取后打印出的kv都是元组方式保存
print('items获取所有键值对')
its = emp1.items()
print(its)
print(type(its))
print('\\n')

#4.2.4视图用意:
# 例如下面emp1新增 hiredate会，视图随着原始数据变化进行联动，如下列便在其末尾新增上hiredate的数据，
print('视图用意')
emp1  ['hiredate'] = '1984-05-30'
print(ks)
print(vs)
print(its)
print('\\n')

#4.3 利用字典格式化字符串
#4.3.1 老版本的字符串格式化
print('老版本的字符串格式化:')
emp_str = "姓名:%(name)s,评级:%(grade)s,入职时间:%(hiredate)s"%emp1
print(emp_str)
print('\\n')

#4.3.2 新版字符串格式化,
# 新版优点：简单，可读性更好
print('新版字符串格式化')
emp_str1 = "姓名:name,评级:grade,入职时间:hiredate".format_map(emp1)
print(emp_str1)

5. 散列值

# -*- codeing = utf-8 -*-
# @Time :2022/3/9 23:50
# @Author :Josh
# @Email  :[e-mail]
# @Version :1.0
# @Descriptioon :
# @File :  sample5.py
'''
5.散列值（Hash）
  字典也被称为’哈希‘，对应散列值；
  散列值是从任何一种数据中创建数字“指纹”，唯一标识
  python提供了hash()函数生成了散列值

5.1
  整数的hash值就是它自己
  散列值无论调用多次，abc生成的散列值都是相同的
  每次运行的数据都不相同，但同一次运行中，hash的数据都是相同的额
  hash是字典应用的最底层实现

5.2 字典的存储原理
  在一个字典中，python中字典要保存时，会先将key转换成对应的散列值，根据散列值在内存中开辟一段空间，对于这块会预留空闲空间，
  同时将哈希值经过换算以后，找到对应的内存地址，再将数据保存在内存地址中。
  1、根据哈希散列值进行分散存储
  2、并不按key顺序排列，无序排列
  3、数据提取速度非常快，每个key在内存中保存的都是一个具体的散列值，而这个散列值对应了唯一的内存地址，对字典数据提取要比列表高效，
  对于结构化数据，建议作为存储结构来使用；
'''

h1 = hash('abc')
print(h1)
h2 = hash('bcd')
print(h2)
h3 = hash(8838183)  #整数的hash值就是它自己
print(h3)
h4 = hash('abc')    #散列值无论调用多次，abc生成的散列值都是相同的
print(h4)
h5 = hash('def')    #每次运行的数据都不相同，但同一次运行中，hash的数据都是相同的数额
print(h5)

#6.1 财务系统 -处理员工数据
source = "7782,CLARK,MANAGER,SALES,5000$7934,MILLER,SALESMAN,SALEES,3000$7369,SMITH,ANALYST,RESEARCH,2000"
employee_list = source.split("$")   #解析成字符串
print(employee_list)

#保存所有解析后的员工信息，key是员工编号，value则是包含完整员工信息的字典
all_emp =

for i in range(0,len(employee_list)):   #从第一个元素开始，到emp_list最后一个元素结束，取出索引值
    #print(i）
    e = employee_list[i].split(",")     #通过split 使用,进行切割
    print(e)
    #创建员工字典
    employee = "no":e[0],"name":e[1],"job":e[2],"departent":e[3],"salary":e[4]
    print(employee)
    all_emp[employee["no"]]=employee
print(all_emp)

empno = input("请输入员工编号：")
emp = all_emp.get(empno)
if empno in all_emp:
    print("工号：no,姓名:name,岗位:job,部门:departent,工资:salary".format_map(emp))
else:
    print("工号不存在")