一、与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算，例如找出字典里对应值最大（最小）的项。解决方案一：假设要从字典 {‘a’:3, ‘b’:2, ‘c’:6} 中找出值最小的项，可以这样做：
>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys()))(2, 'b')
值得注意的是 d.values()获取字典的全部值，
d.keys()
获取字典的全部键，而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此
zip(d.values(), d.keys())
实质上生成的是一个 (value, key) 的序列。min 函数通过比较序列中的元组 (value, key) 找出其最小值。解决方案二：除了使用
zip(d.values(), d.keys())
外，还可以使用
dict.items()
方法和生成器推导式来生成 (value, key) 序列，从而传递给 min 函数进行比较：
>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min((v ,k) for (k, v) ind.items())(2, 'b')
这里 min 函数的参数
(v ,k) for (k, v) ind.items()
其实是一个生成器推导式（和列表推导式一样，只是把列表推导式的 [] 改为 () ，而且其返回的一个生成器而非列表），由于生成器推导式做为 min 函数的参数，所以可以省略掉两边的括号（不做为参数时写法应该是
((v ,k) for (k, v) ind.items()) ）
。二、字典推导式问题想把一个元组列表转换成一个字典，例如把
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
转化为
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
解决方案类似于列表推导式，字典推导式可以方便地从其他数据结构构造字典，例如：
>>> l = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]>>> {k: v for k, v in l}{'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}
字典推导式的规则和列表推导式一样，只是把 [] 换成 {}三、寻找字典的交集问题假设有两个字典：
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}d2 = {'b':2, 'c':3, 'd':3, 'e':5}
要找出这两个字典中具有公共键的项，即要得到结果 {‘b’:2, ‘c’:3}解决方案我们知道一般通过
d.items()
方法来遍历字典，
d.items()
方法返回的对象是一个类集合对象，支持集合的基本运算，如取交集、并集等。
>>> dict(d1.items()& d2.items()) # 取交集{'b': 2, 'c': 3}
此外，
d.keys()
返回字典的键，也是一个类集合对象，如果我们只想找出两个字典中键相同的项，可以这样：
>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() & d2.keys() }{'b': 2, 'd': 4, 'c': 3}
这里如果相同的键对应不同的值则去第一个字典中的值。推广开来，如果想排除掉字典中的某些键，可以这样：
>>> { k:d1[k] for k in d1.keys() - {'c', 'd'} } # - 号的含义是集合的差集操作{'b': 2, 'a': 1}
但有一点需要注意的是，
d.values()
返回字典的值，由于字典对应的值不一定唯一，所以
d.values()
一般无法构成一个集合，因此也就不支持一般的集合操作。四、多个字典连接成一个字典问题有多个字典，例如：
d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}d2 = {'c':4, 'd':5, 'e':6}
想将这多个字典连接为一个字典，或一次性对多个字典进行迭代操作。解决方案使用
collections.ChainMap
：
>>> from collections import ChainMap>>> chain_dict = ChainMap(d1, d2)>>> for k, v in chain_dict.items(): print(k, v)a 1e 6d 5c 3b 2
ChainMap 将传入的多个字典连接为一个字典，并返回一个 ChainMap 对象，这个对象的行为就像一个单一的字典，我们可以对其进行取值或者迭代等操作。注意到这里键 c 对应的值为 3，如果传入 ChainMap 的字典含有相同的键，则对应的值为先传入的字典中的值。此外，如果你只想单纯地迭代字典的键值对，可以结合使用
items()
和
itertools.chain()
方法：
>>> from itertools import chain>>> for k, v in chain(d1.items(), d2.items()): print(k, v)a 1c 3b 2e 6c 4d 5
这里相同的键会被分别迭代出来。五、保持字典有序问题想让字典中元素的迭代顺序和其加入字典的顺序保持一致解决方案通常来说，使用
d.items()
或者
d.keys()
、
d.values()
方法迭代出来的元素顺序是无法预料的。例如对字典
d = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
迭代：
>>> d = dict()>>> d['a'] = 1>>> d['b'] = 2>>> d['c'] = 3>>> for k, v ind.items(): print(k, v)a 1c 3b 2
每一次运行结果都可能不同。如果想让元素迭代的顺序和创建字典时元素的顺序一致，就要使用
collections.OrderedDict
代替普通的 dict ：
>>> from collections import OrderedDict>>> ordered_d = OrderedDict()>>> ordered_d['a'] = 1>>> ordered_d['b'] = 2>>> ordered_d['c'] = 3>>> for k, v in ordered_d.items(): print(k, v)a 1b 2c 3
OrderedDict 实际通过维护一个双向链表来记录元素添加的顺序，因此其耗费的内存大约为普通字典的两倍。所以在实际使用中需综合考虑各种因素来决定是否使用 OrderedDict 。六、使字典的键映射多个值问题通常情况下字典的键只对应一个值。现在想让一个键对应多个值。解决方案为了使一个键对应多个值，首先需要把多个值放到一个容器中（例如列表或者集合等）。例如有这样一个列表：
[('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4), ('c', 5)]
，我们要将其转换成一个字典，保持元素的键值对应关系，通常我们会写这样的代码：
>>> from pprint import pprint>>> l = [('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4), ('c', 5)]>>> d = {}>>> for k, v in l: if k in d: d[k].append(v) else: d[k] = [v]>>> pprint(d){'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5]}
但是
if else
语句让代码显得有点冗余和不易读，Python 的 defaultdict 改善上述代码。
>>> from collections import defaultdict>>> d = defaultdict(list)>>> for k, v in l: d[k].append(v)>>> pprint(d)defaultdict(<class 'list'>, {'c': [5], 'b': [3, 4], 'a': [1, 2]})
if else
的判语句没有了。defaultdict 是 dict 的一个子类。对 dict 来说，如果 key 不存在，则 dict[key] 取值操作会抛出 KeyError 异常，但是 defaultdict 则会返回一个传入 defaultdict 构造器的类的实例（例如一个列表）或者自定义的缺失值。因此在上例中，对于
d[k].append(v)
，当 k 不存在时，则会先执行 d[k] = [] 并返回这个空列表，继而将 v 加入到列表中。传入 defualtdict 构造器的值不一定要是一个类，也可以是一个可调用的函数，当相应的键不在 defualtdict 中时，其默认的值就为这个函数的返回值，例如：
>>> from collections import defaultdict>>> def zero_default(): return 0>>> d = defaultdict(zero_default)>>> d['a'] = 1>>> d['a']1>>> d['b']0>>> d.keys()dict_keys(['b', 'a'])>>>
利用这样一个特性，我们可以构造无限深度的字典结构：
>>> from collections import defaultdict>>> import json>>> tree = lambda: defaultdict(tree)>>> d = tree()>>> d['a']['b'] = 1>>> print(json.dumps(d)) # 为了显示的格式更好看{"a": {"b": 1}}
这里当执行 d[‘a’] 时，由于相应的键不存在，故返回一个
defaultdict(tree)
，当再执行
d['a']['b'] = 1
时，将键 b 对应的值设为 1 。总结以上就是这篇文中的全部内容，希望本文的内容对大家学习或者使用python能有一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。学习会使你永远立于不败之地。
