字典這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)活躍在所有 Python 程序的背后， 即便你的源碼里
并沒(méi)有直接用到它官疲。

3.2 字典推導(dǎo)

>>> DIAL_CODES = [ ?    #就是把 list 變成 dict
... (86, 'China'),
... (91, 'India'),
... (1, 'United States'),
... (62, 'Indonesia'),
... (55, 'Brazil'),
... (92, 'Pakistan'),
... (880, 'Bangladesh'),
... (234, 'Nigeria'),
... (7, 'Russia'),
... (81, 'Japan'),
... ]
>>> country_code = {country: code for code, country in DIAL_CODES} ?  # 這里把配好對(duì)的數(shù)據(jù)左右換了下， 國(guó)家名是鍵亮隙， 區(qū)域碼是值
>>> country_code
{'China': 86, 'India': 91, 'Bangladesh': 880, 'United States': 1,
'Pakistan': 92, 'Japan': 81, 'Russia': 7, 'Brazil': 55, 'Nigeria':
234, 'Indonesia': 62}
>>> {code: country.upper() for country, code in country_code.items() ?
... if code < 66}
{1: 'UNITED STATES', 55: 'BRAZIL', 62: 'INDONESIA', 7: 'RUSSIA'}

3.3 常見(jiàn)的映射方法

表 3-1 為我們展示了dict途凫、 defaultdict 和 OrderedDict 的常見(jiàn)方法， 后面兩個(gè)數(shù)據(jù)類型是 dict 的變種溢吻， 位于 collections 模塊內(nèi)维费。

3.2 特殊方法 __missing__

像 k in my_dict.keys() 這種操作在 Python 3 中是很快
的， 而且即便映射類型對(duì)象很龐大也沒(méi)關(guān)系促王。 這是因?yàn)?br> dict.keys() 的返回值是一個(gè)“視圖”犀盟。 視圖就像一個(gè)集合， 而且跟
字典類似的是蝇狼， 在視圖里查找一個(gè)元素的速度很快阅畴。

3.5 字典的變種

collections.OrderedDict
這個(gè)類型在添加鍵的時(shí)候會(huì)保持順序， 因此鍵的迭代次序總是一致
的迅耘。 OrderedDict 的 popitem 方法默認(rèn)刪除并返回的是字典里的最后
一個(gè)元素贱枣， 但是如果像 my_odict.popitem(last=False) 這樣調(diào)用
它， 那么它刪除并返回第一個(gè)被添加進(jìn)去的元素

collections.ChainMap
該類型可以容納數(shù)個(gè)不同的映射對(duì)象颤专， 然后在進(jìn)行鍵查找操作的時(shí)
候纽哥， 這些對(duì)象會(huì)被當(dāng)作一個(gè)整體被逐個(gè)查找， 直到鍵被找到為止栖秕。 這個(gè)
功能在給有嵌套作用域的語(yǔ)言做解釋器的時(shí)候很有用春塌， 可以用一個(gè)映射
對(duì)象來(lái)代表一個(gè)作用域的上下文。

collections.Counter
這個(gè)映射類型會(huì)給鍵準(zhǔn)備一個(gè)整數(shù)計(jì)數(shù)器簇捍。 每次更新一個(gè)鍵的時(shí)候都會(huì)增加這個(gè)計(jì)數(shù)器只壳。 所以這個(gè)類型可以用來(lái)給可散列表對(duì)象計(jì)數(shù)， 或者是當(dāng)成多重集來(lái)用——多重集合就是集合里的元素可以出現(xiàn)不止一次垦写。 Counter 實(shí)現(xiàn)了 + 和 - 運(yùn)算符用來(lái)合并記錄吕世， 還有像most_common([n]) 這類很有用的方法彰触。 most_common([n])會(huì)按照次序返回映射里最常見(jiàn)的 n 個(gè)鍵和它們的計(jì)數(shù).
下面的小例子利用 Counter 來(lái)計(jì)算單詞中各個(gè)字母出現(xiàn)的次數(shù):

>>> ct = collections.Counter('abracadabra')
>>> ct
Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
>>> ct.update('aaaaazzz')
>>> ct
Counter({'a': 10, 'z': 3, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})
>>> ct.most_common(2)
[('a', 10), ('z', 3)]

3.8 集合論

“集”這個(gè)概念在 Python 中算是比較年輕的梯投， 同時(shí)它的使用率也比較
低。

3.9 dict和set的背后

3.9.1 一個(gè)關(guān)于效率的實(shí)驗(yàn)
通過(guò)對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)分蓖，字典和集合的查詢速度非扯В快，幾乎可以忽略么鹤，而列表恰恰相反终娃，列表因?yàn)橛行蚺帕校看尾樵兌家勘闅v蒸甜，效率特低(關(guān)于列表的效率問(wèn)題可以用冒泡查詢法解決棠耕，這里暫略)

3.9.2 字典中的散列表
散列表其實(shí)是一個(gè)稀疏數(shù)組（ 總是有空白元素的數(shù)組稱為稀疏數(shù)組） 。在一般的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材中柠新， 散列表里的單元通常叫作表元（bucket） 窍荧。在 dict 的散列表當(dāng)中， 每個(gè)鍵值對(duì)都占用一個(gè)表元恨憎， 每個(gè)表元都有兩個(gè)部分蕊退， 一個(gè)是對(duì)鍵的引用， 另一個(gè)是對(duì)值的引用憔恳。 因?yàn)?strong>所有表元的大小一致瓤荔， 所以可以通過(guò)偏移量來(lái)讀取某個(gè)表元。

因?yàn)?Python 會(huì)設(shè)法保證大概還有三分之一的表元是空的钥组， 所以在快要達(dá)到這個(gè)閾值的時(shí)候输硝， 原有的散列表會(huì)被復(fù)制到一個(gè)更大的空間面。所以對(duì)比list程梦，廖大說(shuō)過(guò)腔丧，字典查詢速度極快，但是占內(nèi)存作烟，list查詢速度很慢愉粤，但是不占內(nèi)存。

無(wú)論何時(shí)往字典里添加新的鍵拿撩， Python 解釋器都可能做出為字典擴(kuò)容的決定衣厘。 擴(kuò)容導(dǎo)致的結(jié)果就是要新建一個(gè)更大的散列表， 并把字典里已有的元素添加到新表里压恒。 這個(gè)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生新的散列沖突影暴， 導(dǎo)致新散列表中鍵的次序變化。 要注意的是探赫， 上面提到的這些變化是否會(huì)發(fā)生以及如何發(fā)生型宙， 都依賴于字典背后的具體實(shí)現(xiàn)， 因此你不能很自信地說(shuō)自己知道背后發(fā)生了什么伦吠。 如果你在迭代一個(gè)字典的所有鍵的過(guò)程中同時(shí)對(duì)字典進(jìn)行修改妆兑， 那么這個(gè)循環(huán)很有可能會(huì)跳過(guò)一些鍵——甚至是跳過(guò)那些字典中已經(jīng)有的鍵魂拦。

3.10 本章小結(jié)

字典算得上是 Python 的基石。 除了基本的 dict 之外搁嗓， 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)還提供現(xiàn)成且好用的特殊映射類型芯勘， 比如defaultdict、 OrderedDict腺逛、 ChainMap 和 Counter荷愕。 這些映射類型都屬于 collections 模塊， 這個(gè)模塊還提供了便于擴(kuò)展的 UserDict類棍矛。

大多數(shù)映射類型都提供了兩個(gè)很強(qiáng)大的方法： setdefault 和
update安疗。 setdefault 方法可以用來(lái)更新字典里存放的可變值（ 比如列
表） ， 從而避免了重復(fù)的鍵搜索够委。 update 方法則讓批量更新成為可
能茂契， 它可以用來(lái)插入新值或者更新已有鍵值對(duì)， 它的參數(shù)可以是包含
(key, value) 這種鍵值對(duì)的可迭代對(duì)象慨绳， 或者關(guān)鍵字參數(shù)掉冶。 映射類型
的構(gòu)造方法也會(huì)利用 update 方法來(lái)讓用戶可以使用別的映射對(duì)象、 可
迭代對(duì)象或者關(guān)鍵字參數(shù)來(lái)創(chuàng)建新對(duì)象.

在映射類型的 API 中脐雪， 有個(gè)很好用的方法是 __missing__厌小， 當(dāng)對(duì)象找不到某個(gè)鍵的時(shí)候， 可以通過(guò)這個(gè)方法自定義會(huì)發(fā)生什么战秋。

collections.abc 模塊提供了 Mapping 和 MutableMapping 這兩個(gè)抽
象基類璧亚， 利用它們， 我們可以進(jìn)行類型查詢或者引用脂信。 不太為人所知的MappingProxyType 可以用來(lái)創(chuàng)建不可變映射對(duì)象癣蟋， 它被封裝在types模塊中。 另外還有 Set 和 MutableSet 這兩個(gè)抽象基類狰闪。

dict 和 set 背后的散列表效率很高疯搅， 對(duì)它的了解越深入， 就越能理解
為什么被保存的元素會(huì)呈現(xiàn)出不同的順序埋泵， 以及已有的元素順序會(huì)發(fā)生變化的原因幔欧。 同時(shí)， 速度是以犧牲空間為代價(jià)而換來(lái)的丽声。

雜談

我的朋友 Geraldo Cohen 曾經(jīng)說(shuō)過(guò)礁蔗， Python 的特點(diǎn)是“簡(jiǎn)單而正確”。
dict 類型正是這一特點(diǎn)的完美體現(xiàn)——對(duì)它的優(yōu)化只為一個(gè)目標(biāo)： 更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)隨機(jī)鍵的讀取雁社。 而優(yōu)化的結(jié)果非常好浴井， 由于速度快而且夠健壯， 它大量地應(yīng)用于 Python 的解釋器當(dāng)中霉撵。 如果對(duì)排序有要求磺浙， 那么還可以選擇OrderedDict洪囤。 然而對(duì)于映射類型來(lái)說(shuō)，保持元素的順序并不是一個(gè)常用需求屠缭， 因此會(huì)把它排除在核心功能之外箍鼓， 而以標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的形式提供其他衍生的類型崭参。

本書前兩章的目的是展示 Python 中的集合類型為特定的使用場(chǎng)景做
了怎樣的優(yōu)化呵曹。 我特意強(qiáng)調(diào)了在 list 和 dict 的常規(guī)用法之外還
有那些特殊的使用情景。
在遇到 Python 之前何暮， 我主要使用 Perl奄喂、 PHP 和 JavaScript 做網(wǎng)站開
發(fā)。 我很喜歡這些語(yǔ)言中跟映射類型相關(guān)的字面量句法特性海洼。 某些時(shí)候我不得不使用 Java 和 C跨新， 然后我就會(huì)瘋狂地想念這些特性。 好用的映射類型的字面量句法可以幫助開發(fā)者輕松實(shí)現(xiàn)配置和表格相關(guān)的開發(fā)坏逢， 也能讓我們很方便地為原型開發(fā)或者測(cè)試準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)容器域帐。 Java 由于沒(méi)有這個(gè)特性， 不得不用復(fù)雜且冗長(zhǎng)的 XML來(lái)替代是整。

JSON 被當(dāng)作“瘦身版 XML”（ http://www.json.org/fatfree.html） 肖揣。 在很多情景下， JSON 都成功取代了 XML浮入。 由于擁有緊湊的列表和字典表達(dá)龙优， JSON 格式可以完美地用于數(shù)據(jù)交換。

PHP 和 Ruby 的散列語(yǔ)法借鑒了 Perl事秀， 它們都用 => 作為鍵和值的連接彤断。 JavaScript 則從 Python 那兒偷師， 使用了:易迹。 而 JSON 又從JavaScript 發(fā)展而來(lái)宰衙， 它的語(yǔ)法正好是 Python 句法的子集。 因此睹欲，除了在 true菩浙、 false 和 null 這幾個(gè)值的拼寫上有出入之外，JSON 和Python 是完全兼容的句伶。 于是劲蜻， 現(xiàn)在大家用來(lái)交換數(shù)據(jù)的格式全是 Python 的 dict 和 list。

簡(jiǎn)單而正確考余。