❶ 如何创建字典和给字典赋值
创建字典只需要把字典赋值给一个变量，不管这个字典是否包含元素：
>>> dict1 = {}
>>> dict2 = {'name': 'earth', 'port': 80}
>>> dict1, dict2
({}, {'port': 80, 'name': 'earth'})
从Python 2.2 版本起， 可以用工厂方法 dict() 来创建字典。 当我们详细讨论dict()的时候
会看到更多的例子，现在来看一个小例子：
>>> fdict = dict((['x', 1], ['y', 2]))
>>> fdict
{'y': 2, 'x': 1}
从Python 2.3 版本起, 可以用一个很方便的内建方法fromkeys() 来创建一个"默认"字典, 字
典中元素具有相同的值 (如果没有给出， 默认为None):
>>> ddict = {}.fromkeys(('x', 'y'), -1)
>>> ddict
{'y': -1, 'x': -1}
>>>
>>> edict = {}.fromkeys(('foo', 'bar'))
>>> edict
{'foo': None, 'bar': None}
❷ python 列表内有字典怎么使用
Python字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。
一、创建字典
字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：
复制代码代码如下:
dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}
也可如此创建字典：
复制代码代码如下:
dict1 = { 'abc': 456 };
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };
注意：
每个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号，每对用逗号分割，整体放在花括号中（{}）。
键必须独一无二，但值则不必。
值可以取任何数据类型，但必须是不可变的，如字符串，数或元组。
二、访问字典里的值
把相应的键放入熟悉的方括号，如下实例:
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
#以上实例输出结果：
#dict['Name']: Zara
#dict['Age']: 7
如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
#以上实例输出结果：
#dict['Zara']:
#Traceback (most recent call last):
# File "test.py", line 4, in <mole>
# print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
#KeyError: 'Alice'[/code]
三、修改字典
向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
dict['Age'] = 8; # update existing entry
dict['School'] = "DPS School"; # Add new entry
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
print "dict['School']: ", dict['School'];
#以上实例输出结果：
#dict['Age']: 8
#dict['School']: DPS School
四、删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。
显示删除一个字典用del命令，如下实例：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};
del dict['Name']; # 删除键是'Name'的条目
dict.clear(); # 清空词典所有条目
del dict ; # 删除词典
print "dict['Age']: ", dict['Age'];
print "dict['School']: ", dict['School'];
#但这会引发一个异常，因为用del后字典不再存在：
dict['Age']:
#Traceback (most recent call last):
# File "test.py", line 8, in <mole>
# print "dict['Age']: ", dict['Age'];
#TypeError: 'type' object is unsubscriptable
五、字典键的特性
字典值可以没有限制地取任何python对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
两个重要的点需要记住：
1）不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住，如下实例：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
#以上实例输出结果：
#dict['Name']: Manni
2）键必须不可变，所以可以用数，字符串或元组充当，所以用列表就不行，如下实例：
复制代码代码如下:
#!/usr/bin/python
dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7};
print "dict['Name']: ", dict['Name'];
#以上实例输出结果：
#Traceback (most recent call last):
# File "test.py", line 3, in <mole>
# dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7};
#TypeError: list objects are unhashable
六、字典内置函数&方法
Python字典包含了以下内置函数：
1、cmp(dict1, dict2)：比较两个字典元素。
2、len(dict)：计算字典元素个数，即键的总数。
3、str(dict)：输出字典可打印的字符串表示。
4、type(variable)：返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型。
Python字典包含了以下内置方法：
1、radiansdict.clear()：删除字典内所有元素
2、radiansdict.()：返回一个字典的浅复制
3、radiansdict.fromkeys()：创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，val为字典所有键对应的初始值
4、radiansdict.get(key, default=None)：返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值
5、radiansdict.has_key(key)：如果键在字典dict里返回true，否则返回false
6、radiansdict.items()：以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
7、radiansdict.keys()：以列表返回一个字典所有的键
8、radiansdict.setdefault(key, default=None)：和get()类似, 但如果键不已经存在于字典中，将会添加键并将值设为default
9、radiansdict.update(dict2)：把字典dict2的键/值对更新到dict里
10、radiansdict.values()：以列表返回字典中的所有值
❸ 在python中怎么把列表中的元素添加到字典中
1、首先打开python的编辑器。
2、然后在文件中写上程序的注释。
3、新建一个字典，名字就叫cellphone。
4、然后为cellphone的字典里添加一个元素，cellphone["oppo"]=189。
5、然后将这个添加了新的内容之后的字典打印出来。
6、在窗口中选择"run"->"run"。
7、运行这一个程序即可。
❹ python字典中如何创建字典
python---创建字典的方式
1、用{}创建字典
代码：
x = {"a":"1", "b":"2"}
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
2、用内置函数dict()
(1)、入参为类似a="1"的键值对
代码：
x = dict(a="1", b="2")
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(2)、入参为一个元组，元组内部是一系列包含两个值的元组，例如(("a", "1"), ("b", "2"))
代码：
x = dict((("a", "1"), ("b", "2")))
print x
输出
{'a': '1', 'b': '2'}
(3)、入参为一个元组，元组内部是一系列包含两个值的列表，例如(["a", "1"], ["b", "2"])
代码：
x = dict((["a", "1"], ["b", "2"]))
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(4)、入参为一个列表，列表内部是一系列包含两个值的元组，例如[("a", "1"),("b", "2")]
代码：
x = dict([("a", "1"),("b", "2")])
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
(5)、入参为一个列表，列表内部是一系列包含两个值的列表，例如[["a", "1"],["b", "2"]]
代码：
x = dict([["a", "1"],["b", "2"]])
print x
输出：
{'a': '1', 'b': '2'}
注意：
对于a="1"的方式初始化字典，字典的key只能为字符串，并且字符串不用加引号
对于dict内置函数初始化当入参是一个元组时，例如1)、2)，元组内部的两元素元组或者列表至少为两个，否则会出错
3、用户fromkeys方法创建字典
代码：
dict.fromkeys(("a", "b"), 1)
print x
输出：
{'a': 1, 'b': 1}
入参可以的第一个参数是一个列表或者元组，里边的值为key，第二个参数是所有key的value值
❺ 数据结构/字典
1.dictionary字典，是除列表外python最灵活的内置数据结构类型，列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典用“{}”标识，字典由索引(key),和它对应的值value组成
字典是一种通过名字或者关键字引用的数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一内 建的映射类型，基本的操作包括如下：
(1)len()：返回字典中键—值对的数量；
(2)d[k]:返回关键字对于的值；
(3)d[k]=v:将值关联到键值k上；
(4)del d[k]:删除键值为k的项；
(5)key in d:键值key是否在d中，是返回True，否则返回False。
2.创建字典
字典由多个键及其对应值构成的键-值对组成，键与值之间用：隔开。
(1) dict1 = {} #创建一个空字典
dict2={'x':5, 'd':4, 's':'dd'} #创建字典 #注意，字典的键是唯一的，但值并不唯一
print dict2
运行输出：{'x':5, 'd':4, 's':'dd'}
(2) dict函数（类型）
items = [('name', 'Gumby'), ('age', 42)]
dict3 =dict(items)
print dict3
运行输出：{'age': 42, 'name': 'Gumby'} # 转化为字典形式
(3)也可以通过关键字创建字典:
dict4 = dict(name = 'Gumby', age = 42)
print dict4
运行输出：{'age': 42, 'name': 'Gumby'}
3.d['y'] 返回字典中‘y’对应的值 type(y) 求字典的类型
len(c) 返回字典c中键值对的数量 print 'x' in d # true/False ，检查'x'是否在字中， . 查找的是键而不是值
dict3 = {'x':4, 'adc':'wewe', 'a':'as'}
print dict3
print dict3['x']
print type(dict3)
print len(dict3)
print '5' in dict3
dict3['adc'] = 4 #将4赋值给adc
print dict3
del dict3['a'] #删除键值为a的项
print dict3
运行输出：
{'a': 'as', 'x': 4, 'adc': 'wewe'}
4
<type 'dict'>
3
False
{'a': 'as', 'x': 4, 'adc': 4}
{'x': 4, 'adc': 4}
4.字典的方法
(1) clear清除字典的项
d = {'x': 5, 'y': 6, 'z': 1, 'r': 12,'7' :4}
d.clear()
print d
运行后输出：
{}
(2)formkeys 使用给定的键建立新的字典，每个键对应的默认值为None
c = {}
a = c.fromkeys(['s','b'])
print c # 仍是空字典
print a # 新的字典a
运行输出;
{}
{'s': None, 'b': None}
(3)has_key 检查字典中是否含有特定的键，d.has_key(k)相当于k in d
d = {'x': 5, 'y': 6, 'z': 1, 'r': 12,'7' :4}
print d.has_key('x')
print d.has_key('4')
运行输出：
True
False
(4)get方法：get是个更宽松的访问字典项的方法
d = {'x': 5, 'y': 6, 'z': 1, 'r': 12,'7' :4}
print d.get('x')
运行输出：5
(5)方法：返回一个具有相同键—值对的新字典，这个方法的是浅复制
d = {'x': 5, 'y': 6, 'z': 1, 'r': 12,'7' :4}
s = d.()
print s
运行输出：{'y': 6, 'x': 5, 'r': 12, 'z': 1, '7': 4}
(6)items方法将所有的字典项一列表方式返回，这些列表项中的每一项都来自于（键，值），但是项在返回时并没有特殊的顺序
d = {'x': 5, 'y': 6, 'z': 1, 'r': 12,'7' :4}
c = d.items()
print c
运行输出：[('y', 6), ('x', 5), ('r', 12), ('z', 1), ('7', 4)]
Iteritems方法的作用大致相同，但是会返回一个迭代器对象而不是列表
(7)更多方法： http://blog.csdn.net/anhuixinhua66/article/details/49450537
❻ python内置数据类型列表list和字典dict的性能
我们来讨论下python的两种最重要的内置数据类型列表list和字典dict上，各种操作的复杂度。
list列表数据类型常用操作性能：
1、按索引取值和赋值（v=a[i]，a[i]=v）
由于列表的随机访问特性，这两个操作执行时间与列表大小无关，均为O（1）
2、列表的曾长，可以选择append()和_add_() "+"
list.append(v)的执行时间O(1)
list = list + [v]，执行时间是O(n+k)，因为新增了一个新的列表，其中k是被加的列表长度
举例：4种生成前n个整数列表的方法
如图：
我们可以计算一下这四个函数的耗时，如下
执行结果：
我们可以看到，4种方法运行时间差别很大，test1使用列表连接最慢，而test4使用list range最快，速度相差近200倍。
如下图，我们总结下list基本操作的性能如何：
上图可知pop()从列表末尾移除元素O(1),但是pop(i)从列表中间移除元素要O(n)，为什么呢？
因为从中部移除元素，要把移除元素后面的元素全部向前挪一位，才保证了列表按索引取值和赋值很快，达到O(1)。
dict数据类型：
字典和列表不同，dict根据key找到value，而list根据index。
字典最常用的取值get和赋值set，其性能为O(1),而contain(in)操作判断字典是否存在某个key，其性能也是O(1)
list和dict的in操作对比：
设计一个性能试验，验证list中检索一个值，对比dict中检索一个值的耗时对比。如下程序：
如果如下：
可见list的in操作复杂度为O(n)
PS：大家可以去python官方的算法复杂度网站看看：
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
❼ python字典如何添加字典
python字典添加字典的方法：
1、首先建立一个新的字典
2、调用updata（）函数，把新字典里面的键值对更新到dict里
3、打印dict，字典添加成功。
结果如下
❽ 如何在Excel VBA中使用字典Dictionary对象
以下是 VBA 中使用字典 Dictionary 对象的用法示例：
Dimdict
'创建Dictionary
Setdict=CreateObject("Scripting.Dictionary")
'增加项目
dict.Add"A",300
dict.Add"B",400
dict.Add"C",500
'统计项目数
n=dict.Count
'删除项目
dict.Remove("A")
'判断字典中是否包含关键字
dict.exists("B")
'取关键字对应的值，注意在使用前需要判断是否存在key，否则dict中会多出一条记录
Value=dict.Item("B")
'修改关键字对应的值,如不存在则创建新的项目
dict.Item("B")=1000
dict.Item("D")=800
'对字典进行循环
k=dict.keys
v=dict.Items
Fori=0Todict.Count-1
key=k(i)
Value=v(i)
MsgBoxkey&Value
Next
'删除所有项目
dict.Removeall
遍历字典中的值
Dimkey
ForEachkeyIndict
msgboxdict(key)
Next
❾ python中字典的使用方法怎么样的
dict全称dictionary，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
如果key不存在，dict就会报错：
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
>>> 'Thomas' in dFalse
二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
❿ Python.如何向字典dict里加入内容a
1、创建字典
dict={'d':1,'b':2,'c':3}
2、添加内容a
>>>dict['a']=500
>>>a
{'d':1,'b':2,'c':3,'a':500}‘
python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。
Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。
由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
(10)dict表字典如何否配置扩展阅读：
PYTHON的特点
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。
所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。
Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。
因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。
《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google内部使用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决定使用Python，他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场合使用 C++，在快速开发时候使用 Python。”
参考资料：python-语言参考