异常教程

Python3 字典 items() 方法（建议收藏）

更新时间:

💡一则或许对你有用的小广告

欢迎加入小哈的星球 ，你将获得：专属的项目实战 / 1v1 提问 / Java 学习路线 / 学习打卡 / 每月赠书 / 社群讨论

  • 新项目:《从零手撸：仿小红书（微服务架构）》 正在持续爆肝中，基于 Spring Cloud Alibaba + Spring Boot 3.x + JDK 17...，点击查看项目介绍 ;
  • 《从零手撸：前后端分离博客项目（全栈开发）》 2 期已完结，演示链接： http://116.62.199.48/ ;

截止目前， 星球 内专栏累计输出 82w+ 字，讲解图 3441+ 张，还在持续爆肝中.. 后续还会上新更多项目，目标是将 Java 领域典型的项目都整一波，如秒杀系统, 在线商城, IM 即时通讯，权限管理，Spring Cloud Alibaba 微服务等等，已有 2900+ 小伙伴加入学习 ，欢迎点击围观

一、前言：字典与 items() 方法的重要性

在 Python 编程中，字典（Dictionary）是最常用的数据结构之一，它通过键值对（Key-Value）实现高效的数据存储与检索。而 items() 方法则是字典操作中不可或缺的工具，它能够帮助开发者快速访问字典中的所有键值对组合。无论是遍历数据、筛选信息，还是进行复杂的数据转换，items() 方法都能提供简洁直观的解决方案。

对于编程初学者而言，理解字典的遍历逻辑和键值对操作是掌握 Python 的关键步骤；而中级开发者则可以通过深入掌握 items() 方法的高级特性，提升代码的可读性和执行效率。本文将从基础到进阶，结合实际案例，系统讲解 items() 方法的核心用法与应用场景。

二、字典基础回顾：键值对的存储与访问

在深入 items() 方法之前，我们需要先明确字典的基本概念：

  • 字典的定义：用大括号 {} 或 dict() 函数创建，键值对用冒号 : 分隔，例如： 
    my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
  • 键值对的访问：通过键（Key）访问对应的值（Value），例如： 
    print(my_dict["name"])  # 输出：Alice

字典的核心特性是 键的唯一性 和 无序性（Python 3.7+ 之后字典保持插入顺序）。但开发者在实际使用中，常常需要同时操作键和值，例如：

  1. 遍历所有键值对
  2. 根据键筛选符合条件的值
  3. 将键值对转换为其他数据结构

此时，items() 方法便能发挥重要作用。

三、items() 方法的核心功能：获取键值对的视图对象

3.1 方法定义与基本用法

items() 方法返回一个 视图对象（View Object），该对象包含字典中所有键值对的元组（Tuple）。语法格式如下：

dict_items = my_dict.items()

示例代码：

student = {"id": 101, "name": "Bob", "score": 95}  
items_view = student.items()  
print(items_view)  # 输出：dict_items([('id', 101), ('name', 'Bob'), ('score', 95)])

3.2 视图对象的特性

视图对象有以下特点：

  • 动态更新：当原字典内容变化时，视图对象会自动更新，无需重新调用 items()。
  • 不可直接修改：视图对象本身是只读的，但可以通过遍历修改原字典的值。
  • 兼容迭代操作：可以直接用于 for 循环、列表推导式等。

动态更新示例：

student = {"id": 101, "name": "Bob"}  
items_view = student.items()  
print("修改前：", items_view)  # 输出：dict_items([('id', 101), ('name', 'Bob')])  

student["score"] = 88  
print("修改后：", items_view)  # 输出：dict_items([('id', 101), ('name', 'Bob'), ('score', 88)])

四、items() 方法的典型应用场景

4.1 遍历字典的键值对

传统遍历字典的方式通常只能直接访问键，而 items() 方法允许同时获取键和值：

for key in student:  
    print(key, student[key])  # 需要额外调用 student[key]  

for key, value in student.items():  
    print(f"键: {key}, 值: {value}")

对比优势：

  • 减少重复的键查询操作，代码更简洁。
  • 直观展示键值关系，提升可读性。

4.2 根据条件筛选键值对

结合条件判断，可以快速筛选满足特定条件的键值对：

students = {  
    "Alice": 95,  
    "Bob": 88,  
    "Charlie": 92  
}  

for name, score in students.items():  
    if score > 90:  
        print(f"{name} 的分数合格！")  # 输出：Alice 的分数合格！Charlie 的分数合格！

4.3 将键值对转换为其他数据结构

视图对象可以轻松转换为列表、元组等结构：

items_list = list(students.items())  
print(items_list)  # 输出：[('Alice', 95), ('Bob', 88), ('Charlie', 92)]  

keys, values = zip(*students.items())  
print("所有键：", keys)   # ('Alice', 'Bob', 'Charlie')  
print("所有值：", values) # (95, 88, 92)

五、items() 与其他遍历方法的对比

5.1 keys()、values() 与 items() 的区别

  • keys()：返回所有键的视图对象。
  • values()：返回所有值的视图对象。
  • items()：返回键值对的元组视图对象。

代码示例：

student = {"id": 101, "name": "Bob"}  

print(student.keys())    # dict_keys(['id', 'name'])  
print(student.values())   # dict_values([101, 'Bob'])  
print(student.items())    # dict_items([('id', 101), ('name', 'Bob')])

5.2 遍历效率对比

在遍历字典时，直接遍历 for key in dict 的效率与 for key, value in dict.items() 相当，但后者更直观。

六、高级技巧：利用 items() 方法修改字典

6.1 通过遍历修改值

虽然视图对象本身不可修改，但可以通过遍历键值对间接修改原字典：

students = {"Alice": 90, "Bob": 85}  

for name, score in students.items():  
    students[name] = score * 1.1  

print(students)  # {'Alice': 99.0, 'Bob': 93.5}

6.2 过滤字典中的无效数据

结合条件判断，可以删除不符合条件的键值对：

students = {"Alice": 55, "Bob": 70, "Charlie": 58}  

keys_to_remove = []  
for name, score in students.items():  
    if score < 60:  
        keys_to_remove.append(name)  

for key in keys_to_remove:  
    del students[key]  

print(students)  # {'Bob': 70}

七、实际案例：用户管理系统

7.1 案例背景

假设我们维护一个用户信息字典，需要实现以下功能：

  1. 显示所有用户及其年龄
  2. 统计成年用户（年龄≥18）的数量
  3. 移除未验证的用户

7.2 代码实现

users = {  
    "user1": {"age": 25, "verified": True},  
    "user2": {"age": 16, "verified": False},  
    "user3": {"age": 30, "verified": True}  
}  

print("用户年龄列表：")  
for username, info in users.items():  
    print(f"{username}: {info['age']}")  

adult_count = 0  
for info in users.values():  # 仅需值中的年龄  
    if info["age"] >= 18:  
        adult_count += 1  
print(f"成年用户数量：{adult_count}")  

unverified_users = []  
for username, info in users.items():  
    if not info["verified"]:  
        unverified_users.append(username)  

for user in unverified_users:  
    del users[user]  

print("清理后的用户：", users.keys())  # 输出：dict_keys(['user1', 'user3'])

八、常见问题与注意事项

8.1 为什么不能直接修改视图对象？

视图对象是动态绑定的“窗口”，直接修改会导致数据不一致。例如：

d = {"a": 1}  
view = d.items()  
view[0] = ("b", 2)  # 抛出 TypeError

8.2 如何避免遍历中修改字典的错误？

  • 方法一：先收集要修改的键，再批量操作（如上文案例）。
  • 方法二：遍历时创建新字典： 
    new_dict = {k: v for k, v in old_dict.items() if condition}

8.3 与字典推导式结合使用

通过 items() 和字典推导式，可以快速生成新字典：

original = {"a": 1, "b": 2}  
swapped = {v: k for k, v in original.items()}  
print(swapped)  # {1: 'a', 2: 'b'}

九、结论

Python3 字典 items() 方法 是开发者高效操作字典的利器，它不仅简化了键值对的遍历逻辑，还为数据筛选、转换和高级操作提供了灵活的解决方案。通过本文的讲解与案例，读者可以掌握以下核心能力：

  1. 理解视图对象的动态特性与应用场景
  2. 熟练使用 items() 完成遍历、筛选和数据转换
  3. 结合字典推导式实现复杂的数据处理需求

建议读者在实际项目中多加练习，例如在用户认证系统、数据分析或配置管理场景中尝试应用 items() 方法。掌握这一方法后，字典操作将变得得心应手，代码的简洁性和效率也将大幅提升。

通过本文的学习，读者不仅能够掌握 items() 方法的具体用法，更能深入理解字典这一核心数据结构的设计理念。希望这些知识能帮助你在 Python 开发的道路上走得更远！

最新发布

查看更多文章