第一部分:字典基础与常见错误
1. 创建字典的误解
错误场景:尝试用列表推导式创建字典时,键重复导致覆盖。
1 <em># 错误示范</em><br>keys = ['a', 'b', 'a']<br>values = [1, 2, 3]<br>my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}<br>print(my_dict) <em># 输出可能不是预期,因为'a'键被覆盖了</em>
解决方案:使用
1 | collections.defaultdict |
避免键冲突。
1 from collections import defaultdict<br><br>my_dict = defaultdict(list)<br>for k, v in zip(keys, values):<br> my_dict[k].append(v)<br>print(my_dict) <em># {'a': [1, 3], 'b': [2]}</em>
2. 字典访问未初始化键
错误场景:
1 my_dict = {}<br>value = my_dict['not_here'] <em># KeyError</em>
解决方案:使用
1 | get |
方法安全访问。
1 value = my_dict.get('not_here', '默认值')<br>print(value) <em># 输出 '默认值'</em>
3. 字典更新时的键冲突
错误理解:
1 dict1 = {'x': 1}<br>dict2 = {'x': 2, 'y': 3}<br>dict1.update(dict2)<br><em># 预期dict1中'x'的值不变</em>
正确做法:更新操作会覆盖键值。
1 print(dict1) <em># {'x': 2, 'y': 3} 注意'x'的值已被覆盖</em>
异常处理入门
4. 不处理异常的危险
问题:运行时错误未被捕获。
1 num = 'one'<br>result = num + 1 <em># TypeError</em>
引入try-except:
1 try:<br> result = num + 1<br>except TypeError:<br> print("不能将字符串与数字相加")
5. 使用finally清理资源
无论是否发生异常,
1 | finally |
块都会执行。
1 try:<br> <em># 假设这是打开文件的操作</em><br> file = open('example.txt', 'r')<br> print(file.read())<br>except FileNotFoundError:<br> print("文件不存在")<br>finally:<br> file.close() <em># 确保文件被关闭</em>
第二部分:高级技巧与实战案例
6. 字典推导式的高级用法
高级示例:创建一个映射,将字符串转换为它们的长度。
1 words = ['apple', 'banana', 'cherry']<br>lengths = {word: len(word) for word in words}<br>print(lengths) <em># {'apple': 5, 'banana': 6, 'cherry': 6}</em>
7. Python 3.5+:字典解构合并
新特性:利用解构简化字典合并。
1 dict1 = {'x': 1, 'y': 2}<br>dict2 = {'y': 3, 'z': 4}<br>merged = {**dict1, **dict2} <em># Python 3.5+</em><br>print(merged) <em># {'x': 1, 'y': 3, 'z': 4}</em>
8. 异常链:提供更详细的错误信息
深入异常处理:
1 try:<br> raise ValueError("Something wrong!")<br>except ValueError as ve:<br> raise KeyError("This happened because of a value error.") from ve
这样可以保留原始异常信息,增强调试能力。
9. 自定义异常
提升代码质量:
1 class CustomError(Exception):<br> pass<br><br>try:<br> raise CustomError("这是一个自定义错误")<br>except CustomError as ce:<br> print(ce)
实战案例:数据分析预处理
假设我们需要处理一份数据,其中包含一个字典列表,每个字典代表一条记录,但数据不完全或有格式错误。我们的任务是清洗数据,处理缺失值,并捕获任何转换过程中的异常。
1 data = [<br> {"name": "Alice", "age": 30},<br> {"name": "Bob", "missed_age": 25}, <em># 错误键名</em><br> {"name": "Charlie"}, <em># 缺失年龄</em><br>]<br><br>cleaned_data = []<br><br>for record in data:<br> try:<br> <em># 确保记录中有'age'键</em><br> age = record.get('age', None)<br> if age is None:<br> raise ValueError("Age is missing.")<br> <br> <em># 正确处理记录</em><br> cleaned_record = {<br> "name": record["name"],<br> "age": int(age), <em># 强制类型转换,可能引发ValueError</em><br> }<br> cleaned_data.append(cleaned_record)<br> except KeyError as ke:<br> print(f"Key error in record: {ke}")<br> except ValueError as ve:<br> print(f"Value error in record: {ve}")<br><br>print(cleaned_data)
在这个实战案例中,我们结合了字典操作和异常处理,展示了如何优雅地处理数据清洗过程中常见的问题。通过使用try-except结构,我们能够捕获并妥善处理异常,保证程序的健壮性。