京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中使用bidict模块双向字典结构的奇技淫巧
bidict模块通过一对一映射结构的处理为Pyhton带来双向字典,能够更加利用Python的切片功能,这里我们就来学习Python中使用bidict模块双向字典结构的奇技淫巧:
快速入门
模块提供三个类来处理一对一映射类型的一些操作
'bidict', 'inverted', 'namedbidict'
>>> import bidict
>>> dir(bidict)
['MutableMapping', '_LEGALNAMEPAT', '_LEGALNAMERE', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'bidict', 'inverted', 'namedbidict', 're', 'wraps']
1.bidict类:
>>> from bidict import bidict
>>> D=bidict({'a':'b'})
>>> D['a']
'b'
>>> D[:'b']
'a'
>>> ~D #反转字典
bidict({'b': 'a'})
>>> dict(D) #转为普通字典
{'a': 'b'}
>>> D['c']='c' #添加元素,普通字典的方法都可以用
>>> D
bidict({'a': 'b', 'c': 'c'})
2.inverted类,反转字典的键值
>>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> list(inverted(seq))
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]
3.namedbidict(mapname, fwdname, invname):
>>> CoupleMap = namedbidict('CoupleMap', 'husbands', 'wives')
>>> famous = CoupleMap({'bill': 'hillary'})
>>> famous.husbands['bill']
'hillary'
>>> famous.wives['hillary']
'bill'
>>> famous.husbands['barack'] = 'michelle'
>>> del famous.wives['hillary']
>>> famous
CoupleMap({'barack': 'michelle'})
更多内容
如果你不喜欢冒号的方式,可以使用namedbidict类给双向字典起2个别名。这样对外会提供正向和逆向的2个子字典。实际上还是以一个双向 字典的形式存在:
>>> HTMLEntities = namedbidict('HTMLEntities', 'names', 'codepoints')
>>> entities = HTMLEntities({'lt': 60, 'gt': 62, 'amp': 38}) # etc
>>> entities.names['lt']
60
>>> entities.codepoints[38]
'amp'
还可以使用一元的逆运算符"~"获取bidict逆映射字典。
>>> import bidict
>>> from bidict import bidict
>>> husbands2wives = bidict({'john': 'jackie'})
>>> ~husbands2wives
bidict({'jackie': 'john'})
以下情况注意添加括号,因为~的优先级低于中括号:
>>> import bidict
>>> from bidict import bidict
>>> husbands2wives = bidict({'john': 'jackie'})
>>> ~husbands2wives
bidict({'jackie': 'john'})
以下情况注意添加括号,因为~的优先级低于中括号:
>>> (~bi)['one']
1
bidict不是dict的子类,但它的API的是dict的超集(但没有fromkeys方法,改用了MutableMapping接 口)。
迭代器类inverted会翻转key和value,如:
>>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
>>> list(inverted(seq))
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]
bidict的invert()方法和inverted类似。依赖模块:collections中的MutableMapping,functools中的wraps,re。
bidict可以和字典进行比较
>>> bi == bidict({1:'one'})
>>> bi == dict([(1, 'one')])
True
其他字典通用的方法,bidict也支持:
>>> bi.get('one')
1
>>> bi.setdefault('one', 2)
1
>>> bi.setdefault('two', 2)
2
>>> len(bi) # calls __len__
2
>>> bi.pop('one')
1
>>> bi.popitem()
('two', 2)
>>> bi.inv.setdefault(3, 'three')
'three'
>>> bi
bidict({'three': 3})
>>> [key for key in bi] # calls __iter__, returns keys like dict
['three']
>>> 'three' in bi # calls __contains__
True
>>> list(bi.keys())
['three']
>>> list(bi.values())
[3]
>>> bi.update([('four', 4)])
>>> bi.update({'five': 5}, six=6, seven=7)
>>> sorted(bi.items(), key=lambda x: x[1])
[('three', 3), ('four', 4), ('five', 5), ('six', 6), ('seven', 7)]
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 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 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17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