高效使用字典

字典（dict）对象是 Python 最常用的数据结构。
这里整理了几个关于高效使用字典的清单，助你代码更加 Pythonic。

1、用 in 关键字检查 key 是否存在

Python2 中判断某个 key 是否存在字典中可使用 has_key 方法，另外一种方式是使用 in 关键字。但是强烈推荐使用后者，因为 in 的处理速度更快，另外一个原因是 has_key 这个方法在 Python3 被移除了，要想同时兼容 py2 和 py3 两个版本的代码，用 in 是最好的选择。

bad

d = {'name': 'python'}
if d.has_key('name'):
   pass

good

if 'name' in d:
   pass

2、用 get 获取字典中的值

好的代码应该是简单易懂的，扁平的代码结构更加可读。我们可以使用 get 方法来代替 if … else

bad

d = {'name': 'python'}
if  'name'  in d:
   print(d['hello'])
else:
   print('default')

good

print(d.get("name", "default"))

3、用 setdefault 为字典中不存在的 key 设置缺省值

data = [
       ("animal", "bear"),
       ("animal", "duck"),
       ("plant", "cactus"),
       ("vehicle", "speed boat"),
       ("vehicle", "school bus")
   ]

在做分类统计时，希望把同一类型的数据归到字典中的某种类型中，比如上面代码，把相同类型的事物用列表的形式重新组装，得到新的字典

groups = {}

>>>
{'plant': ['cactus'],
'animal': ['bear', 'duck'],
'vehicle': ['speed boat', 'school bus']}

普通的方式就是先判断 key 是否已经存在，如果不存在则要先用列表对象进行初始化，再执行后续操作。而更好的方式就是使用字典中的 setdefault 方法。

bad

for (key, value) in data:
   if key in groups:
       groups[key].append(value)
   else:
       groups[key] = [value]

good

groups = {}
for (key, value) in data:
   groups.setdefault(key, []).append(value)

setdefault 的作用是：

1. 如果 key 存在于字典中，那么直接返回对应的值，等效于 get 方法

2. 如果 key 不存在字典中，则会用 setdefault 中的第二个参数作为该 key 的值，再返回该值。

4、用 defaultdict 初始化字典对象

如果不希望 d[x] 在 x 不存在时报错，除了在获取元素时使用 get 方法之外，另外一种方式是用 collections 模块中的 defaultdict，在初始化字典的时候指定一个函数，其实 defaultdit 是 dict 的子类。

from collections import defaultdict

groups = defaultdict(list)
for (key, value) in data:
   groups[key].append(value)

当 key 不存在于字典中时，list 函数将被调用并返回一个空列表赋值给 d[key]，这样一来，你就不用担心调用 d[k] 会报错了。

5、用 fromkeys 将列表转换成字典

keys = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u' }
value = []
d = dict.fromkeys(keys, value)
print(d)

>>>
{'i': [], 'u': [], 'e': [],
'a': [], 'o': []}

6、用字典实现 switch … case 语句

Python 中没有 switch … case 语句，这个问题 Python 之父龟叔表示这个语法过去没有，现在没有，以后也不会有。因为 Python 简洁的语法完全可以用 if … elif 实现。如果有太多的分支判断，还可以使用字典来代替。

if arg == 0:
   return  'zero'
elif arg == 1:
   return  'one'
elif arg == 2:
   return  "two"
else:
   return  "nothing"

good

data = {
   0: "zero",
   1: "one",
   2: "two",
}
data.get(arg, "nothing")

7、使用 iteritems 迭代字典中的元素

python 提供了几种方式迭代字典中的元素，第一种是使用 items 方法：

d = {
   0: "zero",
   1: "one",
   2: "two",
}

for k, v in d.items():
   print(k, v)

items 方法返回的时（key ,value）组成的列表对象，这种方式的弊端是迭代超大字典的时候，内存瞬间会扩大两倍，因为列表对象会一次性把所有元素加载到内存，更好的方式是使用 iteritems

for k, v in d.iteritems():
   print(k, v)

iteritems 返回的是迭代器对象，迭代器对象具有惰性加载的特性，只有真正需要的时候才生成值，这种方式在迭代过程中不需要额外的内存来装载这些数据。注意 Python3 中，只有 items 方法了，它等价于 Python2 中的 iteritems，而 iteritems 这个方法名被移除了

8、使用字典推导式

此特性扩展到了字典和集合身上，构建字典对象无需调用 dict 方法。

bad

numbers = [1,2,3] d = dict([(number,number*2) for number in numbers])

good

numbers = [1, 2, 3]
d = {number: number * 2  for number in numbers}