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}

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))

>>> {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}

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'}

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。

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}