python在字典中插入新的資料_python新知識 字典檢視
技術標籤：python在字典中插入新的資料在定時器中返回給檢視的值
python新知識字典檢視
從bug中學習：字典返回的居然是檢視
bug
與之前相同，我在試圖從dataframe和series中提取值。
samples = ['R1','R2','R3','R4']df = pd.DataFrame([[True,False,False,True]],columns=samples)series = pd.Series({'R1':True,'R2':False,'R3':False,'R4':True})print(df[samples])print(series[samples])
out:
R1 R2 R3 R40 True False False TrueR1 TrueR2 FalseR3 FalseR4 Truedtype:bool正常。
但是呢，我在實際程式碼中用到的samples是一個字典。
samples = {'R1':'R1','R2':'R2','R3':'R3','R4':'R4'} #鍵值相等，僅供演示print(df[samples.keys()])print(series[samples.keys()])out:
R1 R2 R3 R40 True False False TrueR1 TrueR2 FalseR3 FalseR4 Truedtype: bool
還正常，別急，bug來了。
print(df[samples_map.values()])print(series[samples_map.values()])out:
R1 R2 R3 R40 True False False TrueKeyError Traceback (most recent call last)-44-c2d1464b8ebd> 1 print(df[samples.values()])----> 2 print(series[samples.values()])KeyError: dict_values(['R1', 'R2', 'R3', 'R4'])
錯誤，而且是取值的鍵錯誤，鍵值是dict_values(['R1', 'R2', 'R3', 'R4'])，what?
這時候可能就要問了，這突然出現的是dict_values是什麼鬼東西。為什麼取keys正常，取values就錯誤呢？
把keys和values都輸出看看。
print(samples.keys())print(samples.values())out:
dict_keys(['R1', 'R2', 'R3', 'R4'])dict_values(['R1', 'R2', 'R3', 'R4'])啊，返回的是dict_keys和dict_values類的物件，不是列表。
字典檢視
那我們就來研究一下這兩個類。
查閱stackoverflow[1]和python官方文件[2]後得知，dict.keys(),dict.values()和dict.items()返回的都是檢視物件。他們能夠提供字典記錄的動態檢視，當字典變化時，檢視也會變化。檢視可以通過遍歷產生相應的資料，並支援成員測試。
檢視支援如下操作：
len(dictview)iter(dictview)x in dictviewreversed(dictview)for loop
dict.keys()返回的鍵檢視是類似集合的，因為鍵記錄的值是唯一併且可hash的。如果所有的值都可hash，那麼鍵值對也是唯一且可hash的，dict.items()鍵值對檢視也是類似集合的。dict.values()值檢視通常不被作為類似集合的物件處理，因為值記錄通常不唯一。
對於類似集合的檢視，所有抽象基礎類collections.abc.Set定義的操作符都是可以進行的，比如==，<或者^。
來一個直觀的例子。
dishes = { 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}keys = dishes.keys() # 取出keysvalues = dishes.values() # 取出valuesdel dishes['spam']dishes['eggs'] = 2print(list(keys))print(list(values))out:
['sausage', 'bacon', 'eggs'][1, 1, 2]仔細看一下，我明明事先取出了keys和values，然後刪除字典的一個鍵值對和新增鍵值對後，取出的keys和values居然也跟隨著發生了動態變化。希望你能從這個例子中更好的理解什麼叫檢視。
動態變化會避免以下錯誤發生。
dishes = { 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}keys = list(dishes.keys()) #使用list模擬python2del dishes['spam']dishes['eggs'] = 2for i in keys: print(i,dishes[i])out:
sausage 1bacon 1---------------------------------------------------------------------------KeyError Traceback (most recent call last)-127-e0e39cb366d4> 4 dishes['eggs'] = 2 5 for i in keys:----> 6 print(i,dishes[i])KeyError: 'spam'不加list時。
dishes = { 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}keys = dishes.keys() del dishes['spam']dishes['eggs'] = 2for i in keys: print(i,dishes[i])out:
sausage 1bacon 1eggs 2長度、成員測試、迭代器、集合運算的例子。
print('eggs' in keys)print(len(keys))print(next(iter(keys))) #iter使用可迭代物件生成迭代器，next進行迭代器取值print(keys & {'eggs', 'bacon', 'salad'}) #交集print(keys | {'sausage', 'juice'}) #並集out:
True3sausage{'eggs', 'bacon'}{'bacon', 'eggs', 'juice', 'sausage'}檢視的優點在於能夠直接計算長度、進行成員測試且跟隨字典動態變化。
思考
那檢視和之前的bug有什麼關係呢。從官方文件可以看出，keys檢視和values檢視的唯一區別在於，keys裡的值可hash，而values裡的值預設不可hash。
但是更奇怪的事發生了。
hash(samples.keys())out:
---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)input----> 1 hash(samples.keys())TypeError:unhashabletype:'dict_keys'hash(samples.values())out:
-9223371939388789928values檢視物件整體居然可hash，而且官方說d.values() == d.values()恆為False。啊這，不會是因為hash值可變吧，再來一次。
hash(samples.values())out:
-9223371939388789799果然每次值都不一樣。
不過，真的不知道values檢視物件可hash是為了什麼，反倒是如果keys檢視物件可hash我倒是能理解。
與此同時，pandas官方文件[3]中說。
An Index instance canonlycontain hashable objects
index只能包含可hash物件，而且之前的錯誤詳細資訊裡也有部分提到了hashable(之前省略了)。
pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()KeyError: dict_values(['R1', 'R2', 'R3', 'R4'])所以有可能是因為values檢視物件可hash導致series認為該返回值是一個單獨的鍵，而不是多個鍵的集合，於是series直接提取該鍵的對應值，從而產生錯誤。
fix bug
解決起來當然很簡單了。
print(series[list(samples.values())])print(series[iter(samples.values())])out:
R1 TrueR2 FalseR3 FalseR4 Truedtype: boolR1 TrueR2 FalseR3 FalseR4 Truedtype:bool但是我又發現，使用.loc也可以解決該bug。
print(series.loc[samples.values()])out:
R1 TrueR2 FalseR3 FalseR4 Truedtype: bool.loc就可以識別出該返回值包含多值並逐個取值，但是直接[]卻不行。難道是因為.loc優先檢驗提供的值是否可迭代？
本文涉及內容過於複雜，結論僅為猜想。歡迎提出意見。
我
我是SSSimon Yang，關注我，用code解讀世界
References
[1]stackoverflow:https://stackoverflow.com/questions/8957750/what-are-dictionary-view-objects[2]python官方文件:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#dictionary-view-objects[3]pandas官方文件:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Index.html