掌握Python映射数据结构（从零开始理解字典dict与哈希表实现）

创建和使用字典（dict）

创建一个字典非常简单。你可以使用花括号 {} 或 dict() 构造函数：

# 方法1：使用花括号student = {    "name": "张三",    "age": 20,    "major": "计算机科学"}# 方法2：使用 dict() 函数student2 = dict(name="李四", age=21, major="数学")# 访问值print(student["name"])  # 输出：张三# 添加或修改键值对student["grade"] = "大二"student["age"] = 21  # 修改年龄

字典的常用操作

掌握以下操作，你就能熟练使用 Python 的 字典dict 了：

• in 操作符：检查键是否存在
• .get(key, default)：安全获取值，避免 KeyError
• .keys()、.values()、.items()：分别获取所有键、值、键值对
• .pop(key)：删除并返回指定键的值

# 示例：常用操作scores = {"语文": 85, "数学": 92, "英语": 78}# 检查键是否存在if "数学" in scores:    print("数学成绩已记录")# 安全获取值physics_score = scores.get("物理", 0)  # 若无“物理”，返回0# 遍历所有键值对for subject, score in scores.items():    print(f"{subject}: {score}分")# 删除一个键值对math_score = scores.pop("数学")print(f"删除的数学成绩：{math_score}")

为什么字典这么快？——哈希表原理简述

Python 的字典之所以高效，是因为它底层使用了哈希表实现。简单来说，当你存入一个键（如 "name"），Python 会通过一个“哈希函数”将其转换成一个数字（哈希值），然后根据这个数字决定把值存在内存的哪个位置。下次查找时，只需重新计算哈希值，就能直接定位到数据，无需遍历整个结构。

需要注意的是：字典的键必须是“可哈希的”（immutable），比如字符串、数字、元组；而列表、字典等可变对象不能作为键。

其他映射类型

除了标准的 dict，Python 还提供了其他映射类型，适用于不同场景：

• collections.defaultdict：访问不存在的键时自动创建默认值
• collections.OrderedDict：保持插入顺序（Python 3.7+ 后普通 dict 也保证顺序）
• types.MappingProxyType：创建只读字典视图

from collections import defaultdict# 使用 defaultdict 自动初始化缺失的键word_count = defaultdict(int)words = ["apple", "banana", "apple", "cherry"]for word in words:    word_count[word] += 1print(word_count)  # 输出：defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 2, 'banana': 1, 'cherry': 1})

总结

通过本教程，你已经掌握了 Python映射数据结构 的核心——dict 字典。它是 Python 中最强大、最常用的数据类型之一，广泛应用于配置管理、缓存、计数统计等场景。理解其背后的 哈希表实现 原理，能帮助你写出更高效的代码。

记住：字典是无序的（但 Python 3.7+ 保留插入顺序）、键必须唯一且可哈希、操作速度快。善用 .get()、.items() 等方法，能让你的代码更健壮、更 Pythonic！

现在，你已经准备好在实际项目中灵活运用 Python数据类型 中的映射结构了！