python字典:怎么取出key对应的值
目录
python中的字典是什么
怎么判断key是否在字典中
怎么取出key对应的值
总结
python中的字典是什么
在Python中,字典(Dictionary)是一种无序且可变的数据类型,用于存储键-值(Key-Value)对。字典通过键来访问和操作其对应的值,而不是使用索引。

字典的特点如下:
1. 键唯一性:字典中的键必须是唯一的,一个键只能对应一个值。如果重复添加相同的键,后面的值将会覆盖前面的值。
2. 无序性:字典中的键-值对没有固定的顺序,即使添加的顺序不同,字典的遍历顺序也可能不同。
3. 可变性:字典中的键-值对可以进行添加、删除和修改操作。
字典用大括号 `{}` 来定义,其中的每个键值对由冒号 `:` 分隔,键和值之间用逗号 `,` 分隔。示例:
# 创建一个字典
person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}# 访问字典中的值
print(person["name"]) # 输出: Alice
print(person["age"]) # 输出: 25# 修改字典中的值
person["age"] = 26
print(person["age"]) # 输出: 26# 添加新的键值对
person["gender"] = "Female"
print(person) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York', 'gender': 'Female'}# 删除键值对
del person["city"]
print(person) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'gender': 'Female'}
除了以上的操作,字典还提供了很多方法和函数,用于根据需求进行遍历、查找、排序和转换等操作,以满足不同的编程需求。
怎么判断key是否在字典中
在Python中,可以使用以下方法来判断一个键是否存在于字典中:

1. 使用 `in` 关键字:可以使用 `in` 关键字检查一个键是否存在于字典中。如果键存在于字典中,表达式返回 `True`,否则返回 `False`。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}if "name" in my_dict:print("键 'name' 存在于字典中")else:print("键 'name' 不存在于字典中")
2. 使用 `dict.get(key)` 方法:`get()` 方法可以用来获取指定键的值,如果键不存在于字典中,则返回默认值(默认为 `None`)。可以利用这一特性来判断键是否存在。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}if my_dict.get("name") is not None:print("键 'name' 存在于字典中")else:print("键 'name' 不存在于字典中")
注意:在使用 `in` 关键字时,字典将会在所有的键中进行搜索,这种搜索是非常高效的,其时间复杂度为 O(1)。而使用 `dict.get(key)` 方法在键存在时的时间复杂度也为 O(1),但在键不存在时,时间复杂度为 O(1)~O(n),其中 n 为字典中键值对的数量。
根据具体需求,可以选择适合的方法来判断一个键是否存在于字典中。
怎么取出key对应的值
要从字典中获取特定键所对应的值,可以使用以下几种方法:

1. 使用索引操作符 `[]`:通过将键放在方括号内来直接访问字典中的值。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}name = my_dict["name"]print(name) # 输出: Alice
如果键不存在于字典中,使用索引操作符将引发 `KeyError` 异常。可以使用 `dict.get(key)` 方法来避免此异常并返回默认值。
2. 使用 `dict.get(key)` 方法:`get()` 方法可以用来获取指定键的值,如果键不存在于字典中,则返回默认值(默认为 `None`)。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}name = my_dict.get("name")print(name) # 输出: Aliceaddress = my_dict.get("address", "N/A")print(address) # 输出: N/A
可以通过在 `get()` 方法中传递第二个参数来设置默认值,在键不存在时返回该默认值。
3. 使用 `dict.setdefault(key, default)` 方法:`setdefault()` 方法类似于 `get()` 方法,用于获取指定键的值,如果键不存在于字典中,则插入键-默认值对,并返回默认值。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}name = my_dict.setdefault("name", "Unknown")print(name) # 输出: Aliceaddress = my_dict.setdefault("address", "N/A")print(address) # 输出: N/Aprint(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'address': 'N/A'}
这些方法在获取键所对应的值时具有不同的特性。根据具体的需求,可以选择合适的方法来提取字典中特定键的值。
总结
总结一下,获取字典中键对应的值的方法有以下几种:
1. 使用索引操作符 `[]`:通过将键放在方括号内直接访问字典中的值。如果键不存在,则引发 `KeyError` 异常。
2. 使用 `dict.get(key)` 方法:`get()` 方法可以获取指定键的值,如果键不存在,则返回默认值(默认为 `None`)。
3. 使用 `dict.setdefault(key, default)` 方法:`setdefault()` 方法用于获取指定键的值,如果键不存在,则插入键-默认值对,并返回默认值。
这些方法根据不同的场景和需求提供了灵活的方式来获取字典中键所对应的值。在使用时,可以根据需要选择适合的方法,并处理键不存在的情况,以确保程序的正确性和稳定性。
相关文章:
python字典:怎么取出key对应的值
目录 python中的字典是什么 怎么判断key是否在字典中 怎么取出key对应的值 总结 python中的字典是什么 在Python中,字典(Dictionary)是一种无序且可变的数据类型,用于存储键-值(Key-Value)对。字典通过…...
okvis
论文 Keyframe-Based Visual-Inertial SLAM Using Nonlinear Optimization 摘要 由于两种感知模式的互补性,视觉和惯性线索的融合在机器人中变得很流行。虽然迄今为止大多数融合策略都依赖于过滤方案,但视觉机器人界最近转向了非线性优化方法&#x…...
fabric js双击弹出菜单, 双击弹出输入框 修改文字 群组对象
<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>测试1</title><style type"text/css">body {background-color: #ccc;float: left;}#main {background-color: #fff;border: 1px…...
路由器工作原理
路由器原理 路由概述 路由:跨越从源主机到目标主机的一个互联网络来转发数据包的过程。(为数据包选择路径的过程) 作用:路由器是连接不同网段的。 转发依据: 路由表:路径选择全看路由表,根…...
在centos 7系统docker上构建mysql 5.7
一、VM上已经安装centos 7.9,且已完成docker的构建 二、安装mysql5.7 安装镜像:[rootlocalhost lll]# docker pull mysql:5.7 查看镜像[rootlocalhost lll]# docker images 根据镜像id构建mysql容器,且分配端口号[rootlocalhost lll]# dock…...
数据库的介绍和分类
目录 一、数据库的介绍和分类 二、命令行客户端 三、数据操作 四、查询的基本操作 五、条件查询 六、分组和聚合 资料获取方法 一、数据库的介绍和分类 数据库:长期存储在计算机内、有组织的数据集合 数据库的分类: 关系型数据库 以表格的形式…...
职责链模式——请求的链式处理
1、简介 1.1、概述 很多情况下,在一个软件系统中可以处理某个请求的对象不止一个。例如SCM系统中的采购单审批,主任、副董事长、董事长和董事会都可以处理采购单,他们可以构成一条处理采购单的链式结构。采购单沿着这条链进行传递ÿ…...
docker中涉及的挂载点总结
文章目录 1.场景描述2. 容器信息在主机上位置3. 通过docker run 命令4、通过Dockerfile创建挂载点5、容器共享卷(挂载点)6、最佳实践:数据容器 1.场景描述 在介绍VOLUME指令之前,我们来看下如下场景需求: 1ÿ…...
elasticsearch 官方优化建议
.一般建议 a.不要返回过大的结果集。这个建议对一般数据库都是适用的,如果要获取大量结果,可以使用search_after api,或者scroll (新版本中已经不推荐)。 b.避免大的文档。 2. 如何提高索引速度 a.使用批量请求。为了…...
Kubernetes(K8s)从入门到精通系列之五:K8s的基本概念和术语之应用类
Kubernetes K8s从入门到精通系列之五:K8s的基本概念和术语之应用类 一、Service与Pod二、Label与标签选择器三、Pod与Deployment四、Service的ClusterIP地址五、Service的外网访问问题六、有状态的应用集群七、批处理应用八、应用配置问题九、应用的运维一、Service与Pod Ser…...
DevOps(四)
CD(二) 1. CDStep 1 - 上传代码Step 2 - 下载代码Step 3 - 检查代码Step 4 - 编译代码Step 5 - 上传仓库Step 6 - 下载软件Step 7 - 制作镜像Step 8 - 上传镜像Step 9 - 部署服务2. 整体预览2.1 预览1. 修改代码2. 查看sonarqube检查结果3. 查看nexus仓库4. 查看harbor仓库5.…...
Element-plus侧边栏踩坑
问题描述 el-menu直接嵌套el-menu-item菜单,折叠时不会出现文字显示和小箭头无法隐藏的问题,但是实际开发需求中难免需要把el-menu-item封装为组件 解决 vue3项目中嵌套两层template <template><template v-for"item in list" :k…...
支持多种通信方式和协议方便接入第三方服务器或云平台
2路RS485串口是一种常用的通信接口,可以支持Modbus Slave协议,并可接入SCADA、HMI、DSC、PLC等上位机。它还支持Modbus RTU Master协议,可用于扩展多达48个Modbus Slave设备,如Modbus RTU远程数据采集模块、电表、水表、柴油发电机…...
使用 OpenCV 进行图像模糊度检测(拉普拉斯方差方法)
写在前面 工作中遇到,简单整理人脸识别中,对于模糊程度较高的图像数据,识别率低,错误率高。虽然使用 AdaFace 模型,对低质量人脸表现尤为突出。但是还是需要对 模糊程度高的图像进行丢弃处理当前通过阈值分类ÿ…...
神经网络简单介绍
人工神经网络(artififial neural network) 简称神经网络,它是一种模仿生物神经网络结构和功能的非线性数学模型。 神经网络通过输入层接受原始特征信息,再通过隐藏层进行特征信息的加工和提取,最后通过输出层输出结果。 根据需要神经网络可以…...
16位S912ZVML32F3MKH、S912ZVML31F1WKF、S912ZVML31F1MKH混合信号MCU,适用于汽车和工业电机控制应用。
S12 MagniV微控制器是易于使用且高度集成的混合信号MCU,非常适合用于汽车和工业应用。S12 MagniV MCU提供单芯片解决方案,是基于成熟的S12技术的完整系统级封装 (SiP) 解决方案,在整个产品组合内软件和工具都兼容。 S12 MagniV系统级封装 (S…...
力扣 509. 斐波那契数
题目来源:https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/description/ C题解1:根据题意,直接用递归函数。 class Solution { public:int fib(int n) {if(n 0) return 0;else if(n 1) return 1;else return(fib(n-1) fib(n-2));} }; C题…...
使用 DolphinDB TopN 函数探索高效的Alpha因子
DolphinDB 已经有非常多的窗口计算函数,例如 m 系列的滑动窗口计算,cum 系列累计窗口计算,tm 系列的的时间窗口滑动计算。但是所有这类函数都是对窗口内的所有记录进行指标计算,难免包含很多噪音。 DolphinDB 的金融领域用户反馈…...
超聚变和厦门大学助力兴业银行构建智慧金融隐私计算平台,助力信用卡业务精准营销...
兴业银行与超聚变数字技术有限公司、厦门大学携手,发挥产学研用一体化整体优势联合建设,厦门大学提供先进的算法模型及科研能力,超聚变提供产品解决方案及工程能力,兴业银行提供金融实践能力,三方发挥各自领域优势&…...
docker 的compose安装
1. Docker Compose 环境安装 Docker Compose 是 Docker 的独立产品,因此需要安装 Docker 之后在单独安装 Docker Compose docker compose 实现单机容器集群编排管理(使用一个模板文件定义多个应用容器的启动参数和依赖关系,并使用docker co…...
Flash闪存技术
1 Mask ROM Cartridges: ROM卡带, Character ROM (CHR ROM) and the Program ROM (PRG ROM). Both of them are Mask ROM. SRAM or EEPROM: game status saving. Moto 6502: 6502 -> ST7 -> STM82 HDD Low-level formatting 低级格式化历史:HDD一个完整扇区包…...
【全场景优化】WaveTools鸣潮性能调校指南:从卡顿到流畅的完整解决方案
【全场景优化】WaveTools鸣潮性能调校指南:从卡顿到流畅的完整解决方案 【免费下载链接】WaveTools 🧰鸣潮工具箱 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WaveTools 问题定位:硬件与软件的兼容性挑战 当代游戏性能优化面临的核…...
别再只会复制代码了!用CubeMX配置STM32F407的PWM驱动TB6612,从原理到实战一次搞懂
从零构建PWM电机控制系统:STM32F407与TB6612的深度实践指南 引言:为什么你需要摆脱复制粘贴的陷阱 在实验室里,我见过太多学生面对电机控制项目时的第一反应——打开搜索引擎,寻找"STM32 PWM驱动电机代码",然…...
CSS动画播放状态控制终极指南:掌握交互式动画实现技巧
CSS动画播放状态控制终极指南:掌握交互式动画实现技巧 【免费下载链接】css-reference CSS Reference: a free visual guide to the most popular CSS properties 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/css-reference CSS动画播放状态控制是网页交互…...
python高校大学生家教平台的设计与开发
目录需求分析与功能规划技术栈选型数据库设计关键功能实现测试与部署持续迭代项目技术支持源码获取详细视频演示 :文章底部获取博主联系方式!同行可合作需求分析与功能规划 明确平台核心需求,包括用户角色划分(学生、教师、管理员…...
内核热补丁和function trace的兼容性浅析
本文代码基于linux内核4.19.195. 之前的文章简要讲解了内核热补丁的原理,也提到了热补丁是基于ftrace框架实现的。平时我们在用ftrace时,最常用的功能当属function tracer了。这天一个有趣的问题突然浮现在我的脑海里: 如果我对同一个函数&am…...
你知道AI时代的我们如何用好AI吗?
如何用AI写文案看起来更像真人写的呢?给AI这个指令:1. “翻译”术语,换成“人话”:把那些抽象的、正确的套话,“翻译”成生活中能摸得着的场景。比如“优化流程”不如说“省下喝咖啡的时间”。多用这种场景感强的表达&…...
CPU内部总线架构解析:数据通路设计与性能优化
1. CPU内部总线架构概述 当你用手机玩游戏时,有没有想过为什么角色移动能如此流畅?这背后离不开CPU内部精密的数据高速公路——总线架构。就像城市交通网络决定了车辆通行效率,CPU内部总线结构直接影响着数据流动的速度和效率。 现代CPU内部主…...
从零构建企业级Text2Sql应用:Vanna私有化部署与Dify工作流集成
1. 企业级Text2Sql应用的核心价值 想象一下,财务部门的同事对着Excel表格发愁:"能不能帮我找出上季度华东区销售额超过50万的所有客户?"传统做法需要找IT部门提需求,等开发人员写SQL查询,流程可能长达数三天…...
联想X3650M5服务器双模式切换实战:UEFI与Legacy BIOS自由转换技巧
联想X3650M5服务器双模式切换实战:UEFI与Legacy BIOS自由转换技巧 在企业级IT基础设施中,服务器启动模式的灵活配置往往是系统部署的关键第一步。联想X3650M5作为主流机架式服务器,其双模式切换功能直接影响着操作系统兼容性、磁盘性能表现乃…...
