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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15