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字典是Python中的一种数据类型，它允许我们将数据存储在键/值对中。例如
my_dict = {1: 'apple', 2: 'ball'}
要了解更多，请访问Python字典
Python中的字典推导式是什么？
字典推导式是一种优雅简洁的创建字典的方式。
示例1：字典推导式
考虑以下代码
square_dict = dict()
for num in range(1, 11):
square_dict[num] = num*num
print(square_dict)
现在，让我们使用字典推导式在上面的程序中创建字典。
# dictionary comprehension example
square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)}
print(square_dict)
两个程序的输出将相同。
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}
在两个程序中，我们都创建了一个具有数字-平方键/值对的字典square_dict。
然而，使用字典推导式使我们能够在一行中创建字典。
使用字典推导式
从上面的例子可以看出，字典推导式应该按照特定的模式编写。
字典推导式的最小语法是
dictionary = {key: value for vars in iterable}
让我们将此语法与上面示例中的字典推导式进行比较。
现在，让我们看看如何使用来自另一个字典的数据来使用字典推导式。
示例3：如何使用字典推导式
#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
{'milk': 0.7752, 'coffee': 1.9, 'bread': 1.9}
在这里，我们可以看到我们检索了物品价格（以美元计）并将其转换为英镑。使用字典推导式使这项任务更加简单和简短。
字典推导式中的条件
我们可以通过添加条件来进一步自定义字典推导式。让我们看一个例子。
示例4：If条件字典推导式
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
{'jack': 38, 'michael': 48}
正如我们所见，由于字典推导式中的if子句，只添加了值偶数的项。
要了解有关if子句的更多信息，请访问Python if...else。
示例5：多个if条件字典推导式
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
{'john': 33}
在这种情况下，只将值小于40的奇数项添加到新字典中。
这是因为字典推导式中存在多个if子句。它们等同于and操作，其中两个条件都必须为真。
示例6：if-else条件字典推导式
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
{'jack': 'young', 'michael': 'old', 'guido': 'old', 'john': 'young'}
在这种情况下，通过字典推导式创建了一个新字典。
值为40或更高的项的值为“old”，而其他项的值为“young”。
嵌套字典推导式
我们可以将字典推导式添加到字典推导式本身中以创建嵌套字典。让我们看一个例子。
示例7：带有两个字典推导式的嵌套字典
dictionary = {
k1: {k2: k1 * k2 for k2 in range(1, 6)} for k1 in range(2, 5)
}
print(dictionary)
输出
{2: {1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10},
3: {1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12, 5: 15},
4: {1: 4, 2: 8, 3: 12, 4: 16, 5: 20}}
正如你所见，我们为2到4之间的数字构建了一个乘法表，该表嵌套在字典中。
每当使用嵌套字典推导式时，Python会先从外层循环开始，然后进入内层循环。
因此，上面的代码将等同于
dictionary = dict()
for k1 in range(11, 16):
dictionary[k1] = {k2: k1*k2 for k2 in range(1, 6)}
print(dictionary)
它可以进一步展开
dictionary = dict()
for k1 in range(11, 16):
dictionary[k1] = dict()
for k2 in range(1, 6):
dictionary[k1][k2] = k1*k2
print(dictionary)
这三个程序都给了我们相同的输出。
使用字典推导式的优点
正如我们所见，字典推导式大大缩短了字典初始化的过程。它使代码更加pythonic。
在代码中使用字典推导式可以在保持逻辑不变的情况下缩短代码行数。
使用字典推导式的警告
尽管字典推导式非常适合编写易于阅读的优雅代码，但它们并非总是正确的选择。
我们必须小心使用它们，因为
- 它们有时会使代码运行变慢并消耗更多内存。
- 它们也可能降低代码的可读性。
我们不应试图将复杂的逻辑或大量字典推导式塞入其中，仅仅为了使代码成为单行。在这些情况下，最好选择循环等其他替代方案。
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