大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。
一、前言
字典是Python中的数据类型，可让将数据存储在键/值对中。
二、什么是字典理解？
字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。
字典理解优化
使用字典理解优化函数。
例：
# 字典理解例：
square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)}
print(square_dict)运行结果：
注·：创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是，使用字典理解可以使在一行中创建字典。
三、使用字典理解
字典理解的最小语法为：
dictionary = {key: value for vars in iterable}1. 图解析语法
让将此语法与上例中的字典理解进行比较。
2. 案例
如何使用字典理解
例：
#item price in dollars
old_price = {'milk': 1.02, 'coffee': 2.5, 'bread': 2.5}
dollar_to_pound = 0.76
new_price = {item: value*dollar_to_pound for (item, value) in old_price.items()}
print(new_price)输出结果
注：可以看到以美元为单位检索商品价格并将其转换为英镑。使用字典理解使此任务更加简单和短。
四、字典理解中的条件
可以通过添加条件来进一步自定义字典理解。让来看一个实例。
案例
1. 如果条件字典理解
例：
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
even_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 == 0}
print(even_dict)输出结果
可以看到，由于if字典理解中的子句，仅添加了具有偶数值的项目。
2. 多重if条件字典理解
例：
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
new_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v % 2 != 0 if v < 40}
print(new_dict)输出结果
在这种情况下，仅奇数值小于40的项目已添加到新字典中。
这是因为if字典理解中有多个子句。等效于and必须同时满足两个条件的操作。
3. if-else条件字典理解
例：
original_dict = {'jack': 38, 'michael': 48, 'guido': 57, 'john': 33}
new_dict_1 = {k: ('old' if v > 40 else 'young')
for (k, v) in original_dict.items()}
print(new_dict_1)输出结果
在这种情况下，将通过子典理解来创建新字典。
价值大于等于40的商品的值为“old”，而其他商品的值为“young”。
五、嵌套字典理解
可以将字典理解本身添加到字典理解中以创建嵌套字典。
案例
具有两个字典理解的嵌套字典
例：
dictionary = {
k1: {k2: k1 * k2 for k2 in range(1, 6)} for k1 in range(2, 5)
}
print(dictionary)输出结果
注：在嵌套字典中构造了一个乘法表，用于2到4的数字。每当使用嵌套字典理解时，Python都会首先从外部循环开始，然后再进入内部循环。
六、使用字典理解的优势
如所见，字典理解大大缩短了字典初始化的过程。
它使代码更具pythonic风格，在的代码中使用字典理解可以缩短代码行，同时保持逻辑完整。
七、总结
本文基于Python基础，介绍了如何使用字典。通过分类对每一模块，进行详细的讲解。使用图解析语法，实例代码演示，运行效果图的展示，能够帮读者更好的理解。
在实际案例中遇到的问题，提供了一些有效的解决方案。使用Python语言，能够更直观的，加深读者对内容的理解。
代码很简单，希望能够帮助你更好的学习。
