京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
详解Python中映射类型的内建函数和工厂函数
1.基本函数介绍
(1)标准类型函数[type()、str()和 cmp()]
对一个字典调用type()工厂方法,会返回字典类型:“
字典是通过这样的算法来比较的:首先是字典的大小,然后是键,最后是值。可是用cmp()做字典的比较一般不是很有用。

算法按照以下的顺序:
首先比较字典长度
如果字典的长度不同,那么用cmp(dict1, dict2)比较大小时,如果字典dict1比dict2长,cmp()返回正值,如果dict2比dict1长,则返回负值。也就是说字典中的键的个数越多,这个字典就越大,即:len(dict1) > len(dict2) ==> dict1 > dict2。
其次比较字典的键
如果两个字典的长度相同,那就按字典的键比较。键比较的顺序和keys()方法返回键的顺序相同。(注意: 相同的键会映射到哈希表的同一位置,这保证了对字典键的检查的一致性)。这时,如果两个字典的键不匹配时,对这两个(不匹配的键)直接进行比较。当dict1中第一个不同的键大于dict2中第一个不同的键,cmp()会返回正值。
然后比较字典的值
如果两个字典的长度相同而且它们的键也完全匹配,则用字典中每个相同的键所对应的值进行比较。一旦出现不匹配的值,就对
这两个值进行直接比较。若dict1比dict2中相同的键所对应的值大,cmp()会返回正值。
完全匹配
到此为止,即每个字典有相同的长度、相同的键、每个键也对应相同的值,则字典完全匹配,返回 0 值。
(2)映射类型相关的函数
dict()
工厂函数被用来创建字典,如果不提供参数会生成空字典。当容器类型对象做为一个参数传递给方法 dict(),如果参数是可以迭代的,即一个序列或是一个迭代器或是一个支持迭代的对象,那每个可迭代的元素必须成对出现。在每个值对中,第一个元素是字典的键、第二个元素是字典中的值。
>>> dict(zip(('x', 'y'), (1, 2)))
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict([['x', 1], ['y', 2]])
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict([('xy'[i-1], i) for i in range(1,3)])
{'y': 2, 'x': 1}
如果输入参数是(另)一个映射对象,比如一个字典对象,对其调用dict()会从存在的字典里复制内容来生成新的字典。新生成的字典是原来字典对象的浅复制版本,它与用字典的内建方法copy()生成的字典对象是一样的。但是从已存在的字典生成新的字典速度比用copy()方法慢,推荐使用copy()。
len()
内建函数len()很灵活,它可用在序列、映射类型和集合上。对字典调用 len(),它会返回所有元素(键-值对)的数目。
hash()
内建函数hash()本身并不是为字典设计的方法,但它可以判断某个对象是否可以做一个字典的键。将一个对象作为参数传递给 hash(),会返回这个对象的哈希值。 只有这个对象是可哈希的,才可作为字典的键 (函数的返回值是整数,不产生错误或异常)。如果用比较操作符来比较两个数值,发现它们是相等的,那么即使二者的数据类型不同, 它们也会得到相同的哈希值。如果非可哈希类型作为参数传递给hash()方法,会产生TypeError错误,因此如果使用这样的对象作为键给字典赋值时会出错。
2.映射类型的内建函数和工厂函数使用实例
标准类型函数[type(),str()和cmp()]
字典比较算法
>>> dict1 = {}
>>> dict2 = {'host':'earth','port':80}
>>> cmp(dict1,dict2)
-1
>>> dict1['host'] = 'earth'
>>> cmp(dict1,dict2)
-1
>>> dict1['port'] = 80
>>> cmp(dict1,dict2)
0
>>> dict1['port'] = 'tcp'
>>> cmp(dict1,dict2)
1
>>> dict2['port'] = 'udp'
>>> cmp(dict1,dict2)
-1
>>> cdict = {'fruits':1}
>>> ddict = {'fruits':1}
>>> cmp(cdict,ddict)
0
>>> cdict['oranges'] = 0
>>> cdict['apples'] = 0
>>> cmp(cdict,ddict)
1
映射类型相关的函数
dict()
>>> dict(zip(('x','y'),(1,2)))
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict([['x',1],['y',2]])
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict([('xy'[i-1],i) for i in range(1,3)])
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict(x=1,y=2)
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict8 = dict(x=1,y=2)
>>> dict8
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict9 = dict(**dict8)
>>> dict9
{'y': 2, 'x': 1}
>>> dict9 = dict8.copy()
>>> dict9
{'y': 2, 'x': 1}
len()
>>> dict2 = {'name':'earth','port':80}
>>> dict2
{'name': 'earth', 'port': 80}
>>> len(dict2)
2
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07