在python中，通常通过dict和zip组合来构建键值对。

比如：

aid = [i for i in range(10)]
name = [[1] * 3] * len(aid)
dic1 = dict(zip(aid,name))
print('dic1:', dic1)

得到：

{0: [1, 1, 1],
1: [1, 1, 1],
2: [1, 1, 1],
3: [1, 1, 1],
4: [1, 1, 1],
5: [1, 1, 1],
6: [1, 1, 1],
7: [1, 1, 1],
8: [1, 1, 1],
9: [1, 1, 1]}

这样建立的是aid和name的一一映射关系，将aid作为key，第二列作为value。。

还可以通过dic函数的形式或者{}直接构造

dic2 = {'aid': aid,'name':name}
print('\ndic2:',dic2)

{
‘aid’: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
‘name’: [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
}

这样通过建立新的key，list作为value存储。

以上两种方法，如果想经过aid进行索引取对应值的话：

方法1可以直接取出，方法2还需要获取到index再进行取值。所以法1速度更快但是与之相对的，法1存储了很多个key-value对，在存储空间上不如法2。

空间占用测试如下：

aid = [i for i in range(10)]
name = [[1] * 3] * len(aid)
 
dic1 = dict(zip(aid,name))
dic2 = {'aid': aid,'name':name}
print('dic1:', dic1)
print(sys.getsizeof(dic1))
 
print('\ndic2:',dic2)
print(sys.getsizeof(dic2))

dic1: {0: [1, 1, 1], 1: [1, 1, 1], 2: [1, 1, 1], 3: [1, 1, 1], 4: [1, 1, 1], 5: [1, 1, 1], 6: [1, 1, 1], 7: [1, 1, 1], 8: [1, 1, 1], 9: [1, 1, 1]}
360
 
dic2: {'aid': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'name': [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]}
232

经过测试，字典占用空间和键值对的个数并不是线性的。如果在很大的数据中，就需要考虑占用空间的大小，比如。10000个键值对，占用了7w字节。（应用在离线保存embeddings中）

到此这篇关于python 通过dict（zip）和{}的方式构造字典的文章就介绍到这了,更多相关python dict构造字典内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue！