Python程序打印字典中的键值对
Python中的字典是一种数据结构,用于存储键值对的集合。与其他数据结构不同,字典在特定位置包含两个值。字典是一个有序的、可变的集合,不允许重复元素。
字典可以通过将一系列元素放在花括号 { } 中来创建,元素之间用逗号 (,) 分隔。字典包含成对的值,一个值是键,另一个对应的值是其值。
字典中的值可以是任何数据类型,并且可以重复,这意味着多个键可以具有相同的值,而键不能重复并且必须唯一。字典中键的名称区分大小写。
我们可以通过以下方式声明字典:
thisdict = { "first": "Rohan" , "second": "Suresh" , "third": “Raj” }
现在我们知道了什么是字典以及如何声明它,我们将研究在Python中打印键值对的方法。
在本文中,我们将研究四种在Python中打印字典键值对的方法。
使用Python中的“in”运算符
in运算符确定给定值是否是字符串、数组、列表或元组等序列的组成元素。
我们可以使用此运算符迭代字典,然后为每个迭代器打印键和值。
示例
让我们来看一个例子:
dict = { 'first' : 'apple' , 'second' : 'orange' , 'third' : 'mango' } print ("Original dictionary is : " + str(dict)) print ("Dict key-value are : ") for i in dict : print( i, "-",dict[i], sep = " ")
输出
上面代码的输出如下:
Original dictionary is : {'first': 'apple', 'second': 'orange', 'third': 'mango'} Dict key-value are : first - apple second - orange third - mango
使用Python中的列表推导式
列表推导式是根据现有列表、元组或字典的值创建新列表的简短方法。
示例
在下面的示例中,我们使用了列表推导式方法来打印字典中的键值对,它类似于for循环方法,但使用列表推导式方法只需一行代码即可完成。
dict = { 'first' : 'apple' , 'second' : 'orange' , 'third': 'mango' } print ("Original dictionary is : " + str(dict)) print (" Dict key-value are : ") print([ ( key , dict[key] ) for key in dict])
输出
上面代码的输出如下:
Original dictionary is : {'first': 'apple', 'second': 'orange', 'third': 'mango'} Dict key-value are : [('first', 'apple'), ('second', 'orange'), ('third', 'mango')]
使用Python中的dict.items()函数
在Python字典中,items()方法用于返回包含所有字典键及其值的列表。在本节中,我们将使用items()函数为每个迭代器打印键和值。
示例
在下面的代码中,我们使用了in运算符迭代字典,并在每次迭代中打印键和值。
dict = { 'first' : 'apple' , 'second' : 'orange' , 'third' : 'mango' } print ("Original dictionary is : " + str(dict)) print ("Dict key-value are : ") for key, value in dict.items(): print (key, value)
输出
上面代码的输出如下:
Original dictionary is : { ‘first’ : ‘apple’ , ‘second’ : ‘orange’ , ‘third’ : ‘mango’ } Dict key-value are : first apple second orange third mango
结论
在本文中,我们了解了Python中的字典以及字典的使用场景。我们了解了访问字典中键值对的不同方法以及如何打印它们。我们了解了三种不同的打印键值对的方法。
第一种方法是使用Python的in运算符并迭代字典以访问键值对并同时打印它们。在第二种方法中,我们使用了列表推导式方法,它允许我们在一行代码中编写for in循环。第三种方法涉及使用dict.items()函数在每次迭代中获取键值对并打印它们。
以上每种方法的时间复杂度均为O(n)。其中n是字典的长度。