python cookbook笔记2-字典

一个健映射多个值

 from collfaultdict import defaultdict
 #自动为访问的健创建一个列表实体
 d = defaultdict(list)
 d[‘key’].append(1)
 d[‘key’].append(2) # d[‘key’] -> [1, 2]
 # 集合实体
 s = defaultdict(set)
 s[‘key’].add(3)
 s[‘key’].add(4) # s[‘key’] -> {3, 4}

python3.5之前字典

1. 定义空字典d = {}会初始化一个8*3二维数组entries = [[_, _, _],[_, _, _]…]存储数据
2. 添加数据时d[key] = value，计算key的hash值并对8取余数h = hash(key)%8，不同session会有不同的hash随机种子，python的hash函数的结果每次重新打开python时可能会改变
3. 将数据存储在entries下标为h的位置entries [h][0] = hash(key), entries[h][1] = key_address, entries [h][2] = value_address二维数组三个值为key的hash值, key字符串所在内存地址, value所在内存地址
4. 遍历字典就是在遍历这个二维数据
5. 第二次添加数据的h可能比第一次小，所以字典顺序与添加数据顺序不一致
6. 当两个key的h相同时，通过开放寻址技术寻找新位置，解决散列冲突
7. 当健值对的数量大于数组长度的2/3时数组将会扩容8行变16行，16行变32行，扩容会导致h发生变化，需要移动数据，减低插入效率

python3.6之后字典

1. 定义空字典d = {} 会初始化indices = [None*8]和entries = []
2. 添加数据时d[key] = value，计算h，把indices下标为h的位置修改为0
3. entries.append([hash(key), key_address, value_address])
4. 再次添加数据，把indices下标为h的位置修改为1，entries再append一条数据
5. 取数据时，先计算h，通过p = indices[h]获取数据位置，再通过v = entries[p]拿到数据
6. 由于每次添加数据都是往entries后面添加数据，所有遍历数据的顺序与插入顺序一致
7. 遍历的次数与entries长度一样，大部份情况小于老字典(8*n)
8. 内存占用在大部份的情况下也小于老字典，假如现在有3条数据3*3*8+8=80 byte (3行，3元素，每个元素8字节，一维数组占8字节)而老字典为8*3*8=192 byte(8行，3个元素，每个元素占8字节)

字典极值

min(zip(d.values(), d.keys()))
max(zip(d.values(), d.keys()))
min(d, key=lambda x:d[x])
max(d, key=lambda x:d[x])

1. zip创建的是生成器，只能访问一次
2. 元组的最大小值在第一个元素相等时，通过比较第二个元素大小

字典比较

通过集合操作
a.values()不能进行集合操作，因为会存在重复的值

a.keys() & b.keys()
a.items() - b.items()
a.items() | b.items()
a.keys() ^ b.keys()
字典过滤
c={key:a[key] for key in a.keys - {“a”, “b”}}