在Python编程中，字典作为核心的数据结构之一，凭借其高效查询、动态添加与删除属性，成为了处理键值对数据的理想选择。本文将逐步详解Python字典的基本操作，并通过实际案例展示如何查找共同键、设置默认值、更新字典、合并字典，以及如何通过自定义类模拟字典行为，最后介绍如何基于字典实现LRU缓存策略。
基础操作
1. 获取字典所有键
使用.keys()方法可以从字典中提取全部键。例如：
a = {"1":1, "2":2, "3":3}
keys_list = list(a.keys())
print(keys_list) # 输出：['1', '2', '3']
2. 获取键值对
利用.items()方法可以获取字典中所有键值对组成的元组序列：
a = {"1":1, "2":2, "3":3}
pairs = list(a.items())
print(pairs) # 输出：[('1', 1), ('2', 2), ('3', 3)]
3. 查找相同键
对比两个字典中的共享键，可通过集合操作实现：
a = {"1":1, "2":2, "3":3}
b = {"2":2, "3":3, "4":4}
# 方法一：列表推导式配合in关键字
shared_keys = [key for key in a.keys() if key in b.keys()]
print(shared_keys) # 输出：['2', '3']
# 方法二：利用集合的交集操作
shared_keys_set = set(a.keys()).intersection(set(b.keys()))
print(list(shared_keys_set)) # 输出：['2', '3']
4. 设置字典默认值
当访问字典中不存在的键时，可以设定默认值。这里展示了两种方式：
- 使用
dict.setdefault()方法：
d = {}
key = "foo"
d.setdefault(key, []).append("bar")
print(d) # 输出：{'foo': ['bar']}
- 使用
collections.defaultdict类：
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
key = "foo"
d[key].append("bar")
print(d) # 输出：defaultdict(<class 'list'>, {'foo': ['bar']})
5. 更新字典
使用.update()方法可将一个字典的键值对合并到另一个字典中：
a = {"1":1, "2":2, "3":3}
b = {"2":2, "3":3, "4":4}
a.update(b)
print(a) # 输出：{'1': 1, '3': 3, '2': 2, '4': 4}
6. 合并两个字典
在Python 3.5及以上版本，可以使用解包语法合并两个字典：
a = {"x": 55, "y": 66}
b = {"a": "foo", "b": "bar"}
merged_dict = {**a, **b}
print(merged_dict) # 输出：{'x': 55, 'y': 66, 'a': 'foo', 'b': 'bar'}
高级应用
7. 模拟字典行为
通过自定义类，可以实现类似字典的行为。下面是一个名为EmuDict的示例类：
class EmuDict:
def __init__(self, dict_):
self._dict = dict_
def __getitem__(self, key):
return self._dict[key]
def __setitem__(self, key, val):
self._dict[key] = val
# 其他字典方法的实现...
emud = EmuDict({"1":1, "2":2, "3":3})
print(emud['1']) # 输出：1
8. 实现LRU缓存
利用OrderedDict（对于Python 3.7及以下版本）或Python 3.7以上版本的有序字典特性，可以创建一个简单的LRU缓存类：
from collections import OrderedDict
class LRUCache(OrderedDict):
def __init__(self, maxsize=128):
super().__init__()
self._maxsize = maxsize
def get(self, k):
if k not in self:
return None
self.move_to_end(k)
return super().get(k)
def put(self, k, v):
if k in self:
self.move_to_end(k)
self[k] = v
if len(self) > self._maxsize:
self.popitem(last=False)
# 示例使用...
通过上述详细解读，我们不仅掌握了Python字典的核心操作，还了解了如何运用字典解决实际问题，包括模拟字典行为和实现LRU缓存机制。这些知识无疑将深化我们对Python数据结构的理解，提升编写高质量、高性能代码的能力。