在python3 键盘输入 中,在键盘上输入数据,建立一个字典的程序怎么写,并且读取键和值

python编程:字典增加键的数据_百度知道
python编程:字典增加键的数据
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在python 中,在键盘上输入数据,建立一个字典的程序怎么写,并且读取键和值
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。Python--字典{},文本文件的IO,模块,函数的参数传递
我们要介绍一个新的类,词典
(dictionary)--与Java中的HashMap作用相同。与列表相似,词典也可以储存多个元素。这种储存多个元素的对象称为容器(container)。
词典的元素包含有两部分,键和值,常见的是以字符串来表示键,也可以使用数字或者真值来表示键(不可变的对象可以作为键)。
与表不同的是,词典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。词典是通过键来引用。
&&& dic = {'tom':11,'sam':57,'lily':100}
&&& print dic
{'lily': 100, 'sam': 57, 'tom': 11}
&&& print dic
{'lily': 100, 'sam': 57, 'tom': 11}
&&& print type(dic)
&&& print dic['tom']
&&& dic['tom'] = 35
&&& print dic
{'lily': 100, 'sam': 57, 'tom': 35}
#构建一个新的空的词典:
&&& dic2 = {}
&&& print dic2
#在词典中增添一个新元素的方法:
&&& dic2['lzc'] = 25
&&& print dic2
{'lzc': 25}
2、词典元素的循环调用
&&& dic = {'lilei':90,'lily':100,'sam':57,'tom':90}
&&& for key in dic:
print dic[key]
通过print的结果,我们可以再次确认,dic中的元素是没有顺序的。
3、词典的常用方法
&&& print dic.keys()
['lilei', 'lily', 'sam', 'tom']
&&& print dic.values()
[90, 100, 57, 90]
&&& print dic.items()
[('lilei', 90), ('lily', 100), ('sam', 57), ('tom', 90)]
&&& del dic['tom']
&&& print dic.items()
[('lilei', 90), ('lily', 100), ('sam', 57)]
&&& dic.clear()
&&& print dic.items()
del是Python中保留的关键字,用于删除对象。
与表类似,你可以用len()查询词典中的元素总数。
二、文本文件的输入输出
文本文件的读写主要通过open()所构建的文件对象来实现。
1.我们打开一个文件,并使用一个对象来表示该文件:& 对象 =
open(文件名,模式)
最长用的模式有:r,r+,w,w+,a,a+,上述的形态字符串都可以再加一个b字符,如rb、w+b或ab+等组合,加入b
字符用来告诉函数库打开的文件为二进制文件,而非纯文字文件。
比如: &&& f = open("test.txt",''r")
2、文件对象的方法
读取,写入,关闭
content = f.read(N)& 读取N bytes的内容
content = f.readline()& 读取一行
content = f.readlines()& 读取所有行
f.write("I like Python!\n")&&
写入内容并换行
f.close()&& 不要忘记关闭文件
我们之前看到了函数和对象。从本质上来说,它们都是为了更好的组织已经有的程序,以方便重复利用。
模块(module)也是为了同样的目的。在Python中,一个.py文件就构成一个模块。通过模块,你可以调用其它文件中的程序。
import first
#将first.py文件引入
引入模块后,可以通过 模块.对象 的方式来调用引入模块中的某个对象。
Python中还有其它的引入方式:
import a as b
# 引入模块a,并将模块a重命名为b
from a import function1
# 从模块a中引入function1对象。调用a中对象时,我们不用再说明模块,即直接使用function1,而不是a.function1。
from a import *
# 从模块a中引入所有对象。调用a中对象时,我们不用再说明模块,即直接使用对象,而不是a.对象。
2、搜索路径
Python会在以下路径中搜索它想要寻找的模块:
程序所在的文件夹
操作系统环境变量PYTHONPATH所包含的路径
标准库的安装路径
如果你有自定义的模块,或者下载的模块,可以根据情况放在相应的路径,以便Python可以找到。
可以将功能相似的模块放在同一个文件夹(比如说this_dir)中,构成一个模块包。通过
import this_dir.module
引入this_dir文件夹中的module模块。
该文件夹中必须包含一个 __init__.py
的文件,提醒Python,该文件夹为一个模块包。__init__.py 可以是一个空文件。
四、函数的参数传递
1、关键字传递
有些情况下,用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。
关键字传递可以和位置传递混用。但位置参数要出现在关键字参数之前:print(f(1,c=3,b=2))
2、参数默认值
在定义函数的时候,使用形如a=19的方式,可以给参数赋予默认值(default)。如果该参数最终没有被传递值,将使用该默认值。
def f(a,b,c=10):
&&& return a+b+c
print(f(3,2))
print(f(3,2,1))
在第一次调用函数f时, 我们并没有足够的值,c没有被赋值,c将使用默认值10.
第二次调用函数的时候,c被赋值为1,不再使用默认值。
3、包裹传递
在定义函数时,我们有时候并不知道调用的时候会传递多少个参数。这时候,包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会非常有用。
&&& def func(*name):&
#包裹位置传递,一个*
print type(name)
print name
&&& func(1,4,6)
&&& func(5,6,7,1,2,3)
(5, 6, 7, 1, 2, 3)
两次调用,尽管参数个数不同,都基于同一个func定义。在func的参数表中,所有的参数被name收集,根据位置合并成一个元组(tuple),这就是包裹位置传递。
为了提醒Python参数,name是包裹位置传递所用的元组名,在定义func时,在name前加*号。
func(**dict):&&
#包裹关键字传递,两个*
print type(dict)
print dict
&&& func(a=1,b=9)
{'a': 1, 'b': 9}
&&& func(m=2,n=1,c=11)
{'c': 11, 'm': 2, 'n': 1}
与上面一个例子类似,dict是一个字典,收集所有的关键字,传递给函数func。为了提醒Python,参数dict是包裹关键字传递所用的字典,在dict前加。
包裹传递的关键在于定义函数时,在相应元组或字典前加或*。
**,也可以在调用的时候使用,即解包裹(unpacking),
下面为例:
&&& def func(a,b,c):
print a,b,c
&&& args = (1,3,4)
&&& func(*args)
在这个例子中,所谓的解包裹,就是在传递tuple时,让tuple的每一个元素对应一个位置参数。在调用func时使用
* ,是为了提醒Python:我想要把args拆成分散的三个元素,分别传递给a,b,c。(设想一下在调用func时,args前面没有
* 会是什么后果?)
相应的,也存在对词典的解包裹,使用相同的func定义,然后:
&&& dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
&&& func(**dict)
在传递词典dict时,让词典的每个键值对作为一个关键字传递给func。
在定义或者调用参数时,参数的几种传递方式可以混合。但在过程中要小心前后顺序。基本原则是:先位置,再关键字,再包裹位置,再包裹关键字,并且根据上面所说的原理细细分辨。
注意:请注意定义时和调用时的区分。包裹和解包裹并不是相反操作,是两个相对独立的过程。
1、按照过程,在实验楼环境下运行本节所有代码,并截图。
2、建立一个record.txt的文档,写入内容如下:
tom, 12, 86
Lee, 15, 99
Lucy, 11, 58
Joseph, 19, 56
再从record.txt中读取文件并打印。
from:http://www.shiyanlou.com/courses/running/650
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