우리 모두는 모르는 단어의 정의를 찾기 위해 언어 사전을 사용해 본 적이 있습니다. 언어 사전은 특정 단어(예: Python)에 대한 표준 정보 세트를 제공합니다. 이 시스템은 정의 및 기타 정보를 실제 단어와 연결(지도)합니다. 관심 있는 정보를 찾으려면 단어를 핵심 위치로 사용하세요. 이 개념은 Python 프로그래밍 언어로 확장되어 사전이라는 특수 컨테이너 유형이 됩니다.
사전 데이터 유형은 여러 언어로 존재합니다. 데이터가 키 값과 연관되어 있기 때문에 연관 배열 또는 해시 테이블이라고도 합니다. 하지만 Python에서 사전은 좋은 개체이므로 초보 프로그래머라도 자신의 프로그램에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 공식적으로 Python의 사전은 이종의 변경 가능한 매핑 컨테이너 데이터 유형입니다.
이 시리즈의 이전 기사에서는 튜플, 문자열 및 목록을 포함하여 Python 프로그래밍 언어의 일부 컨테이너 데이터 유형을 소개했습니다(참고자료 참조). 이러한 컨테이너는 시퀀스 기반이라는 점에서 유사합니다. 즉, 이러한 컬렉션의 요소는 시퀀스에서의 위치에 따라 액세스됩니다. 따라서 a 라는 시퀀스가 있으면 숫자 인덱스(예: a[0] ) 또는 조각(예: a[1:5] )을 사용하여 요소에 액세스할 수 있습니다. Python의 사전 컨테이너 유형은 순서가 지정되지 않은 컬렉션이라는 점에서 이 세 가지 컨테이너 유형과 다릅니다. 인덱스 번호를 사용하는 대신 키 값을 사용하여 컬렉션의 요소에 액세스합니다. 이는 목록 1에 표시된 것처럼 키와 해당 값을 모두 제공해야 하기 때문에 사전 컨테이너를 구성하는 것이 튜플, 문자열 또는 목록보다 조금 더 복잡하다는 것을 의미합니다.
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> len(d)
>>> type(d) # Base object is the dict class
<type 'dict'>
>>> d = {} # Create an empty dictionary
>>> len(d)
>>> d = {1 : 'one'} # Create a single item dictionary
>>> d
{1: 'one'}
>>> len(d)
>>> d = {'one' : 1} # The key value can be non-numeric
>>> d
{'one': 1}
>>> d = {'one': [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
>>> d
{'one': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}이 예에 표시된 것처럼 Python에서 사전을 만들려면 중괄호와 콜론으로 구분된 키-값 조합을 사용합니다. 키-값 조합이 제공되지 않으면 빈 사전이 생성됩니다. 키-값 조합을 사용하면 하나의 요소로 구성된 사전이 생성되며, 필요한 크기까지 가능합니다. 모든 컨테이너 유형과 마찬가지로 내장된 len 메소드를 사용하여 컬렉션의 요소 수를 확인할 수 있습니다.
이전 예에서는 사전 컨테이너에 대한 또 다른 중요한 문제도 보여줍니다. 키는 정수로 제한되지 않으며 정수, 부동 소수점, 튜플 또는 문자열을 포함한 모든 불변 데이터 유형이 될 수 있습니다. 목록은 변경 가능하므로 사전의 키로 사용할 수 없습니다. 그러나 사전의 값은 모든 데이터 유형이 될 수 있습니다.
마지막으로 이 예는 Python에서 사전의 기본 데이터 유형이 dict 객체임을 보여줍니다. Python에서 사전 사용에 대해 자세히 알아보려면 목록 2에 표시된 대로 내장 도움말 해석기를 사용하여 dict 클래스에 대해 알아볼 수 있습니다.
>>> help(dict)on class dict in module __builtin__:
dict(object)
| dict() -> new empty dictionary.
| dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
| (key, value) pairs.
| dict(seq) -> new dictionary initialized as if via:
| d = {}
| for k, v in seq:
| d[k] = v
| dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
| in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)
|
| Methods defined here:
|
| __cmp__(...)
| x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
|
| __contains__(...)
| x.__contains__(y) <==> y in x
|
| __delitem__(...)
| x.__delitem__(y) <==> del x[y]
...dict 클래스에 대한 도움말에는 중괄호를 사용하지 않고 생성자를 사용하여 사전을 직접 만들 수 있다고 명시되어 있습니다. 사전을 생성할 때는 다른 컨테이너 데이터 유형보다 더 많은 데이터를 제공해야 하므로 이러한 생성 방법이 복잡하다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 Listing 3과 같이 실제로 사전을 사용하는 것은 어렵지 않습니다.
>>> l = [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> d = dict(l)(most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?: can't convert dictionary
update sequence element #0 to a sequence
>>> l = [(0, 'zero'), (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> d = dict(l)
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> l = [[0, 'zero'], [1, 'one'], [2, 'two'], [3, 'three']]
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d = dict(l)
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3)
>>> d
{'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
>>> d = dict(0=zero, 1=one, 2=two, 3=three): keyword can't be an expression보시다시피 사전을 만들려면 키 값과 데이터 값이 필요합니다. 일치하는 키-데이터 값 쌍이 없기 때문에 목록에서 사전을 생성하려는 첫 번째 시도가 실패합니다. 두 번째와 세 번째 예는 사전을 올바르게 만드는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 경우에는 각 요소가 튜플인 목록을 사용하고 두 번째 경우에도 목록을 사용하지만 그 안의 각 요소는 다른 목록입니다. 두 경우 모두 내부 컨테이너는 키와 데이터 값의 매핑을 얻는 데 사용됩니다.
dict 컨테이너를 직접 생성하는 또 다른 방법은 키와 데이터 값의 매핑을 직접 제공하는 것입니다. 이 기술을 사용하면 키와 해당 값을 명시적으로 정의할 수 있습니다. 이 방법은 중괄호를 사용하여 동일한 작업을 수행할 수 있기 때문에 실제로 덜 유용합니다. 또한 이전 예에서 보듯이 이 방법을 사용할 때는 키에 숫자를 사용할 수 없습니다. 그렇지 않으면 예외가 발생합니다.
사전 액세스 및 수정
사전을 만든 후에는 사전에 포함된 데이터에 액세스해야 합니다. 액세스는 목록 4에 표시된 것처럼 모든 Python 컨테이너 데이터 유형의 데이터에 액세스하는 것과 유사합니다.
>>> d = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3)
>>> d
{'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
>>> d['zero']
>>> d['three']
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'}
>>> d[0]
'zero'
>>> d[4]
'four'
>>> d[6](most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?: 6
>>> d[:-1](most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?: unhashable type可以看到，从字典（dictionary）中获取数据值的过程几乎与从任何容器类型中获取数据完全一样。在容器名后面的方括号中放上键值。当然，字典（dictionary）可以具有非数字的键值，如果您以前没有使用过这种数据类型，那么适应这一点需要些时间。因为在字典（dictionary）中次序是不重要的（dictionary 中数据的次序是任意的），所以可以对其他容器数据类型使用的片段功能，对于 字典（dictionary）是不可用的。试图使用片段或者试图从不存在的键访问数据就会抛出异常，指出相关的错误。
Python 中的字典（dictionary）容器也是易变的数据类型，这意味着在创建它之后可以修改它。如清单 5 所示，可以添加新的键到数据值的映射，可以修改现有的映射，还可以删除映射。
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d[0]
'zero'
>>> d[0] = 'Zero'
>>> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
>>> d[4] = 'four'
>>> d[5] = 'five'
>>> d
{0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> del d[0]
>>> d
{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
>>> d[0] = 'zero'
>>> d
{0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}清单 5 演示了几个重点。首先，修改数据值是很简单的：将新的值分配给适当的键。其次，添加新的键到数据值的映射也很简单：将相关数据分配给新的键值。Python 自动进行所有处理。不需要调用 append 这样的特殊方法。对于 dictionary 容器，次序是不重要的，所以这应该好理解，因为不是在字典（dictionary）后面附加映射，而是将它添加到容器中。最后，删除映射的办法是使用 del 操作符以及应该从容器中删除的键。
在清单 5 中有一个情况看起来有点儿怪，键值是按照数字次序显示的，而且这个次序与插入映射的次序相同。不要误解 —— 情况不总是这样的。Python 字典（dictionary）中映射的次序是任意的，对于不同的 Python 安装可能会有变化，甚至多次使用同一 Python 解释器运行相同代码也会有变化。如果在一个字典（dictionary）中使用不同类型的键和数据值，那么就很容易看出这一点，如清单 6 所示。
>>> d = {0: 'zero', 'one': 1}
>>> d
{0: 'zero', 'one': 1}
>>> d[0]
'zero'
>>> type(d[0])
<type 'str'>
>>> d['one']
>>> type(d['one'])
<type 'int'>
>>> d['two'] = [0, 1, 2]
>>> d
{0: 'zero', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d[3] = (0, 1, 2, 3)
>>> d
{0: 'zero', 3: (0, 1, 2, 3), 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d[3] = 'a tuple'
>>> d
{0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}如这个例子所示，可以在一个字典（dictionary）中使用不同数据类型的键和数据值。还可以通过修改字典（dictionary）添加新的类型。最后，产生的 dictionary 的次序并不与插入数据的次序匹配。本质上，字典（dictionary）中元素的次序是由 Python 字典（dictionary）数据类型的实际实现控制的。新的 Python 解释器很容易改变这一次序，所以一定不要依赖于元素在字典（dictionary）中的特定次序。
作为正式的 Python 数据类型，字典（dictionary）支持其他较简单数据类型所支持的大多数操作。这些操作包括一般的关系操作符，比如 <、> 和 ==，如清单 7 所示。
>>> d1 = {0: 'zero'}
>>> d2 = {'zero':0}
>>> d1 < d2
>>> d2 = d1
>>> d1 < d2
>>> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)
>>> d2 = d1.copy()
>>> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)前面的示例创建两个字典（dictionary）并使用它们测试 < 关系操作符。尽管很少以这种方式比较两个字典（dictionary）；但是如果需要，可以这样做。
然后，这个示例将赋值给变量 d1 的字典（dictionary）赋值给另一个变量 d2。注意，内置的 id() 方法对于 d1 和 d2 返回相同的标识符值，这说明这不是复制操作。要想复制字典（dictionary） ，可以使用 copy() 方法。从这个示例中的最后几行可以看出，副本与原来的字典（dictionary）完全相同，但是容纳这字典（dictionary）的变量具有不同的标识符。
在 Python 程序中使用字典（dictionary）时，很可能希望检查字典（dictionary）中是否包含特定的键或值。如清单 8 所示，这些检查很容易执行。
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> d.keys()
[0, 3, 'two', 'one']
>>> if 0 in d.keys():
... print 'True'
...
>>> if 'one' in d:
... print 'True'
...
>>> if 'four' in d:
... print 'Dictionary contains four'
... elif 'two' in d:
... print 'Dictionary contains two'
... contains two测试字典（dictionary）中键或数据值的成员关系是很简单的。dictionary 容器数据类型提供几个内置方法，包括 keys() 方法和 values() 方法（这里没有演示）。这些方法返回一个列表，其中分别包含进行调用的字典（dictionary）中的键或数据值。
因此，要判断某个值是否是字典（dictionary）中的键，应该使用 in 操作符检查这个值是否在调用 keys() 方法所返回的键值列表中。可以使用相似的操作检查某个值是否在调用 values() 方法所返回的数据值列表中。但是，可以使用字典（dictionary）名作为简写表示法。这是有意义的，因为一般希望知道某个数据值（而不是键值）是否在字典（dictionary）中。
在 “Discover Python, Part 6” 中，您看到了使用 for 循环遍历容器中的元素是多么容易。同样的技术也适用于 Python 字典（dictionary），如清单 9 所示。
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
>>> for k in d.iterkeys():
... print d[k]
... tuple
[0, 1, 2]
>>> for v in d.itervalues():
... print v
... tuple
[0, 1, 2]
>>> for k, v in d.iteritems():
... print 'd[',k,'] = ',v
... [ 0 ] = zero[ 3 ] = a tuple[ two ] = [0, 1, 2][ one ] = 1这个示例演示了遍历字典（dictionary）的三种方式：使用从 iterkeys()、itervalues() 或 iteritems() 方法返回的 Python 迭代器。（顺便说一下，可以通过在字典（dictionary）上直接调用适当方法，比如 d.iterkeys()，从而检查这些方法是否返回一个迭代器而不是容器数据类型。）iterkeys() 方法允许遍历字典（dictionary）的键，而 itervalues() 方法允许遍历字典（dictionary）包含的数据值。另一方面，iteritems() 方法允许同时遍历键到数据值的映射。
本文讨论了 Python 字典（dictionary）数据类型。字典（dictionary）是一种异构的、易变的容器，依赖键到数据值的映射（而不是特定的数字次序）来访问容器中的元素。访问、添加和删除字典（dictionary）中的元素都很简单，而且字典（dictionary）很容易用于复合语句，比如 if 语句或 for 循环。可以在字典（dictionary）中存储所有不同类型的数据，可以按照名称或其他复合键值（比如 tuple）访问这些数据，所以 Python 字典（dictionary）使开发人员能够编写简洁而又强大的编程语句。
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