TL;DR
像这样使用字典理解
>>> my_map = { 'a': ['b', 'c'], 'd': ['e', 'f'] }
>>> {value: key for key in my_map for value in my_map[key]}
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
上面看到的字典理解在功能上等同于以下填充空字典的循环结构
>>> inv_map = {}
>>> for key in my_map:
... for value in my_map[key]:
... inv_map[value] = key
...
>>> inv_map
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
注意:使用map 会隐藏内置的map 函数。因此,除非您知道自己在做什么,否则不要将其用作变量名。
其他类似的方法
Python 3.x
你可以使用dict.items,像这样
>>> {value: key for key, values in my_map.items() for value in values}
{'c': 'a', 'f': 'd', 'b': 'a', 'e': 'd'}
我们在这里使用items() 方法,它将从字典中创建一个视图对象,该对象将在迭代时给出键值对。因此,我们只需对其进行迭代并使用逆映射构造一个新字典。
Python 2.x
你可以像这样使用dict.iteritems
>>> {value: key for key, values in my_map.iteritems() for value in values}
{'c': 'a', 'b': 'a', 'e': 'd', 'f': 'd'}
我们不喜欢 2.x 中的 items() 方法,因为它会返回一个键值对列表。我们不想构造一个列表只是为了迭代和构造一个新字典。这就是为什么我们更喜欢iteritems(),它返回一个迭代器对象,该对象在迭代时给出一个键值对。
注意: Python 3.x 的items 的实际等效项是Python 2.x 的viewitems 方法,它返回一个视图对象。在官方文档here 中阅读有关视图对象的更多信息。
Python 2.x 中的iter* 与view* 方法
Python 2.x 中iter* 函数和view* 函数的主要区别在于,视图对象反映了字典的当前状态。例如,
>>> d = {1: 2}
>>> iter_items = d.iteritems()
>>> view_items = d.viewitems()
现在我们在字典中添加一个新元素
>>> d[2] = 3
如果你尝试检查(2, 3)(键值对)是否在iter_items中,会抛出错误
>>> (2, 3) in iter_items
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
但是视图对象会反映字典的当前状态。所以,它会正常工作
>>> (2, 3) in view_items
True