pythondict声明

Ⅰ python怎么声明一个字典数组，每一个数组元素是字典dict

1、新建testdict.py文件；

Ⅱ 【python-C相互调用】python里的dict如何作为参数传入.so中的c语言函数

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<Python.h>

staticPyObject*
wmf_reverse(PyObject*self,PyObject*args,PyObject*kwargs){
staticchar*kwlist[]={"name",NULL};
char*name=NULL;
PyObject*retval=NULL;

//问题1:只取一个字符串，format应该是"s"
//>>>if(PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,keyds,"isi",kwlist,&name))
if(PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,kwargs,"s",kwlist,&name)){
retval=(PyObject*)Py_BuildValue("i",1);
printf("%s
",name);
//问题2：不要释放
//>>>free(name);
}else{
retval=(PyObject*)Py_BuildValue("i",0);
}
returnretval;
}

staticPyMethodDef
wmf_methods[]={
{"reverse",(PyCFunction)wmf_reverse,METH_VARARGS|METH_KEYWORDS,"reverse"},
//问题3：方法定义表，应该用一条空记录来表示结束。
{NULL,NULL,0,NULL},
};

//问题4：没有定义mole
staticstructPyMoleDef
wmf_mole={
PyMoleDef_HEAD_INIT,
"wmf",/*nameofmole*/
NULL,/*moledocumentation,maybeNULL*/
-1,/*sizeofper-interpreterstateofthemole,
or-.*/
wmf_methods,
};

//问题5：入口函数要声明为：PyMODINIT_FUNC
PyMODINIT_FUNC
PyInit_wmf(void){
//问题6：Py_InitMole要初始化的是模块，不是方法。所以传方法定义是错误的。
//另外，python2.x是用Py_Init_mole，python3.x改用PyMole_Create了。
//两者略有差别，自己注意一下吧。这里我用的是python3.x。
//Py_InitMole("wmf",ExtestMethods);
PyObject*m;
m=PyMole_Create(&wmf_mole);
if(m==NULL){
returnNULL;
}
returnm;
}

Ⅲ python3在函数声明里如何设置参数的类型 dict

dict[]和dict.get两个方法的区别吧 dict[key]：当key不存在的时候，会抛出异常 dict.get(key, defaut_value=None) 当key不存在的时候，不会抛出异常，而且会返回默认值

Ⅳ Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12

千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在，会报错：
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法：
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

Ⅳ python dict用法

dic= {key1 : value1, key2 : value2 }

字典也被称作关联数组或哈希表。下面是几种常见的字典属性：

1、dict.clear()

clear() 用于清空字典中所有元素（键-值对），对一个字典执行 clear() 方法之后，该字典就会变成一个空字典。

2、dict.()

() 用于返回一个字典的浅拷贝。

3、dict.fromkeys()

fromkeys() 使用给定的多个键创建一个新字典，值默认都是 None，也可以传入一个参数作为默认的值。

4、dict.get()

get() 用于返回指定键的值，也就是根据键来获取值，在键不存在的情况下，返回 None，也可以指定返回值。

5、dict.items()

items() 获取字典中的所有键-值对，一般情况下可以将结果转化为列表再进行后续处理。

6、dict.keys()

keys() 返回一个字典所有的键。

Ⅵ 问个python的数组问题

把DataDic={}放进第一个循环的里面就可以了。
之所以输出时候都是最后一次的数值，是因为你从始至终就只有一个dict，声明在了循环外面，所以你循环里面的前四行代码起到的作用就是修改这个dict的值，第五行就是把这个dict一遍又一遍加进了那个list里面。
而如果你把dict声明在循环里面的话，每一次循环都会新建一个新的dict，这样你循环最后一行就可以往list里面添加进不同的dict了。

Ⅶ python dict 实现原理 2019-04-17

dict对象是Python中一个原始的数据类型，按照键值对的方式存储，中文名为字典，其通过键名查找对应的值有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1)。Python dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突。所以其查找的时间复杂度会是O(1)，why？

哈希表是key-value类型的数据结构，通过关键码值直接进行访问。通过散列函数进行键和数组的下标映射从而决定该键值应该放在哪个位置，哈希表可以理解为一个键值需要按一定规则存放的数组，而哈希函数就是这个规则。

算法中时间和空间是不能兼得的，哈希表就是一种用合理的时间消耗去减少大量空间消耗的操作，这取决于具体的功能要求。

创建一个数组，数组下标是索引号，数组中的值是要获得的数据，这样只需要O(1)的时间复杂度就可以完成操作，但是扩展性不强，有以下两个方面的考虑：
-1- 新添加的元素超出数组索引范围，这就需要重新申请数组进行迁移操作。
-2- 假设一种极端的情况：只存在两个元素，索引号分别是1和100000000001，按照先前的设计思路，会浪费很大的存储空间。
会不会存在一个方法，为已有的索引创建新的索引，通过压缩位数，让新索引可以和原有的大范围的稀疏索引进行一一对应，新索引所需要的存储空间要大大减小，这就是哈希思想。

上面的例子中哈希函数的设计很随意，但是从这个例子中我们也可以得到信息：
哈希函数就是一个映射，因此哈希函数的设定很灵活，只要使得任何关键字由此所得的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可；
因为新的索引对旧的索引进行了空间上的压缩，所以不可能所有的输入都只对应唯一一个输出，也就是哈希函数式有可能发生冲突的，哈希函数不可能做成一对一的映射关系，其本质是一个多对一的映射。

直接寻址法：很容易理解，key=Value+C； 这个“C”是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。
除法取余法： 很容易理解， key=value%C;解释同上。
数字分析法：这种蛮有意思，比如有一组value1=112233，value2=112633，value3=119033，针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动，其他数不变。那么我们取key的值就可以是key1=22,key2=26,key3=90。
平方取中法。此处忽略，见名识意。
折叠法：这种蛮有意思,比如value=135790，要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160，然后去掉高位“1”,此时key=60，哈哈，这就是他们的哈希关系，这样做的目的就是key与每一位value都相关，来做到“散列地址”尽可能分散的目地。

当两个不同的数据元素的哈希值相同时，就会发生冲突。解决冲突常用的手法有2种：
开放地址法：
如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。
链接法：
将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。

python的dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索，在发生哈希冲突的时候采用的是开放寻址法。java的HashMap也是采用了哈希表实现，但是在发生哈希冲突的时候采用的是链接法。

Ⅷ python怎么定义多个字典

Python的数据不需要声明， 使用的时候就定义了

mydict={}
mydict2={}

随用随定义， 不需要纠结这个问题

Ⅸ python dict怎么实现的

Python中dict对象是表明了其是一个原始的Python数据类型，按照键值对的方式存储，其中文名字翻译为字典，顾名思义其通过键名查找对应的值会有很高的效率，时间复杂度在常数级别O(1).dict底层实现（推荐学习：Python视频教程）
在Python2中，dict的底层是依靠哈希表(Hash Table)进行实现的，使用开放地址法解决冲突.
所以其查找的时间复杂度会是O(1).
Dict的操作实现原理（包括插入、删除、以及缓冲池等）
首先介绍：PyDictObject对象的元素搜索策略：
有两种搜索策略，分别是lookdict和lookdict_string，lookdict_string就是lookdict在对于PyStringObject进行搜索时的特殊形式，那么通用的搜索策略lookdict的主要逻辑是：
（1）对第一个entry的查找：
a)根据hash值获得entry的索引
b)若entry处于unused态，则搜索结束；若entry所指向的key与搜索的key相同，则搜索成功
c)若当前entry处于mmy态，则设置freeslot（这里的freeslot是可以返回作为下一个立即可用的地址来存储entry）
d)检查Active态的entry，若其key所指向的值与搜索的值相同，则搜索成功
（2）对剩余的探测链中的元素的遍历查找：
a)根据所采用的探测函数，获得探测链上的下一个待检查的entry
b)检查到一个unused态的entry，表明搜索失败：
如果freeslot不为空，则返回freeslot；否则返回unused态的entry
c)检查entry的key与所搜索的key的引用是否相同，相同则搜索成功，返回entry
d)检查entry的key与所搜索的key的值是否相同，相同则搜索成功，返回entry
e)遍历过程中，发现mmy态的entry，且freeslot未设置，则设置freeslot
接下来是：PyDictObject对象的元素插入与删除的策略：
需要首先用到搜索策略，搜索成功，则直接将值进行替换，搜索失败，返回unused态或mmy态的entry，设置key、value和hash值，并且根据目前插入的元素情况进行ma_table的大小的调整（调整的依据就是装载率，根据是否大于2/3来进行调整）；删除也是类似，先计算hash值，然后搜索相应的entry，搜索成功，删除entry中维护的元素，将entry从Active态修改为mmy态

在PyDictObject的实现过程中，会用到缓冲池，在PyDictObject对象被销毁的时候，才开始接纳被缓冲的PyDictObject对象，定义的缓冲池可接纳的对象数量是80个，创建新PyDictObject对象的时候，如果缓冲池中有，则可以直接从缓冲池中取出使用
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python dict怎么实现的的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

Ⅹ 如何将python中的dict作为参数传入c函数中用c做相关的处理

#先上代码再解释
staticPyObject*keywdarg_parrot(PyObject*self,PyObject*args,PyObject*keywds)
{
intvoltage;
char*state="astiff";
char*action="voom";
char*type="NorwegianBlue";

staticchar*kwlist[]={"voltage","state","action","type",NULL};

if(!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,keywds,"i|sss",kwlist,
&voltage,&state,&action,&type))
returnNULL;

printf("--Thisparrotwouldn't%sifyouput%iVoltsthroughit.
",
action,voltage);
printf("--Lovelyplumage,the%s--It's%s!
",type,state);

Py_INCREF(Py_None);

returnPy_None;
}

staticPyMethodDefkeywdarg_methods[]={
/*
*onlytaketwoPyObject*parameters,andkeywdarg_parrot()takes
*three.
*/
{"parrot",(PyCFunction)keywdarg_parrot,METH_VARARGS|METH_KEYWORDS,
"."},
{NULL,NULL,0,NULL}/*sentinel*/
};

PyObject*initkeywdarg(void)
{
/**/
returnPy_InitMole("keywdarg",keywdarg_methods);
}

这是一个函数（keywdarg_parrot）即使用了元组参数，也使用了字典参数的例子。例子出自Python2.7.2的文档。具体在：

Python v2.7.2 documentation &#187;Extending and Embedding the Python
Interpreter

这个页面下。文档里面有一些关于C/C++与Python交互的介绍和例子，还是比较详细的。传递字典参量要注意，

{"parrot",(PyCFunction)keywdarg_parrot,METH_VARARGS|METH_KEYWORDS,
"."},

这里的METH_VARARGS | METH_KEYWORDS,与普通的不同。解析用：

PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,keywds,"i|sss",kwlist,
&voltage,&state,&action,&type)

其中的四个变量要提前声明好，这里分别是int,str,str,str类型的。int对应的是args接受到的值。string的都是keywds里面的，它们都是有初始值的。kwlist是变量的名字，就是在python里调用的时候使用的keyword名称。照着例子的模式可以改成其它的，能用的。具体是怎么工作的，其实我也太明白。

Python代码是这样的调用的时候：

printkeywdarg.parrot(10,"LHJ",'HKJ','ER')
printkeywdarg.parrot(10,"LHJ",'HKJ')
printkeywdarg.parrot(10,"LHJ",type='KJ')

输出分别是：

-- This parrot wouldn't HKJ if you put 10 Volts through it.

-- Lovely plumage, the ER -- It's LHJ!

None

-- This parrot wouldn't HKJ if you put 10 Volts through it.

-- Lovely plumage, the Norwegian Blue -- It's LHJ!

None

-- This parrot wouldn't voom if you put 10 Volts through it.

-- Lovely plumage, the KJ -- It's LHJ!

None

第二次调用省略掉了变量，也能正常执行。第三次调用，变量type本来是第四位的，现在变成了keyword并写在了第三位，是python代码里调用的常见形式：keyword不讲顺序，省略掉的keyword使用了默认值。

就这些了，其它的你再看一下Python的文档吧。