虽然有多种方法可以做到这一点，但我认为最基本的方法是：；创建一个循环和字典，并将值存储到该字典中。在递归方法中，想法仍然是一样的，但函数调用自己直到到达终点，而不是使用循环。当然，还有其他方法，如使用dict（zip（key，value））等。这些不是最有效的解决方案。

y = [1,2,3,4]
x = ["a","b","c","d"]

# This below is a brute force method
obj = {}
for i in range(len(y)):
    obj[y[i]] = x[i]
print(obj)

# Recursive approach 
obj = {}
def map_two_lists(a,b,j=0):
    if j < len(a):
        obj[b[j]] = a[j]
        j +=1
        map_two_lists(a, b, j)
        return obj
      


res = map_two_lists(x,y)
print(res)

两个结果都应打印

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}  

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')

如果您使用的值超过1组，并且希望有一个字典列表，则可以使用此选项：

def as_dict_list(data: list, columns: list):
    return [dict((zip(columns, row))) for row in data]

实际示例是来自数据库查询的元组列表，与来自同一查询的列元组配对。其他答案仅为1比1。

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。

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

输出：

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

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