Python OrderedDict 类

最新推荐文章于 2024-04-16 19:00:00 发布
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本文介绍了Python中如何使用collections模块的OrderedDict类来创建和使用保持键值对顺序的字典，通过示例展示了其在实际编程中的应用。

字典让你能够将信息关联起来，然后它们不记录你们添加键值对的顺序，要创建字典和记录添加键-值对的顺序，可使用模块collections中的OrderedDict类，如下面例子所示”

from collections import OrderedDict # 从模块collections中导入OrderedDict类
favorite_languages = OrderedDict() # 创建OrderedDict类的一个实例，并将其存储到favorite_languages。
favorite_languages['jen'] = 'python' # 每次一个键值对的顺序添加
favorite_languages['sarah'] = 'c'
favorite_languages['edward'] = 'ruby'
favorite_languages['phil'] = 'python'
for name, language in favorite_languages.items():
    print(name.title() + " 's favorite language is " + language)

//输出结果为：
Jen 's favorite language is python
Sarah 's favorite language is c
Edward 's favorite language is ruby
Phil 's favorite language is python

# 参照书籍：Python 编程从入门到实践 Eric Mattes 著，袁国忠 译
【项目实战】Python 的 `collections` 模块中的 `OrderedDict` 是一个有序字典类，其核心功能是**记录键值对的插入顺序**，并按照该顺序进行迭代。
本本本添哥
04-24 94
通过记录插入顺序提供了更强的数据控制能力，适用于对顺序敏感的场景。尽管 Python 3.7+ 的普通字典已支持顺序保留，但。后，遍历顺序会与插入顺序完全一致。这一点与普通字典（Python 3.7 之前版本）的无序特性形成鲜明对比。会严格按照键值对的插入顺序存储数据，迭代时也保持这一顺序。）和代码可读性上仍有其独特价值。与普通字典比较时，顺序会被忽略。遍历时，键值对会按插入顺序输出。是一个有序字典类，其核心功能是。完全一致时才被视为相等。在兼容性、功能扩展（如。，并按照该顺序进行迭代。
OrderedDict类的使用
学习 & 分享 ~
09-07 752
很多人认为 python 中的字典是无序的，因为它是按照 hash 来存储的，但是 python 中有个模块 collections，里面自带了一个子类 OrderedDict，它实现了对字典对象中元素的排序。请看下面的实例： import collections print "Regular dictionary" d={} d['a']='A' d['b']='B' d['c']='C' fo...
python3 collections定义一个与一般的dic不一样的字典，OrderedDict类（有序字典），defaultdict(list)
zz2230633069的博客
09-26 998
import collections p=collections.OrderedDict() 创建一个有序的字典,详细请参考python3 OrderedDict类（有序字典） import collections p=collections.defaultdict(list) 创建一个value是list类型的dict，其中list为内建函数，可以更换为其他的内建函数，使得value...
Python标准库使用OrderedDict类的实例讲解
09-19
今天小编就为大家分享一篇关于Python标准库使用OrderedDict类的实例讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
python中OrderedDict类的使用
qq_33287871的博客
04-14 1104
1.创建有序字典 所谓有序字典，就是插入键值对的顺序，是按照你插入的顺序来排列的。字典不会因为key或value的值，再自动排序！！ import collections dic = collections.OrderedDict() dic['k3'] = 'v3' dic['k1'] = 'v1' dic['k2'] = 'v2' print(dic) #输出：OrderedDict([('k3', 'v3'), ('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')]) 2.clear(清空有序
5.3.6 OrderedDict对象
大坡3D软件开发
01-13 3095
有序字典与字典是一样的功能，只不过它保持插入字典的顺序，当需要遍历时会先访问最先插入的项。class collections.OrderedDict([items]) 返回一个新的dict类派生类实例，支持字典的操作方法。例子：#python 3.4import collections d = {'banana': 3, 'apple':4, 'pear': 1, 'orange': 2}od =
Python OrderedDict字典排序方法详解
09-16
为了解决这个问题，Python提供了`collections`模块，其中包含一个名为`OrderedDict`的类，它是一个可记住元素插入顺序的字典子类。 `OrderedDict`的核心特性在于，它不仅保留了字典的功能，如键值对的存储和查找，...
Python OrderedDict的使用案例解析
01-02
这篇文章主要介绍了Python OrderedDict的使用案例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 很多人认为python中的字典是无序的，因为它是按照hash来存储...
【源码共读】Python 标准模块 collections 中 OrderedDict 类详解
weixin_37780776的博客
01-09 2994
【源码共读】Python 标准模块 collections 中 OrderedDict 类详解
【Python】一文详细介绍 OrderedDict 对象
2401_84204413的博客
04-16 5928
在Python编程的世界中，只是众多强大工具之一。通过深入了解和使用这个数据结构，我们可以编写出更加高效、灵活和可维护的代码。然而，学习永远是一个持续的过程，Python的模块中还有更多宝藏等待我们去发掘。除了Counter和ChainMap等数据结构也各具特色，它们在不同的场景下都能发挥出巨大的作用。因此，我们应该保持对编程的热情和好奇心，不断学习和探索新的知识和技术。同时，我们也要学会举一反三，将所学的知识应用到实际项目中，通过实践来巩固和提升自己的编程能力。
pythonorderdict访问_在Python中访问OrderedDict键（如属性）
weixin_29053067的博客
01-29 758
首先，如果你只是想让它正常工作，而不知道你的尝试有什么问题，那么在PyPI、ActiveState等上有多个“AttrDict”实现。搜索其中一个并查看其代码，或者只安装并使用它。在这不是你想要的。我知道人们推荐它，但它有一些基本的主要问题。其中一个问题正是你所看到的。在特别是，这意味着您现在已经丢失了所有现有的属性，包括OrderedDict本身使用的内部属性(例如，__root您正在得到的错误...
python3.6之前 OrderedDict类（有序字典）
Alien-Hu
05-12 1万+
文章目录1.创建有序字典2.clear(清空有序字典)3.clear(清空有序字典)4.clear(清空有序字典)5.clear(清空有序字典)6.clear(清空有序字典)7.clear(清空有序字典)8.clear(清空有序字典) 1.创建有序字典 import collections dic = collections.OrderedDict() dic['k1'] = 'v1' dic[...
dict和OrderDict写入文件
Elvirangel的博客
05-20 708
注意：一定不能用np.save(path,dict)写入文件。。。内容会出错 用dict序列化与反序列化的操作： dict的序列化与反序列化: with open("word2int.txt", "wb") as f: pickle.dump(word2int,f) with open("word2int.txt", "rb+") as f: d = pickle.load(f) 写文件： d = dict(name='TSQ', age=18) import pick
python中的有序字典
weixin_33881050的博客
05-07 441
创建有序字典 import collections dic = collections.OrderedDict() dic['k1'] = 'v1' dic['k2'] = 'v2' dic['k3'] = 'v3' print(dic) #输出：OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) ...
python3 OrderedDict类（有序字典）
weixin_30915951的博客
03-21 405
创建有序字典 import collections dic = collections.OrderedDict() dic['k1'] = 'v1' dic['k2'] = 'v2' dic['k3'] = 'v3' print(dic) #输出：OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3')]) clea...
让字典保持有序 OrderedDict控制元素的顺序———— OrderedDict类
禾攻城狮学python
07-12 3125
1、问题：我们想创建一个字典，同时对字典做迭代或者序列化操作时，也恩呢该控制其中元素的顺序。2、解决：要控制字典中的顺序，可以使用collections模块中的OrderedDict类。当对字典做迭代时。它会严格照元素初始添加的顺序进行。代码：from collections import OrderedDict d=OrderedDict() d['foo']=1 d['bar']=2 d['...
python标准库——collections模块 的OrderedDict类
波风水门
08-01 1233
今天打印了下python的dict的类型，发现显示如下： 一脸懵逼，如是特意查看了下这个OrderedDict类型，现记录如下： OrderedDict类 Python中的字典(dict)对象可以使用‘键、值’对的形式存取值，但默认的内置类型字典中的元素是无序的。Collections模块下的OrderedDict类实现了对字典的排序，OrderedDict是dict的一个子类，实现了对字典排序...
python OrderedDict 详解
热门推荐
geyingqiの博客
07-06 4万+
OrderedDict 是 collections 提供的一种数据结构， 它提供了有序的dict结构。 先把源代码贴一下 class OrderedDict(dict): '记住插入顺序的字典' # 一个继承自dict的键值对字典 # 继承的字典提供 __getitem__, __len__, __contains__, get 方法 # 所有方法的O() ...
说说 Python 的有序字典类（OrderedDict）
weixin_33991727的博客
04-05 345
字典可以将信息关联起来， 但却不记录添加键—值对的顺序。 我们可以使用模块 collections 中的 OrderedDict 类。它拥有字典特性， 而且还记录了键—值对的添加顺序。 from collections import OrderedDict peoples = OrderedDict() peoples['林旭恒'] = '安徽师范大学附属中学' peoples['吴作同...
介绍python OrderedDict
最新发布
11-07
<think>我们正在回答用户关于Python中OrderedDict的问题。根据引用内容，OrderedDict是collections模块中的有序字典，它记住了键的插入顺序。虽然Python 3.7+的普通字典也保持了插入顺序，但OrderedDict还有一些额外的功能。我们需要详细介绍OrderedDict的特点、使用方法和与普通字典的区别。 根据引用[1][2][3]，我们可以整理出以下要点： 1. OrderedDict会记住键值对的插入顺序，在迭代时按照插入顺序返回。 2. 在Python 3.7+中，普通字典也保持插入顺序，但OrderedDict仍然有独特的功能，例如： - `popitem(last=True)`方法可以弹出最后插入的键值对（默认）或第一个（设置last=False）。 - `move_to_end(key, last=True)`方法可以将一个已有的键移动到字典的末尾（默认）或开头（last=False）。 3. OrderedDict在重排序操作上更高效，适用于需要频繁重排的场景，如LRU缓存。 4. OrderedDict可以转换为JSON，并保持键的顺序（引用[2]示例）。 5. 与普通字典相比，OrderedDict在空间效率和迭代速度上可能稍逊，但在重排序操作上更优。 我们将按照以下结构组织回答： 1. 基本介绍：OrderedDict是什么，为什么需要它。 2. 创建和基本操作：如何创建OrderedDict，添加、访问、删除元素。 3. 特有方法：`popitem`和`move_to_end`方法的使用。 4. 与普通字典的区别：在Python不同版本下的表现差异，以及性能特点。 5. 应用场景：例如实现LRU缓存等。 6. 转换为JSON：保持顺序转换为JSON（注意：标准JSON并不保证顺序，但有些库支持）。 同时，我们需要注意： - 使用中文回答。 - 公式和代码块按格式要求。 - 末尾生成相关问题。 我们开始撰写回答。 </think>### Python OrderedDict 详细介绍 `OrderedDict` 是 Python `collections` 模块中的有序字典类，它**严格记录键值对的插入顺序**。尽管 Python 3.7+ 后普通字典 (`dict`) 也保留了插入顺序，但 `OrderedDict` 仍提供独特的功能和性能优化[^1][^3]。以下是核心要点： --- #### 1. **核心特性** - **顺序保留**： 迭代时始终按键的插入顺序返回元素： ```python from collections import OrderedDict od = OrderedDict() od["a"] = 1 od["b"] = 2 print(list(od.keys())) # 输出：['a', 'b']（严格按插入顺序） ``` - **重排序操作优化**： 专为频繁调整元素顺序的场景设计（如实现 LRU 缓存），其空间效率和迭代速度虽略低于 `dict`，但重排序性能更优[^3]。 - **独特方法**： - `popitem(last=True)`：弹出最后插入的键值对（默认），或指定 `last=False` 弹出首个元素。 - `move_to_end(key, last=True)`：将指定键移动到末尾（默认）或开头 (`last=False`)[^3]。 --- #### 2. **与普通字典 (`dict`) 的区别** | **特性** | `OrderedDict` | Python 3.7+ 的 `dict` | |--------------------|------------------------------|------------------------------| | **顺序保证** | 严格保证插入顺序 | 保留插入顺序，但非语言规范 | | **重排序性能** | 优化（适合 LRU 缓存）[^3] | 普通 | | `popitem()` 灵活性 | 支持弹出首/尾元素 | 仅弹出最后插入的元素 | | `move_to_end()` | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | > **注意**：Python 3.6 及更早版本中，普通 `dict` 不保证顺序，此时必须用 `OrderedDict`[^1]。 --- #### 3. **关键应用场景** - **LRU 缓存实现**：结合 `popitem(last=False)` 快速移除最久未使用的键[^3]： ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 self.cache.move_to_end(key) # 移至末尾表示最近使用 return self.cache[key] def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: self.cache.move_to_end(key) self.cache[key] = value if len(self.cache) > self.capacity: self.cache.popitem(last=False) # 删除最久未使用的键 ``` - **顺序敏感的 JSON 转换**： 可转换为保持键顺序的 JSON（需配合支持有序序列化的库）[^2]： ```python import json od = OrderedDict([("name", "Alice"), ("age", 30)]) json_str = json.dumps(od) # 输出：{"name": "Alice", "age": 30}（顺序不变） ``` --- #### 4. **性能特点** - **空间占用**：略高于普通 `dict`（因需额外存储链表维护顺序）[^3]。 - **迭代速度**：与 `dict` 接近，但重排序操作（如 `move_to_end()`）更快： $$ \text{时间复杂度：}\begin{cases} \text{插入/访问：} O(1) \\ \text{重排序：} O(1) \text{（优于 } dict \text{ 的 } O(n)\text{）} \end{cases} $$ --- #### 5. **何时使用？** - 需严格保证插入顺序（尤其在旧版 Python 中）。 - 需高频重排字典元素（如缓存淘汰算法）。 - 需操作字典首/尾元素（`popitem(last=False)` 或 `move_to_end()`）。 > **提示**：Python 3.8+ 中若只需顺序迭代，普通 `dict` 已足够；若需高级顺序操作，仍选 `OrderedDict`[^1][^3]。 ---
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