作者：李晓辉

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前面我们学习了列表推导式，知道了可以通过一行代码，根据已有的数据快速创建一个列表。

例如，我们有一组数字，希望把它们转换成十六进制字符串，再保存到列表中，就可以使用列表推导式：

numbers = [10, 20, 30, 40]

hex_numbers = [hex(number) for number in numbers]

print(hex_numbers)

运行结果：

1	['0xa', '0x14', '0x1e', '0x28']

不过，在实际工作中，我们并不总是需要列表。

例如，假设我们正在管理 Linux 服务器，需要记录每台服务器的名称和 IP 地址：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("web02", "192.168.1.11"),
    ("db01", "192.168.1.20")
]

现在，这些数据保存在列表中，每台服务器的信息由一个元组记录。

如果希望通过服务器名称快速查找对应的 IP 地址，那么使用字典会更加方便。

我们可以手动创建一个字典：

server_ips = {
    "web01": "192.168.1.10",
    "web02": "192.168.1.11",
    "db01": "192.168.1.20"
}

print(server_ips["web01"])

运行结果：

1	192.168.1.10

这种方式没有问题。

但是，如果服务器有几百台甚至几千台，数据又已经保存在列表中，我们难道还要手动把每台服务器的信息重新写进字典吗？

有没有一种方法，能够直接利用现有数据，自动生成我们需要的字典？

这就是今天要学习的内容：字典推导式。

什么是字典推导式

字典推导式是一种根据已有数据，快速创建字典的简洁写法。

它和列表推导式的思路非常相似，只不过最终创建出来的数据结构不同。

列表推导式创建列表，使用方括号 []。
字典推导式创建字典，使用花括号 {}，并且每一项都需要包含键和值。

先来看一个简单的例子：

numbers = [1, 2, 3, 4]

number_dict = {number: number * number for number in numbers}

print(number_dict)

运行结果：

1	{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

这个结果可能有点陌生，我们一步一步理解。

原始数据是一个列表：

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

我们希望把每个数字作为字典的键，再把这个数字的平方作为对应的值。

最终得到的字典，相当于：

number_dict = {
    1: 1,
    2: 4,
    3: 9,
    4: 16
}

例如，数字 3 对应的键是 3，对应的值是 9，因为 (3 \times 3 = 9)。

字典推导式就是把这个创建过程简洁地写在一行代码中。

字典推导式的基本语法

字典推导式的基本语法如下：

1	{键表达式: 值表达式 for 变量 in 可迭代对象}

这里有几个部分需要理解。

语法部分	含义
`{}`	表示创建一个字典
`键表达式`	决定字典中每个项目的键
`值表达式`	决定字典中每个项目的值
`for 变量 in 可迭代对象`	依次取出数据，逐项生成字典内容

其中，所谓的可迭代对象，可以先简单理解为能够逐个取出数据的对象，例如列表、元组和字符串。

例如：

numbers = [1, 2, 3]

result = {number: number * 10 for number in numbers}

print(result)

运行结果：

1	{1: 10, 2: 20, 3: 30}

我们可以把这行代码拆开理解：

1	{number: number * 10 for number in numbers}

for number in numbers：依次取出列表中的每个数字。
number：把当前数字作为字典的键。
number * 10：把当前数字乘以 10，作为字典的值。
{}：将生成的键和值组合起来，创建字典。

需要注意，number 只是我们自己起的变量名，也可以换成其他容易理解的名字。

理解字典推导式的执行过程

对于刚接触 Python 的朋友来说，直接看一行代码可能不容易理解。

我们可以把它展开，看看 Python 是如何逐项创建字典的。

还是使用刚才的例子：

numbers = [1, 2, 3]

result = {number: number * 10 for number in numbers}

print(result)

它的执行过程可以理解为：

flowchart TD
    A["开始创建字典"] --> B["取出第一个数字 1"]
    B --> C["计算键和值：1 : 10"]
    C --> D["保存到字典"]
    D --> E["取出下一个数字"]
    E --> F{"还有数字吗？"}
    F -->|有| G["计算当前数字对应的键和值"]
    G --> D
    F -->|没有| H["得到最终字典"]

整个过程可以分为以下几步：

第一步：取出数字 1

Python 取出第一个数字 1。

第二步：计算键和值

键是 number，因此键为 1。

值是 number * 10，因此值为 10。

字典中就有了这样一个项目：

1: 10

第三步：继续处理其他数字

接下来，Python 依次处理数字 2 和 3，分别生成：

1 2	2: 20 3: 30

第四步：得到完整字典

最终生成：

1	{1: 10, 2: 20, 3: 30}

这就是字典推导式的基本执行过程：取出数据、计算键和值、将结果放入字典，直到所有数据处理完成。

使用字典推导式转换已有数据

理解基本语法后，我们再来看一个更贴近实际工作的例子。

假设我们管理着几台 Linux 服务器，已经将服务器名称和 IP 地址保存到了一个列表中：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("web02", "192.168.1.11"),
    ("db01", "192.168.1.20")
]

每个元组中，第一个元素是服务器名称，第二个元素是 IP 地址。

现在，我们希望创建一个字典，让服务器名称作为键，IP 地址作为值。

可以这样写：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("web02", "192.168.1.11"),
    ("db01", "192.168.1.20")
]

server_ips = {
    name: ip
    for name, ip in servers
}

print(server_ips)

运行结果：

{
    'web01': '192.168.1.10',
    'web02': '192.168.1.11',
    'db01': '192.168.1.20'
}

这里出现了一个新的写法：

1	for name, ip in servers

为什么可以同时使用 name 和 ip 两个变量？

因为 servers 中的每个元素都是一个包含两个值的元组。

例如：

1	("web01", "192.168.1.10")

Python 可以把这个元组中的两个值分别赋给两个变量：

1 2	name = "web01" ip = "192.168.1.10"

这种操作叫作序列解包。这里不需要急着深入研究，只要知道两个变量可以分别接收元组中的两个值即可。

接下来：

name: ip

表示将服务器名称作为字典的键，将 IP 地址作为字典的值。

因此，最终创建出来的字典可以通过服务器名称查找 IP 地址：

1 2	print(server_ips["web01"]) print(server_ips["db01"])

运行结果：

1 2	192.168.1.10 192.168.1.20

这就是字典推导式的一个实际用途：将已有的数据转换成更方便查询的字典结构。

在字典推导式中添加条件

有时候，我们并不希望所有数据都进入字典。

例如，服务器清单中可能同时包含生产服务器和测试服务器，但我们只想提取名称以 web 开头的服务器。

字典推导式也可以添加条件。

基本语法如下：

1	{键表达式: 值表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件}

这里的 if 用来判断当前数据是否满足条件。

满足条件的数据才会进入最终字典，不满足条件的数据会被跳过。

来看一个例子：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("web02", "192.168.1.11"),
    ("db01", "192.168.1.20"),
    ("web03", "192.168.1.12")
]

web_servers = {
    name: ip
    for name, ip in servers
    if name.startswith("web")
}

print(web_servers)

运行结果：

{
    'web01': '192.168.1.10',
    'web02': '192.168.1.11',
    'web03': '192.168.1.12'
}

其中：

1	if name.startswith("web")

表示检查服务器名称是否以 web 开头。

例如：

1	"web01".startswith("web")

结果是：

True

而：

1	"db01".startswith("web")

结果是：

False

因此，web01、web02 和 web03 会进入字典，而 db01 会被跳过。

我们可以把整个过程理解为：

flowchart TD
    A["读取服务器信息"] --> B["获取服务器名称和 IP"]
    B --> C{"名称是否以 web 开头？"}
    C -->|是| D["将名称和 IP 加入字典"]
    C -->|否| E["跳过当前服务器"]
    D --> F{"还有服务器吗？"}
    E --> F
    F -->|有| B
    F -->|没有| G["得到筛选后的字典"]

这里需要注意，if 放在 for 后面，表示筛选数据。

它并不是让整个字典创建过程只执行一次，而是对每一条数据分别进行判断。

使用字典推导式调整字典中的值

除了创建新字典和筛选数据，字典推导式还可以根据已有字典生成一个新字典，并修改其中的值。

例如，我们有一份服务器 CPU 使用率清单：

cpu_usage = {
    "web01": 35,
    "web02": 68,
    "db01": 82
}

假设这些数字表示 CPU 使用率的百分比。

现在，我们希望把所有服务器的使用率转换成带有百分号的字符串，方便后续展示。

可以这样写：

cpu_usage = {
    "web01": 35,
    "web02": 68,
    "db01": 82
}

cpu_text = {
    name: f"{usage}%"
    for name, usage in cpu_usage.items()
}

print(cpu_text)

运行结果：

{
    'web01': '35%',
    'web02': '68%',
    'db01': '82%'
}

这里使用了：

1	cpu_usage.items()

它可以让我们逐项获取字典中的键和值。

例如，第一项可以理解为：

1	("web01", 35)

于是：

1	for name, usage in cpu_usage.items()

就可以分别获取服务器名称和 CPU 使用率。

而：

1	f"{usage}%"

则使用 f-string 将数字和百分号组合成字符串。

例如，usage 的值是 35 时，结果就是字符串 "35%"。

这样，我们就根据原始字典创建了一个新的字典，而且没有修改原来的数据。

字典推导式与普通循环有什么区别

学到这里，你可能会问：如果字典推导式可以完成这些操作，那么普通的 for 循环是不是就没有用了？

当然不是。

字典推导式的优势在于，当需求比较简单时，可以用更简洁的代码完成字典创建。

例如，使用普通循环创建数字平方字典：

numbers = [1, 2, 3, 4]

number_dict = {}

for number in numbers:
    number_dict[number] = number * number

print(number_dict)

运行结果：

1	{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

使用字典推导式，可以写成：

numbers = [1, 2, 3, 4]

number_dict = {
    number: number * number
    for number in numbers
}

print(number_dict)

运行结果相同。

两种方式的区别在于：

比较项目	普通 `for` 循环	字典推导式
代码长度	通常较长	通常较短
阅读方式	一步一步执行赋值	直接描述生成规则
适合场景	逻辑复杂、需要多步处理	根据数据快速生成字典
可读性	复杂逻辑下更容易组织	简单转换时通常更直观

对于初学者来说，不需要为了追求代码简短，就把所有循环都改成推导式。

如果逻辑比较简单，字典推导式可以让代码更加紧凑；如果需要多层判断、复杂计算或者多步操作，普通循环往往更容易理解和维护。

代码简洁很重要，但让别人看得懂同样重要。

使用字典推导式时需要注意什么

字典的键不能重复

字典中的键具有唯一性。

例如：

numbers = [1, 1, 2, 2, 3]

result = {
    number: number * 10
    for number in numbers
}

print(result)

运行结果：

1	{1: 10, 2: 20, 3: 30}

虽然原始列表中有重复数字，但最终字典中只会保留每个键对应的一项。

如果同一个键生成了多次，后面生成的值会覆盖前面同一个键对应的值。

因此，使用字典推导式时，要留意生成的键是否可能重复。

字典推导式不一定让程序运行得更快

字典推导式主要是为了让代码更加简洁，表达数据转换的意图。

它不意味着所有情况下都会比普通循环运行得更快，也不能减少创建字典本身所需要的存储空间。

如果处理的是大量服务器信息、日志数据或者其他业务数据，除了代码写法，还需要考虑数据规模、处理逻辑和内存使用情况。

不要把代码写得过于复杂

例如，简单的数据转换可以直接使用字典推导式：

numbers = [1, 2, 3]

result = {
    number: number * 2
    for number in numbers
}

但如果一行代码中塞入多层循环、复杂条件和大量计算，就可能变得难以阅读。

遇到这种情况，可以先使用普通循环把逻辑写清楚，再考虑是否适合改写成推导式。

动手练习

掌握一个知识点，最好的办法就是自己动手写一遍。

下面有三个小练习，可以先尝试独立完成，再查看参考答案。

练习：创建数字平方字典

给定一个数字列表：

1	numbers = [2, 4, 6, 8]

请使用字典推导式，让每个数字作为键，它的平方作为值。

预期结果：

1	{2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64}

参考答案：

numbers = [2, 4, 6, 8]

result = {
    number: number ** 2
    for number in numbers
}

print(result)

这里的 ** 2 表示求平方，例如 4 ** 2 的结果是 16。

练习：筛选指定范围内的数字

给定一个数字列表：

1	numbers = [10, 25, 40, 55, 70]

请创建一个字典，只保留大于或等于 40 的数字，并让每个数字作为键、数字乘以 2 的结果作为值。

预期结果：

1	{40: 80, 55: 110, 70: 140}

参考答案：

numbers = [10, 25, 40, 55, 70]

result = {
    number: number * 2
    for number in numbers
    if number >= 40
}

print(result)

这里的 if number >= 40 用于筛选数据，只有满足条件的数字才会进入字典。

练习：生成服务器 IP 地址字典

给定服务器信息：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("db01", "192.168.1.20"),
    ("web02", "192.168.1.11")
]

请使用字典推导式，创建一个只包含 web 开头的服务器名称及其 IP 地址的字典。

预期结果：

{
    'web01': '192.168.1.10',
    'web02': '192.168.1.11'
}

参考答案：

servers = [
    ("web01", "192.168.1.10"),
    ("db01", "192.168.1.20"),
    ("web02", "192.168.1.11")
]

result = {
    name: ip
    for name, ip in servers
    if name.startswith("web")
}

print(result)

这个练习结合了字典创建、序列解包和条件筛选，也是字典推导式在实际数据处理中的一种常见用法。

写在最后

今天我们学习了字典推导式，了解了如何利用已有数据快速创建字典，以及如何通过条件筛选数据、转换字典中的值。

回顾一下，字典推导式的基本语法是：

1	{键表达式: 值表达式 for 变量 in 可迭代对象}

如果需要筛选数据，可以在后面添加 if 条件：

1	{键表达式: 值表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件}

记住这两个基本形式，再结合实际需求练习，就能逐渐掌握字典推导式。

从列表推导式到字典推导式，我们已经接触了两种使用简洁语法创建数据结构的方式。

不过，还有一个问题值得思考：如果数据量非常大，我们暂时不需要一次性创建并保存所有结果，而是希望程序用到一个数据时，再生成一个数据，该怎么办？

例如，处理大型日志文件、逐条读取服务器监控数据时，我们有时并不需要提前把所有结果放进列表中。

下一篇，我们将学习 生成器，看看 Python 如何在需要时逐个生成数据，帮助我们更灵活地处理数据。

Python 系列(五十二) 掌握字典推导式，让字典创建更简单

什么是字典推导式

字典推导式的基本语法

理解字典推导式的执行过程

使用字典推导式转换已有数据

在字典推导式中添加条件

使用字典推导式调整字典中的值

字典推导式与普通循环有什么区别

使用字典推导式时需要注意什么

字典的键不能重复

字典推导式不一定让程序运行得更快

不要把代码写得过于复杂

动手练习

练习：创建数字平方字典

练习：筛选指定范围内的数字

练习：生成服务器 IP 地址字典

写在最后