Python 字典的一些高级用法

在本教程中，我们将解释一些字典的重要和令人兴奋的用例。字典是存储键-值对的最重要和有用的数据结构，它是灵活的，高效的，易于使用的。尽管在Python中通常使用字典进行诸如计数频率，映射值或组织数据等任务，但是还有许多创造性和意想不到的方式可以利用它们。本文旨在深入探讨Python字典的十种独特和非传统用途，您可能尚未考虑到。让我们看一些字典的令人兴奋的用法。

• 记忆化
• 稀疏矩阵
• 计数器
• XML / HTML解析器
• 配置文件
• 缓存API响应
• 状态机
• 编码和解码数据

记忆化

记忆化是一种改善昂贵函数调用性能的方法，通过将以前函数调用的输出存储在缓存中来实现。在Python中，我们可以利用字典来实现记忆化。这是通过定义一个字典，其中函数参数作为键，相应的函数输出作为值来完成的。在执行函数之前，我们可以检查结果是否已经存在于字典中，如果是，则检索缓存的输出，而不是重新计算函数。让我们了解以下示例。

示例 –

# 定义昂贵的函数
def expensive_function(arg):
    # 执行一些耗时计算
    return result

# 创建一个空的缓存字典
cache = {}

# 定义使用缓存的记忆化函数
def memoized_function(arg):
    # 检查结果是否已在缓存中
    if arg in cache:
        # 如果是，检索缓存的输出
        return cache[arg]
    # 如果不是，则计算函数输出并将其存储在缓存中
    result = expensive_function(arg)
    cache[arg] = result
    # 返回结果
    return result

说明 –
该代码首先定义了昂贵的函数，表示我们要使用记忆化优化的耗时计算。然后创建了一个空的缓存字典来存储函数结果。

memoized_function() 接受一个参数，首先检查该参数的结果是否已经存在于缓存中。如果是，检索缓存的输出并返回。如果不是，则调用 expensive_function() 计算函数输出，然后将其存储在缓存中供将来使用。函数最终返回计算的结果。

稀疏矩阵

稀疏矩阵是一个大部分元素为零的矩阵。考虑到存储矩阵中所有的零将是低效的，可以利用字典仅存储非零元素。在这种方法中，字典中的键是由非零矩阵元素的索引组成的元组，而值是非零元素本身。

示例 –

sparse_matrix = {
    (0, 0): 1,
    (1, 2): 3,
    (2, 1): 5,
}

说明 –
sparse_matrix 字典包含稀疏矩阵的表示。在这个特定的示例中，矩阵有三个非零元素。

第一个非零元素位于矩阵的第一行和第一列，对应于字典中的键(0, 0)。与该键关联的值为1，表示矩阵中第0行和第0列的元素为1。

第二个非零元素位于矩阵的第二行和第三列，对应于字典中的键(1, 2)。与该键关联的值为3，表示矩阵中第1行和第2列的元素为3。
第三个非零元素位于矩阵的第三行第二列，对应于字典中的键（2,1）。与该键相关联的值为5，表示矩阵中第2行第1列的元素为5。

通过利用字典仅存储矩阵的非零元素，我们可以节省存储和操作零元素所需的内存和计算时间。

计数器

使用Python中的字典计算元素组合的频率是一种有用的技巧。可以通过创建一个字典，在其中将要计数的元素组合作为键，相应的频率作为值来完成。

例如，如果我们有一个单词列表，并想要计算出每个成对出现的单词的频率，我们可以使用字典来完成这个任务。让我们理解以下示例。

示例 –

words = ["the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"]
pair_freq = {}
for i in range(len(words) - 1):
    pair = (words[i], words[i+1])
    if pair in pair_freq:
        pair_freq[pair] += 1
    else:
        pair_freq[pair] = 1
print(pair_freq)

解释 –

在上面的代码中，我们创建一个名为pair_freq的空字典，然后循环遍历单词列表，创建相邻单词的每个对的元组。然后检查对是否已存在于字典中，如果是，则将其频率加1。如果字典中不存在该对，则将其添加，频率为1。

循环结束后，字典pair_freq包含原始列表中每个相邻单词对的频率。我们可以调整这种方法以计算其他元素组合的频率，例如三元组或n-元组。

XML/HTML解析

在Python中，XML和HTML文档中使用标签表示嵌套字典。我们可以使用xmltodict库将XML文档转换为Python字典。让我们看一下以下XML文档。

示例 –

<book>
  <title>Python Tricks</title>
  <author>Dan Bader</author>
  <publisher>Real Python</publisher>
  <published_on>2017-06-03</published_on>
</book>

我们可以使用xmltodict库将此XML文档转换为Python字典，使用以下代码。

示例 –

import xmltodict

xml_str = '''
<book>
  <title>Python Tricks</title>
  <author>Dan Bader</author>
  <publisher>Real Python</publisher>
  <published_on>2017-06-03</published_on>
</book>
'''
book_dict = xmltodict.parse(xml_str)
print(book_dict)

输出：

{
    'book': {
        'title': 'Python Tricks',
        'author': 'Dan Bader',
        'publisher': 'Real Python',
        'published_on': '2017-06-03'
    }
}

解释 –

在上面的代码中，我们导入了xmltodict库，该库提供了parse()函数，可以将XML字符串转换为Python字典。XML文档在xml_str变量中表示为字符串。

使用xmltodict.parse()解析XML字符串后，将生成的Python字典存储在book_dict变量中。然后使用print()函数在控制台上显示字典的内容。

正如我们所看到的，XML标签在生成的字典中表示为键，它们的值是标签中的内容。如果XML文档中有嵌套标签，则会在生成的Python字典中表示为嵌套字典。

配置文件

在Python中，字典可以作为一个方便的方法来存储程序的配置选项。我们可以定义一个具有默认值的字典，然后通过加载配置文件来修改或覆盖这些值。让我们理解以下示例。

示例 –

DEFAULT_CONFIG = {
    'debug': False,
    'log_file': '/var/log/myprogram.log',
    'max_items': 1000,
    'timeout': 30,
}

在这个例子中，DEFAULT_CONFIG是一个字典，包含四对键值对，每一对都代表一个配置选项和默认值。

要加载配置文件并修改字典中的值，可以使用类似configparser的库。

示例代码

import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('myprogram.ini')

# 使用配置文件中的值来更新默认配置
if 'myprogram' in config:
    section = config['myprogram']
    if 'debug' in section:
        DEFAULT_CONFIG['debug'] = section.getboolean('debug')
    if 'log_file' in section:
        DEFAULT_CONFIG['log_file'] = section['log_file']
    if 'max_items' in section:
        DEFAULT_CONFIG['max_items'] = section.getint('max_items')
    if 'timeout' in section:
        DEFAULT_CONFIG['timeout'] = section.getint('timeout')

上面的代码使用configparser来加载名为myprogram.ini的配置文件，假设配置文件包含一个名为[myprogram]的部分，其中包含代表配置选项的键值对。

然后，如果值存在，将使用配置文件中具体的值更新DEFAULT_CONFIG字典。如果配置文件中未指定某个配置选项，则使用默认值。

通过这种方式，我们可以通过在配置文件中指定配置选项来轻松修改Python程序的行为，而无需修改程序的代码。

缓存API响应

为了避免使用API时进行不必要的请求，可以将响应缓存用于未来使用。我们可以使用字典作为简单的缓存来实现，将API请求映射到其相应的响应。

要在Python中进行API请求，可以使用类似requests的库。以下是如何使用字典缓存API响应的示例。

示例代码

import requests
# 创建一个空缓存字典
cache = {}

def get_api_data(api_url):
    # 检查响应是否已经被缓存
    if api_url in cache:
        return cache[api_url]

    # 如果响应未被缓存，则进行API请求
    response = requests.get(api_url)

    # 将响应缓存用于未来使用
    cache[api_url] = response.json()
    return cache[api_url]

解释

在上面的代码中，创建了一个空字典cache，用于存储API响应。

定义了函数get_api_data()来进行API请求和缓存响应。

该函数检查请求的API URL是否已经在缓存字典中。如果在缓存字典中，则函数返回缓存的响应。如果请求的URL不在缓存中，则使用requests库发起API请求，并将响应存储在缓存字典中以备将来使用。

通过使用字典作为缓存，我们可以避免做多余的API请求，加快程序的整体性能。

状态机

状态机是一种计算模型，用于描述可能处于多个状态中的系统的行为。在Python中，我们可以使用字典表示状态机，其中键表示状态，而值也是用于将输入符号映射到下一个状态的字典。

以下是如何使用Python字典表示状态机的示例：

示例代码

state_machine = {
    'state_A': {'symbol_1': 'state_B', 'symbol_2': 'state_C'},
    'state_B': {'symbol_1': 'state_C', 'symbol_2': 'state_A'},
    'state_C': {'symbol_1': 'state_A', 'symbol_2': 'state_B'}
}

在上面的代码中，state_machine是一个字典，表示具有三种状态的简单状态机：’state_A’、’state_B’和’state_C’。嵌套的字典根据输入符号“symbol_1”和“symbol_2”定义了可能的状态之间的转换。
例如，如果当前状态为“state_A”，输入符号为“symbol_1”，则下一个状态将为“state_B”。如果输入符号为“symbol_2”，则下一个状态将为“state_C”。

要使用此状态机，您首先需要设置初始状态，然后使用输入符号在状态之间进行过渡。

current_state = 'state_A'
next_state = state_machine[current_state]['symbol_1']
print(next_state)  
current_state = next_state
next_state = state_machine[current_state]['symbol_2']
print(next_state)

输出:

'state_B'
'state_A'

编码和解码数据

字典是Python中在不同格式之间编码和解码数据的有用工具。一种使用字典进行此目的的方法是将JSON对象编码为查询字符串或将查询字符串解码为JSON对象。

要使用字典将JSON对象编码为查询字符串，您可以使用urllib.parse.urlencode()函数，该函数获取键值对的字典，并返回查询字符串。

示例:

import json
import urllib.parse

json_obj = {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'city': 'New York'}
query_string = urllib.parse.urlencode(json_obj)
print(query_string)

输出:

'name=John+Doe&age=30&city=New+York'

说明:

在上面的代码中，json_obj表示具有三个键值对的JSON对象。urllib.parse.urlencode()函数将JSON对象编码为查询字符串。

要使用字典将查询字符串解码为JSON对象，您可以使用urllib.parse.parse_qs()函数，该函数获取查询字符串并返回键值对的字典：

示例:

query_string = 'name=John+Doe&age=30&city=New+York'
decoded_obj = urllib.parse.parse_qs(query_string)
json_obj = json.dumps(decoded_obj)
print(json_obj)

输出:

'{"name": ["John Doe"], "age": ["30"], "city": ["New York"]}'

说明:

在本例中，query_string变量表示具有三个键值对的查询字符串。urllib.parse.parse_qs()函数用于将查询字符串解码为键值对的字典，然后使用json.dumps()函数将其转换为JSON对象。

使用字典在不同格式之间编码和解码数据可以成为Python中的有力工具，使您可以使用各种格式的数据而无需为每个格式编写自定义编码和解码函数。

结论

字典是Python中多用途和强大的数据结构，具有许多出人意料的用途，超越了简单的键值映射。它们可以表示复杂的数据结构，例如图形和状态机，以及缓存API响应和在不同格式之间编码/解码数据。

总之，了解字典在Python中的全部潜力可以帮助您编写更高效、简洁和富有表现力的代码，同时改善应用程序的性能和可扩展性。