Python 字典的功能非常强大，但如果你只是以基本的方式使用它们，那么你就会错过一些超越常规的技巧！以下是刚开始使用 Python 时就知道的 8 个基本 Python 词典技巧，它们将为你节省大量时间、代码行数和头疼的问题。
1. 使用dict.get()的默认值
使用带有默认值的get()来简化代码，而不是在访问键之前检查它是否存在。这样可以防止KeyError，使代码更简洁。
my_dict = {"a": 1, "b": 2}
value = my_dict.get("c", 0) # Returns 0 if 'c' is not in my_dict
2. 使用collections.defaultdict计数项目
有没有想过计算出现次数？与其设置 if-else 条件，不如使用defaultdict来无缝管理缺失的键。
from collections import defaultdict
counter = defaultdict(int)
items = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"]
for item in items:
counter[item] += 1
print(counter) # defaultdict(, {'apple': 2, 'banana': 2, 'orange': 1})
3. 用 {**dict1, **dict2}合并字典
合并两部词典曾经很复杂，但现在不一样了！使用{**dict1, **dict2}可以快速合并。或者，如果您使用的是 Python 3.9 以上版本，可以使用|操作符。
dict1 = {"a": 1, "b": 2}
dict2 = {"b": 3, "c": 4}
merged_dict = {**dict1, **dict2} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
# Python 3.9+
merged_dict = dict1 | dict2
4. 使用setdefault()自动设置值
使用setdefault() 可以避免重复 if-else 逻辑，因为只有当键不在字典中时才会赋值。
my_dict = {"a": 1}
my_dict.setdefault("b", 2) # Adds 'b' if not present
print(my_dict) # {'a': 1, 'b': 2}
5. 使用collections.Counter进行高级计数
Counter是对可迭代元素进行计数并将其转换为字典的一种强大方法。非常适合分析数据集或词频！
from collections import Counter
words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]
word_count = Counter(words)
print(word_count) # Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})
6. 快速创建字典的字典推导式
使用字典兼容性只需一行代码就能从其他数据结构中快速创建字典。
squares = {x: x**2 for x in range(5)}
print(squares) # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
7. 按键或值对字典排序
你可以使用sorted()和字典综合法按键或值对字典进行排序，从而轻松整理数据。
my_dict = {"apple": 2, "banana": 1, "orange": 3}
# Sort by key
sorted_by_key = dict(sorted(my_dict.items()))
# Sort by value
sorted_by_value = dict(sorted(my_dict.items(), key=lambda item: item[1]))
print(sorted_by_key) # {'apple': 2, 'banana': 1, 'orange': 3}
print(sorted_by_value) # {'banana': 1, 'apple': 2, 'orange': 3}
8. 使用zip()从列表创建字典
如果你有两个列表，一个是键列表，一个是值列表，你可以将它们配对起来，然后使用zip() 在一行中创建一个字典。
keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Alice", 25, "New York"]
person = dict(zip(keys, values))
print(person) # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
总结
这些技巧可以简化和提升我们的 Python 代码。无论是创建字典，还是合并、计数，这些技巧都能帮助你编写出更简洁、更快速、更高效的代码。