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使用字典、条件函数搜索列表

是一种常见的编程技巧，用于在给定的列表中查找满足特定条件的元素。下面是对这个问答内容的完善和全面的答案：

字典（Dictionary）是一种无序的数据结构，它由键（Key）和值（Value）组成。通过使用键来访问对应的值，字典提供了一种高效的数据查找方式。在Python中，可以使用字典来实现条件函数搜索列表。

条件函数是一个用于判断给定元素是否满足特定条件的函数。它通常使用逻辑表达式或其他比较操作符来进行判断。在条件函数搜索列表中，我们可以使用条件函数来筛选出满足特定条件的元素。

列表（List）是一种有序的数据结构，它可以存储多个元素。在Python中，列表是一种非常常用的数据类型，可以通过索引来访问列表中的元素。通过遍历列表，并使用条件函数判断每个元素是否满足条件，我们可以实现条件函数搜索列表的功能。

下面是一个示例代码，演示了如何使用字典、条件函数搜索列表：

代码语言：python
代码运行次数：0
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# 定义一个字典，存储各个条件对应的函数
conditions = {
    'even': lambda x: x % 2 == 0,  # 判断是否为偶数的条件函数
    'positive': lambda x: x > 0,   # 判断是否为正数的条件函数
    'multiple_of_3': lambda x: x % 3 == 0  # 判断是否为3的倍数的条件函数
}

# 定义一个列表，存储需要搜索的元素
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义一个函数，用于根据给定的条件搜索列表
def search_list_by_condition(condition):
    result = []
    for number in numbers:
        if conditions[condition](number):
            result.append(number)
    return result

# 使用条件函数搜索列表
even_numbers = search_list_by_condition('even')
positive_numbers = search_list_by_condition('positive')
multiple_of_3_numbers = search_list_by_condition('multiple_of_3')

print("偶数列表:", even_numbers)
print("正数列表:", positive_numbers)
print("3的倍数列表:", multiple_of_3_numbers)

在上面的示例代码中，我们定义了一个字典conditions，其中存储了三个条件函数：even（判断是否为偶数）、positive（判断是否为正数）和multiple_of_3（判断是否为3的倍数）。然后，我们定义了一个列表numbers，其中存储了需要搜索的元素。接着，我们定义了一个函数search_list_by_condition，该函数根据给定的条件使用条件函数搜索列表，并返回满足条件的元素列表。最后，我们使用三个不同的条件函数调用search_list_by_condition函数，并打印出搜索结果。

这个技巧在实际开发中非常有用，可以帮助我们快速地筛选出满足特定条件的元素，提高程序的效率和可读性。

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Python学习笔记整理 Pytho

一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作                        解释 D1={}                        空字典 D={'one':1}                    增加数据 D1[key]='class'                    增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18}            两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name']                    以键进行索引计算 D3['name']['last']                字典嵌套字典的键索引 D['three'][0]                    字典嵌套列表的键索引 D['six'][1]                    字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name')                 方法：判断字典是否有name键 D2.keys()                    方法：键列表 list(D)                        获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values()                      方法：值列表 'name' in D2                    方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy()                     方法：拷贝 D2.get(key,deault)                方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1)                    方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age')                    方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2)                        方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class'                    方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18)            其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b'])                 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a

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