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应该始终记住的 Python 字典技巧和窍门 - KDnuggets

publ: 2026年6月19日

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应该始终记住的 Python 字典技巧和窍门

掌握这些技巧，你的字典代码将变得更简洁、更安全、更易于阅读。

By

Kanwal Mehreen

, KDnuggets 技术编辑和内容专家于 2026年6月19日

Python

<div class="addthis_native_toolbox"></div>

# 引言

Python 中的字典对于从配置、JSON 数据到 API 响应的一切都非常有用。大多数初学者只学习基础知识，比如创建字典、访问键和更新值。仅此而已。然而，字典还有更多内容。在本文中，我们将介绍 7 个技巧，使你的代码更整洁、更具 Python 风格。那么，让我们开始吧。

# 使用 .get() 而不是 [] 进行查找

假设你正在使用一个字典，并需要访问一个值。但如果键不存在怎么办？假设我们有一个配置字典，你尝试像这样打印 "timeout" 键：

config = {"debug": True, "verbose": False}
print(config["timeout"])

输出：

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
----> 2 print(config["timeout"])
KeyError: 'timeout'

这将失败。你将得到一个 KeyError，因为 "timeout" 不在字典中。相反，你应该使用 .get() 方法。它更安全，如果键缺失，你可以设置一个默认值。

config = {"debug": True, "verbose": False}

print(config.get("timeout", 30))

30

这将打印 30，这是我们设置的默认值。但是，如果缺失的键是一个错误，请使用方括号。在这种情况下，你希望错误立即显示出来。

# 使用 defaultdict 进行数据分组

如果你正在处理一个单词列表，并且想要计算每个单词出现的次数，你可能会这样编写代码：

words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "banana"]

counts = {}

for word in words:
    if word not in counts:
        counts[word] = 0
    counts[word] += 1

print(counts)

{'apple': 2, 'banana': 3, 'cherry': 1}

这有效，但有点冗长。Python 的 defaultdict 使其更简洁：

from collections import defaultdict

words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "banana"]

counts = defaultdict(int)

for word in words:
    counts[word] += 1

print(counts)

defaultdict(
, {'apple': 2, 'banana': 3, 'cherry': 1})

因为我们使用了 defaultdict(int)，每当访问一个缺失的键时，Python 会自动创建一个默认值 0。

# 使用 | 运算符合并字典

在现代 Python 中，合并字典最干净的方式是使用 | 运算符。

defaults = {"color": "blue", "size": "medium"}
overrides = {"size": "large", "weight": "heavy"}

merged = defaults | overrides
print(merged)

{'color': 'blue', 'size': 'large', 'weight': 'heavy'}

当键重叠时，右边的字典会胜出。如果你想进行原地合并，可以使用 |= 运算符：

defaults |= overrides
print(defaults)

# 将字典解包为函数参数

假设你有一个函数和一个字典，它们的字段或键匹配。你不需要一个一个地传递键，比如 name=data["name"], age=data["age"]，而是可以使用 ** 双星号运算符一次性传递所有内容。让我们创建一个用户函数和一些虚拟用户数据来理解这一点：

def create_user(name, age, role="viewer"):
    return {"name": name, "age": age, "role": role}

user_data = {
    "name": "David",
    "age": 33
}

# 正常方式
user = create_user(
    name=user_data["name"],
    age=user_data["age"],
    role=user_data["role"]
)

print(user)

{'name': 'David', 'age': 33, 'role': 'viewer'}

# 使用 **
print(create_user(**user_data))

请注意，上面“正常方式”的示例会引发一个 KeyError，因为 user_data 中不包含 "role" 键。使用 ** 解包方法可以正确回退到函数中 role 的默认值，使代码更加简洁和健壮。

# 在字典中使用海象运算符

Python 3.8 引入了海象运算符 ( := )，它允许你在表达式中进行赋值。这在字典中非常有用。

假设你有一个字典，你想获取用户数据及其名称（如果存在）。通常你会这样编写代码：

data = {
    "user": {
        "name": "Bryan",
        "email": "bryan@gmail.com"
    }
}

if data.get("user") is not None:
    user = data.get("user")
    name = user.get("name")

    print(name)

Bryan

这可以工作，但它会多次重复查找字典。你可以使用海象运算符 ( := ) 来代替，它可以在一步中查找并赋值：

if (user := data.get("user")) is not None:
    name = user.get("name")

    print(name)

这在处理嵌套字典结构时特别有用。

# 使用 TypedDict 进行结构化数据

字典很灵活，但这种灵活性有时会成为问题。例如：

def greet(user):
    return f"Hello, {user['name']}!"

user = {
    "name": "Clair",
    "age": "thirty"
}

print(greet(user))

Hello, Clair!

这在运行时可以工作，但有一个隐藏的问题："age" 应该是数字而不是字符串。Python 本身不会抱怨，这可能会导致大型项目中出现错误。TypedDict 明确指定了预期的字典结构：

from typing import TypedDict

class UserProfile(TypedDict):
    name: str
    age: int

def greet(user: UserProfile) -> str:
    return f"Hello, {user['name']}!"

现在像 mypy 这样的工具可以在代码运行之前捕获错误：

user: UserProfile = {
    "name": "Clair",
    "age": "thirty",
}

print(greet(user))

test.py:15: error: Incompatible types (expression has type "str", TypedDict item "age" has type "int")  [typeddict-item]
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

对于更复杂的验证，dataclasses 或 Pydantic 等工具通常是更好的选择。

# 轻松迭代：.items()、.keys()、.values()

Python 字典有许多内置的迭代方法：.items()、.keys() 和 .values()。大多数开发人员都知道这些方法，但可能没有像应该的那样频繁使用它们。他们可能会像这样遍历字典：

scores = {
    "David": 92,
    "Bryan": 87,
    "Clair": 95
}

for name in scores:
    print(name, scores[name])

David 92
Bryan 87
Clair 95

这样是可以运行的。但并不是最佳方式 —— 它在每次循环时都会进行一次额外的字典查找。Python 的 .items() 方法更加简洁：

for name, score in scores.items():
    print(name, score)

它同时返回键和值，这样可以避免重复查找，并使代码更易读。如果你只需要键，可以使用 .keys()。同样，如果你只需要值，可以使用 .values()。

# 总结

Python 字典乍看之下似乎很简单，但学习一些关键的模式可以使你的代码更加整洁。你可以使用这个链接来了解更多关于 Python 字典相关函数的内容。像 .get()、defaultdict、解包和 TypedDict 这样的特性可以帮助减少重复代码，并使你的程序更加可靠。

Kanwal Mehreen 是一位机器学习工程师和技术作家，对数据科学以及人工智能与医学的交叉领域有着浓厚的热情。她与他人合著了电子书《利用 ChatGPT 提高生产力》。作为 2022 年 Google Generation Scholar（亚太地区），她倡导多样性和学术卓越。她还被认定为 Teradata 技术领域多样性学者、Mitacs Globalink 研究学者和哈佛 WeCode 学者。Kanwal 是变革的坚定倡导者，她创立了 FEMCodes 以激励女性在 STEM 领域的发展。

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