从单个列表构建字典的最 Pythonic 方式答案

【问题标题】：Most Pythonic Way to Build Dictionary From Single List从单个列表构建字典的最 Pythonic 方式
【发布时间】：2012-12-24 21:40:26
【问题描述】：

我有一个日期名称列表（通常是星期一至星期六，尽管有特殊情况适用），我想从中创建一个字典。我想将每一天的值初始化为零。

如果我有一个与天数列表长度相同的零列表，这将是zip() 的简单用例。但是，零列表是浪费空间，如果这是唯一的解决方案，我会尽快做类似的事情：

for day in weekList:
    dayDict[day] = 0

有没有更蟒蛇的方式？

【问题讨论】：

您可能还想查看collections.defaultdict(int) -- 这基本上可以做同样的事情，但是如果您尝试获取不支持的密钥，您将不会得到KeyError存在。
另见dict.fromkeys all point to same list

标签： python list dictionary

【解决方案1】：

除了dict.fromkeys，还可以使用dict-comprehension，但fromkeys() 比 dict 理解更快：

In [27]: lis = ['a', 'b', 'c', 'd']

In [28]: dic = {x: 0 for x in lis}

In [29]: dic
Out[29]: {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0}

对于 2.6 及更早版本：

In [30]: dic = dict((x, 0) for x in lis)

In [31]: dic
Out[31]: {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0}

timeit比较：

In [38]: %timeit dict.fromkeys(xrange(10000), 0)         # winner
1000 loops, best of 3: 1.4 ms per loop

In [39]: %timeit {x: 0 for x in xrange(10000)}
100 loops, best of 3: 2.08 ms per loop

In [40]: %timeit dict((x, 0) for x in xrange(10000))
100 loops, best of 3: 4.63 ms per loop

正如 @Eumiro 和 @mgilson 在 cmets 中提到的，重要的是要注意，如果使用的值是可变对象，fromkeys() 和 dict-comprehensions 可能会返回不同的对象：

In [42]: dic = dict.fromkeys(lis, [])

In [43]: [id(x) for x in dic.values()]
Out[43]: [165420716, 165420716, 165420716, 165420716] # all point to a same object

In [44]: dic = {x: [] for x in lis}

In [45]: [id(x) for x in dic.values()]
Out[45]: [165420780, 165420940, 163062700, 163948812]  # unique objects

【讨论】：

请注意，.fromkeys() 要快很多。
虽然您可以使用默认值为列表或其他任何内容的 dict 推导式，但 .fromkeys() 只能用于不可变对象（无、布尔值、整数、浮点数、字符串和元组）跨度>
@eumiro -- 你能详细说明这个评论吗？ dict.fromkeys(range(10),[]) 工作正常（当然，如果这就是你所说的，你正在存储对同一个列表的多个引用），但在某些情况下这可能是可以的，甚至是可取的。跨度>
@mgilson - 我说的是那个案子。值得一提的是，dict 理解和.fromkeys() 不会返回相同的数据结构（可能会被没有经验的用户忽略）。

【解决方案2】：

使用.fromkeys() class method：

dayDict = dict.fromkeys(weekList, 0)

它使用第一个参数（序列）中的元素作为键，第二个参数（默认为None）作为所有条目的值来构建字典。

就其本质而言，此方法将重用所有键的值；不要将可变值传递给它，例如列表或字典，并期望它为每个键创建该可变值的单独副本。在这种情况下，请改用字典推导：

dayDict = {d: [] for d in weekList}

【讨论】：