摘要: 字典数据结构可以理解为自然语言中的“字典”，这种数据结构可以要检索的文字，来查找到相关的内容。也可以理解为通过联系人名字查找地址和联系人详细情况的地址簿，即，我们把键（名字）和值（详细情况）联系在一起。 注意，键必须是唯一的，就像如果有两个人恰巧同名的话，你无...
字典数据结构可以理解为自然语言中的“字典”，这种数据结构可以要检索的文字，来查找到相关的内容。也可以理解为通过联系人名字查找地址和联系人详细情况的地址簿，即，我们把键（名字）和值（详细情况）联系在一起。 注意，键必须是唯一的，就像如果有两个人恰巧同名的话，你无法找到正确的信息。当然可以再通过其它方法来变通。更专业一点讲，字典就是一个关联数组(或称为哈希表)。它是一个通过关键字索引的对象的集合。使用大括号{}来创建一个字典。注意它们的键/值对用冒号分割，而各个对用逗号分割，所有这些都包括在花括号中。 尽管字符串是最常见的 关键字(key)类型，你还是可以使用很多其它的
python对象做为字典的关键字，比如 数字 和tuple，只要是不可修改对象，都可以用来做字典的key。有些对象，例如列表和字典，不可以用来做字典的key，因为他们的内容是允许更改的。字典中的键/值对是没有顺序的。如果你想要一个特定的顺序，那么你应该在使用前自己对它们排序。
dict_demo = {'GIS': 'Geographic Information System',
'RS': 'Remote Sencing',
'GPS': 'Global Positioning System',
'DEM': 'Dynamic Effect Model'}
print(dict_demo['GPS'])
print(dict_demo['DEM'])
print(dict_demo.items())
dict_demo['DEM'] = 'Digital Elevation Model'
print(dict_demo['DEM'])
上面定义了字典，并且说明了怎样引用。 下面我们继续来看一下字典的一些常用方法：
print(dict_demo.has_key('RS'))
print(dict_demo.has_key('rs'))
dict_demo['rs'] = 'Remote Sencing'
print(dict_demo.keys())
del(dict_demo['rs'])
dict_demo.keys()
for short_name, long_name in dict_demo.items():
print(('Short Name: %4s -> Long Name: %s') % (short_name, long_name))
