使用字典理解（Python 2.7及更高版本）：

{key: value for (key, value) in iterable}

对于更简单的情况或更早版本的Python，也可以使用dict构造函数，例如：

pairs = [('a', 1), ('b', 2)]
dict(pairs)                         #=> {'a': 1, 'b': 2}
dict([(k, v+1) for k, v in pairs])  #=> {'a': 2, 'b': 3}

给定单独的键和值数组，使用带有zip的dict构造函数：

keys = ['a', 'b']
values = [1, 2]
dict(zip(keys, values))  #=> {'a': 1, 'b': 2}

2) "zip'ped" from two separate iterables of keys/vals
dict(zip(list_of_keys, list_of_values))

在Python 3和Python 2.7+中，字典理解如下所示：

d = {k:v for k, v in iterable}

对于Python 2.6或更早版本，请参见fortran的答案。

事实上，如果iterable已经包含了某种映射，您甚至不需要对其进行迭代，dict构造函数会为您优雅地进行迭代：

>>> ts = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> dict(ts)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}
>>> gen = ((i, i+1) for i in range(1, 6, 2))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0xb7201c5c>
>>> dict(gen)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}

Python版本>=2.7，请执行以下操作：

d = {i: True for i in [1,2,3]}

Python版本<2.7（RIP，2010年7月3日-2019年12月31日），请执行以下操作：

d = dict((i,True) for i in [1,2,3])

在Python 2.7中，它类似于：

>>> list1, list2 = ['a', 'b', 'c'], [1,2,3]
>>> dict( zip( list1, list2))
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

给他们拉链！

要添加到@fortran的答案中，如果您想要遍历键列表key_list以及值列表value_list：

d = dict((key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list))

or

d = {(key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list)}

试试这个，

def get_dic_from_two_lists(keys, values):
    return { keys[i] : values[i] for i in range(len(keys)) }

假设我们有两个列表国家和首都

country = ['India', 'Pakistan', 'China']
capital = ['New Delhi', 'Islamabad', 'Beijing']

然后从两个列表中创建字典：

print get_dic_from_two_lists(country, capital)

输出是这样的，

{'Pakistan': 'Islamabad', 'China': 'Beijing', 'India': 'New Delhi'}

用Python创建具有列表理解的词典我喜欢Python列表理解语法。它也可以用来创建字典吗？例如，通过迭代在成对的键和值上：mydict={（k，v）表示（k，v）在blah blah中}

你要找的是“字典理解”这句话——实际上是：

mydict = {k: v for k, v in iterable}

假设blah-blah-blah是两个元组的可迭代的，那么你就太接近了。让我们创建一些类似的“废话”：

blahs = [('blah0', 'blah'), ('blah1', 'blah'), ('blah2', 'blah'), ('blah3', 'blah')]

听写理解语法：

现在这里的语法是映射部分。这是一个dict理解，而不是set理解（这是你的伪代码所近似的）是冒号，如下所示：

mydict = {k: v for k, v in blahs}

我们看到它是有效的，并且应该保持Python 3.7的插入顺序：

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah2': 'blah', 'blah3': 'blah'}

在Python 2和3.6版本中，顺序无法保证：

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah3': 'blah', 'blah2': 'blah'}

添加筛选器：

所有的理解都有一个映射组件和一个过滤组件，可以为任意表达式提供这些组件。

因此，您可以在末尾添加过滤器部件：

>>> mydict = {k: v for k, v in blahs if not int(k[-1]) % 2}
>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah2': 'blah'}

这里我们只是测试最后一个字符是否可以被2整除，以便在映射键和值之前过滤掉数据。

下面是使用字典理解创建字典的另一个示例：

我在这里要做的是创建一个字母表字典，其中每一对；是英文字母及其在英文字母表中的对应位置吗

>>> import string
>>> dict1 = {value: (int(key) + 1) for key, value in 
enumerate(list(string.ascii_lowercase))}
>>> dict1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'g': 7, 'f': 6, 'i': 9, 'h': 8, 
'k': 11, 'j': 10, 'm': 13, 'l': 12, 'o': 15, 'n': 14, 'q': 17, 'p': 16, 's': 
19, 'r': 18, 'u': 21, 't': 20, 'w': 23, 'v': 22, 'y': 25, 'x': 24, 'z': 26}
>>> 

注意这里使用enumerate获取列表中的字母表及其索引，并交换字母表和索引以生成字典的键值对

希望它能给你一个字典压缩的好主意，并鼓励你经常使用它，使你的代码更紧凑

再举一个例子。假设您有以下列表：

nums = [4,2,2,1,3]

您希望将其转换为dict，其中键是索引，值是列表中的元素。您可以使用以下代码行执行此操作：

{index:nums[index] for index in range(0,len(nums))}

>>> {k: v**3 for (k, v) in zip(string.ascii_lowercase, range(26))}

Python支持dict理解，它允许您在运行时使用类似简洁的语法来表达字典的创建。

字典理解采用{key:value for（key，value）in iterable}的形式。该语法在Python 3中引入，并向后移植到Python 2.7，因此无论您安装了哪个版本的Python，都应该能够使用它。

一个典型的例子是使用两个列表并创建一个字典，其中第一个列表中每个位置处的项成为键，而第二个列表中相应位置处的项目成为值。

此理解中使用的zip函数返回元组迭代器，其中元组中的每个元素都取自每个输入可迭代项中的相同位置。在上面的示例中，返回的迭代器包含元组（“a”，1）、（“b”，2）等。

输出：

{'i': 512, 'e': 64, 'o': 2744, 'h': 343, 'l': 1331, 's': 5832, 'b': 1, 'w': 10648, 'c': 8, 'x': 12167, 'y': 13824, 't': 6859, 'p': 3375, 'd': 27, 'j': 729, 'a': 0, 'z': 15625, 'f': 125, 'q': 4096, 'u': 8000, 'n': 2197, 'm': 1728, 'r': 4913, 'k': 1000, 'g': 216, 'v': 9261}

这段代码将使用列表理解为多个列表创建字典，这些列表具有可用于pd.DataFrame（）的不同值

#Multiple lists 
model=['A', 'B', 'C', 'D']
launched=[1983,1984,1984,1984]
discontinued=[1986, 1985, 1984, 1986]

#Dictionary with list comprehension
keys=['model','launched','discontinued']
vals=[model, launched,discontinued]
data = {key:vals[n] for n, key in enumerate(keys)}

#Convert dict to dataframe
df=pd.DataFrame(data)
display(df)

enumerate将向vals传递n，以使每个键与其列表匹配

您可以为每对创建一个新的dict，并将其与上一个dict合并：

reduce(lambda p, q: {**p, **{q[0]: q[1]}}, bla bla bla, {})

显然，这种方法需要functools的reduce。

是的，这是可能的。在python中，理解可以用于列表、集合、字典等。你可以这样写

mydict = {k:v for (k,v) in blah}

使用条件语句和循环的字典理解的另一个详细示例：

parents = [father, mother]
            
parents = {parent:1 - P["mutation"] if parent in two_genes else 0.5 if parent in one_gene else P["mutation"] for parent in parents}

假设blah-blah-blah是一个两元组列表：

让我们看看两种方法：

# method 1
>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]
>>> dict(lst)
{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

# method 2
>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]
>>> d = {k:v for k, v in lst}
>>> d
{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

添加到@Ekhtiar答案中，若你们想从列表中查找dict，可以使用这个：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'c']
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(names)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

或者在极少数情况下，您希望过滤重复项，请使用set first（数字列表中的最佳）：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'd', 'c']
sorted_list = list(set(names))
sorted_list.sort()
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(sorted_list)}
# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

names = [1,2,5,5,6,2,1]
names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(set(names))}
# {1: 0, 2: 1, 5: 2, 6: 3}

这种方法使用for循环对给定日期进行迭代。

Syntax: {key: value for (key, value) in data}

Eg:

# create a list comprehension with country and code:
    Country_code = [('China', 86), ('USA', 1),
            ('Ghana', 233), ('Uk', 44)]

# use iterable method to show results
{key: value for (key, value) in Country_code}