我想把这些结合起来:

keys = ['name', 'age', 'food']
values = ['Monty', 42, 'spam']

在单个词典中:

{'name': 'Monty', 'age': 42, 'food': 'spam'}

当前回答

2018-04-18

最佳解决方案仍然是:

In [92]: keys = ('name', 'age', 'food')
...: values = ('Monty', 42, 'spam')
...: 

In [93]: dt = dict(zip(keys, values))
In [94]: dt
Out[94]: {'age': 42, 'food': 'spam', 'name': 'Monty'}

转换它:

    lst = [('name', 'Monty'), ('age', 42), ('food', 'spam')]
    keys, values = zip(*lst)
    In [101]: keys
    Out[101]: ('name', 'age', 'food')
    In [102]: values
    Out[102]: ('Monty', 42, 'spam')

其他回答

这样地:

keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]
dictionary = dict(zip(keys, values))
print(dictionary) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Voila:-)成对dict构造函数和zip函数非常有用。

更自然的方法是使用词典理解

keys = ('name', 'age', 'food')
values = ('Monty', 42, 'spam')    
dict = {keys[i]: values[i] for i in range(len(keys))}

想象一下你有:keys=('name','age','food')values=('Monty',42,'spam')生成以下词典的最简单方法是什么?dict={‘name‘:‘Monty‘,‘age‘:42,‘food‘:‘spam‘}

最具性能的dict构造函数,带有zip

new_dict = dict(zip(keys, values))

在Python3中,zip现在返回一个惰性迭代器,这是目前性能最好的方法。

dict(zip(键、值))确实需要对dict和zip进行一次性全局查找,但它不会形成任何不必要的中间数据结构,也不会处理函数应用程序中的本地查找。

亚军,听写理解:

使用dict构造函数的第二个方法是使用dict理解的原生语法(而不是其他人错误地说的列表理解):

new_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}

当需要根据键或值映射或过滤时,选择此选项。

在Python2中,zip返回一个列表,为了避免创建不必要的列表,请改用izip(别名为zip可以在转到Python3时减少代码更改)。

from itertools import izip as zip

因此,仍然是(2.7):

new_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}

Python 2,适用于<=2.6

itertools中的izip在Python 3中变为zip。izip比Python 2的zip更好(因为它避免了不必要的列表创建),是2.6或更低版本的理想选择:

from itertools import izip
new_dict = dict(izip(keys, values))

所有情况的结果:

在所有情况下:

>>> new_dict
{'age': 42, 'name': 'Monty', 'food': 'spam'}

说明:

如果我们查看dict的帮助,我们会发现它采用了多种形式的论点:


>>> help(dict)

class dict(object)
 |  dict() -> new empty dictionary
 |  dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
 |      (key, value) pairs
 |  dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
 |      d = {}
 |      for k, v in iterable:
 |          d[k] = v
 |  dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
 |      in the keyword argument list.  For example:  dict(one=1, two=2)

最佳方法是使用可迭代的,同时避免创建不必要的数据结构。在Python 2中,zip创建了一个不必要的列表:

>>> zip(keys, values)
[('name', 'Monty'), ('age', 42), ('food', 'spam')]

在Python 3中,等效值为:

>>> list(zip(keys, values))
[('name', 'Monty'), ('age', 42), ('food', 'spam')]

Python 3的zip只创建了一个可迭代的对象:

>>> zip(keys, values)
<zip object at 0x7f0e2ad029c8>

由于我们希望避免创建不必要的数据结构,我们通常希望避免Python 2的zip(因为它创建了一个不必要的列表)。

性能较差的替代方案:

这是一个传递给dict构造函数的生成器表达式:

generator_expression = ((k, v) for k, v in zip(keys, values))
dict(generator_expression)

或等效地:

dict((k, v) for k, v in zip(keys, values))

这是一个传递给dict构造函数的列表理解:

dict([(k, v) for k, v in zip(keys, values)])

在前两种情况下,在zip可迭代文件上放置了一层额外的非操作(因此不必要)计算,在列表理解的情况下,不必要地创建了一个额外的列表。我希望他们都表现得不那么出色,当然也不会更出色。

绩效审查:

在由Nix提供的64位Python 3.8.2中,在Ubuntu 16.04上,从最快到最慢排序:

>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(zip(keys, values))))
0.6695233230129816
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for k, v in zip(keys, values)}))
0.6941362579818815
>>> min(timeit.repeat(lambda: {keys[i]: values[i] for i in range(len(keys))}))
0.8782548159942962
>>> 
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict([(k, v) for k, v in zip(keys, values)])))
1.077607496001292
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for k, v in zip(keys, values))))
1.1840861019445583

dict(zip(keys,values))即使使用小的键和值集也会获胜,但对于较大的集,性能差异将变得更大。

一位评论者说:

min似乎是一种比较性能的糟糕方式。对于实际使用而言,mean和/或max无疑是更有用的指标。

我们使用min是因为这些算法是确定性的。我们想知道算法在最佳条件下的性能。

如果操作系统因任何原因挂起,它与我们试图比较的内容无关,因此我们需要从分析中排除这些类型的结果。

如果我们使用mean,这些类型的事件将极大地扭曲我们的结果,如果我们使用max,我们将只得到最极端的结果-最有可能受到此类事件影响的结果。

一位评论者还说:

在python3.6.8中,使用平均值,dict理解速度确实更快,对于这些小列表来说,大约提高了30%。对于更大的列表(10k个随机数),dict调用大约快10%。

我想我们指的是带有10k随机数的dict(zip)。这听起来确实是一个非常不寻常的用例。在大型数据集中,最直接的调用将占主导地位,这是有道理的,而且考虑到运行测试需要多长时间,如果操作系统挂起占主导地位会进一步扭曲你的数字,我不会感到惊讶。如果你使用mean或max,我会认为你的结果毫无意义。

让我们在上面的示例中使用更现实的尺寸:

import numpy
import timeit
l1 = list(numpy.random.random(100))
l2 = list(numpy.random.random(100))

我们在这里看到,dict(zip)…确实在较大的数据集上运行速度快了20%左右。

>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for k, v in zip(l1, l2)}))
9.698965263989521
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(zip(l1, l2))))
7.9965161079890095

可以通过以下方式完成。

keys = ['name', 'age', 'food']
values = ['Monty', 42, 'spam'] 

dict = {}

for i in range(len(keys)):
    dict[keys[i]] = values[i]
    
print(dict)

{'name': 'Monty', 'age': 42, 'food': 'spam'}
keys = ('name', 'age', 'food')
values = ('Monty', 42, 'spam')
out = dict(zip(keys, values))

输出:

{'food': 'spam', 'age': 42, 'name': 'Monty'}