探索 Python 类型层次结构

核心提示： 如这个例子所示，可以在一个 dictionary 中使用不同数据类型的键和数据值，探索 Python 类型层次结构(7)，还可以通过修改 dictionary 添加新的类型，最后，很可能希望检查 dictionary 中是否包含特定的键或值，如清单 8 所示，产生的 dictionary

如这个例子所示，可以在一个 dictionary 中使用不同数据类型的键和数据值。还可以通过修改 dictionary 添加新的类型。最后，产生的 dictionary 的次序并不与插入数据的次序匹配。本质上，dictionary 中元素的次序是由 Python dictionary 数据类型的实际实现控制的。新的 Python 解释器很容易改变这一次序，所以一定不要依赖于元素在 dictionary 中的特定次序。

用 dictionary 进行编程

作为正式的 Python 数据类型，dictionary 支持其他较简单数据类型所支持的大多数操作。这些操作包括一般的关系操作符，比如 <、> 和 ==，如清单 7 所示。

清单 7. 一般关系操作符

>>> d1 = {0: 'zero'}
>>> d2 = {'zero':0}
>>> d1 < d2
>>> d2 = d1
>>> d1 < d2
>>> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)
>>> d2 = d1.copy()
>>> d1 == d2
>>> id(d1)
>>> id(d2)

前面的示例创建两个 dictionary 并使用它们测试 < 关系操作符。尽管很少以这种方式比较两个 dictionary；但是如果需要，可以这样做。

然后，这个示例将赋值给变量 d1 的 dictionary 赋值给另一个变量 d2。注意，内置的 id() 方法对于 d1 和 d2 返回相同的标识符值，这说明这不是复制操作。要想复制 dictionary ，可以使用 copy() 方法。从这个示例中的最后几行可以看出，副本与原来的 dictionary 完全相同，但是容纳这个 dictionary 的变量具有不同的标识符。

在 Python 程序中使用 dictionary 时，很可能希望检查 dictionary 中是否包含特定的键或值。如清单 8 所示，这些检查很容易执行。