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Python字典核心特性与高效使用指南

Tfifthe·2026-07-08·阅读 59 GEO检测（免费）
Python字典哈希表键值对
|难度：普通|阅读约 40 分钟

1. Python字典基础概念与核心特性

Python字典（Dictionary）是Python中最强大、最灵活的数据结构之一。与列表和元组不同，字典不是通过索引来访问元素，而是通过键（key）来访问值（value）。这种键值对的存储方式使得字典在数据处理和信息检索方面具有独特优势。

1.1 字典的基本结构

字典使用花括号{}表示，键值对之间用冒号:分隔，多个键值对之间用逗号,分隔。一个典型的字典定义如下：

python复制student = {
    "name": "张三",
    "age": 20,
    "courses": ["数学", "英语", "计算机"]
}

在这个例子中，"name"、"age"和"courses"是键，对应的"张三"、20和列表["数学", "英语", "计算机"]是值。字典的键必须是不可变类型（如字符串、数字或元组），而值可以是任意Python对象。

1.2 字典的核心特性

字典有几个关键特性需要特别注意：

  1. 键的唯一性：字典中的键必须是唯一的。如果同一个键被多次赋值，后面的值会覆盖前面的值。
python复制d = {'a': 1, 'b': 2, 'b': 3}
print(d)  # 输出: {'a': 1, 'b': 3}
  1. 键的不可变性：字典的键必须是不可变对象。这意味着列表等可变对象不能作为键。
python复制# 这会引发TypeError
invalid_dict = {['name']: '张三'}

  1. 动态可变性：字典是可变对象，可以随时添加、修改或删除键值对。

  2. 无序性（Python 3.7之前）：在Python 3.7之前，字典不保证元素的顺序。从Python 3.7开始，字典会保持插入顺序。

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2. 字典的创建与基本操作

2.1 创建字典的多种方式

Python提供了多种创建字典的方法：

  1. 直接使用花括号：
python复制empty_dict = {}
person = {'name': '李四', 'age': 25}
  1. 使用dict()构造函数：
python复制empty_dict = dict()
person = dict(name='王五', age=30)  # 注意这里键不需要引号
  1. 使用键值对序列：
python复制items = [('name', '赵六'), ('age', 35)]
person = dict(items)
  1. 使用字典推导式（Python 2.7+）：
python复制squares = {x: x*x for x in range(6)}

2.2 访问字典元素

访问字典元素主要有两种方式：

  1. 使用方括号[]：
python复制person = {'name': '张三', 'age': 20}
print(person['name'])  # 输出: 张三

如果键不存在，会引发KeyError异常：

python复制print(person['height'])  # KeyError: 'height'
  1. 使用get()方法：
python复制print(person.get('name'))  # 输出: 张三
print(person.get('height'))  # 输出: None
print(person.get('height', 175))  # 输出: 175（默认值）

get()方法在键不存在时不会引发异常，而是返回None或指定的默认值。这是更安全的访问方式。

2.3 修改和添加元素

字典的修改和添加操作非常直观：

python复制person = {'name': '张三', 'age': 20}

# 修改现有键的值
person['age'] = 21

# 添加新键值对
person['height'] = 175

print(person)  # 输出: {'name': '张三', 'age': 21, 'height': 175}

2.4 删除元素

删除字典元素有几种方法：

  1. del语句：
python复制person = {'name': '张三', 'age': 20}
del person['age']
print(person)  # 输出: {'name': '张三'}
  1. pop()方法：
python复制age = person.pop('age')  # 删除并返回'age'对应的值
print(age)  # 输出: 20
  1. popitem()方法（Python 3.7+）：
python复制item = person.popitem()  # 删除并返回最后插入的键值对
print(item)  # 输出: ('age', 20)
  1. clear()方法：
python复制person.clear()  # 清空字典
print(person)  # 输出: {}

3. 字典的常用方法与高级操作

3.1 字典的常用方法

Python字典提供了许多有用的内置方法：

  1. keys()：返回字典中所有键的视图
  2. values()：返回字典中所有值的视图
  3. items()：返回字典中所有键值对的视图
  4. update()：用另一个字典更新当前字典
  5. setdefault()：获取键的值，如果键不存在则设置默认值

示例代码：

python复制person = {'name': '张三', 'age': 20}

# 获取所有键
print(person.keys())  # 输出: dict_keys(['name', 'age'])

# 获取所有值
print(person.values())  # 输出: dict_values(['张三', 20])

# 获取所有键值对
print(person.items())  # 输出: dict_items([('name', '张三'), ('age', 20)])

# 更新字典
person.update({'age': 21, 'height': 175})
print(person)  # 输出: {'name': '张三', 'age': 21, 'height': 175}

# setdefault使用
city = person.setdefault('city', '北京')
print(city)  # 输出: 北京
print(person)  # 输出: {'name': '张三', 'age': 21, 'height': 175, 'city': '北京'}

3.2 字典的遍历

遍历字典有多种方式，最常用的是遍历键值对：

python复制person = {'name': '张三', 'age': 20, 'city': '北京'}

# 遍历键
for key in person:
    print(key)

# 遍历键（显式）
for key in person.keys():
    print(key)

# 遍历值
for value in person.values():
    print(value)

# 遍历键值对
for key, value in person.items():
    print(f"{key}: {value}")

3.3 字典推导式

字典推导式（Dictionary Comprehension）是创建字典的简洁方式：

python复制# 创建数字到其平方的字典
squares = {x: x*x for x in range(6)}
print(squares)  # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

# 过滤字典
original = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
filtered = {k: v for k, v in original.items() if v > 2}
print(filtered)  # 输出: {'c': 3, 'd': 4}

3.4 字典的合并（Python 3.5+）

从Python 3.5开始，可以使用**操作符合并字典：

python复制dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'b': 3, 'c': 4}

merged = {**dict1, **dict2}
print(merged)  # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

在Python 3.9+中，还可以使用|操作符：

python复制merged = dict1 | dict2
print(merged)  # 输出: {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

4. 字典的实际应用场景

4.1 数据统计与计数

字典非常适合用于统计和计数场景：

python复制# 统计单词出现频率
text = "apple banana orange apple banana apple"
words = text.split()
word_count = {}

for word in words:
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

print(word_count)  # 输出: {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1}

4.2 实现类似switch-case的功能

Python没有switch-case语句，但可以用字典模拟：

python复制def handle_case1():
    return "处理情况1"

def handle_case2():
    return "处理情况2"

def handle_default():
    return "默认处理"

switch = {
    'case1': handle_case1,
    'case2': handle_case2
}

case = 'case1'
result = switch.get(case, handle_default)()
print(result)  # 输出: 处理情况1

4.3 实现类似通讯录的搜索功能

字典可以轻松实现类似通讯录的搜索功能：

python复制contacts = {
    '张三': '13800138000',
    '李四': '13900139000',
    '王五': '13700137000',
    '赵六': '13600136000'
}

def search_by_prefix(prefix):
    return {name: phone for name, phone in contacts.items() if name.startswith(prefix)}

print(search_by_prefix('张'))  # 输出: {'张三': '13800138000'}

4.4 配置管理

字典常用于存储和管理配置信息：

python复制config = {
    'database': {
        'host': 'localhost',
        'port': 3306,
        'user': 'admin',
        'password': 'secret'
    },
    'logging': {
        'level': 'DEBUG',
        'file': 'app.log'
    }
}

# 访问配置
db_host = config['database']['host']
print(db_host)  # 输出: localhost

4.5 JSON数据处理

字典与JSON数据结构高度兼容，非常适合处理JSON数据：

python复制import json

# 字典转JSON字符串
person = {'name': '张三', 'age': 20}
json_str = json.dumps(person, ensure_ascii=False)
print(json_str)  # 输出: {"name": "张三", "age": 20}

# JSON字符串转字典
person_dict = json.loads(json_str)
print(person_dict['name'])  # 输出: 张三

5. 字典的性能优化与注意事项

5.1 字典查找的高效性

字典的查找操作平均时间复杂度为O(1)，这得益于Python的哈希表实现。但要注意：

  1. 键的哈希性：只有可哈希的对象才能作为字典的键。自定义对象需要实现__hash__方法。

  2. 哈希冲突：虽然Python会处理哈希冲突，但过多的冲突会影响性能。

5.2 字典的内存使用

字典虽然查找快速，但内存开销较大。对于小型数据集，可以考虑使用namedtuple或slots。

5.3 字典的线程安全

Python字典不是线程安全的。在多线程环境中修改字典需要使用锁或使用threading.local()。

5.4 字典的排序

虽然Python 3.7+的字典保持插入顺序，但要对字典排序仍需使用sorted()：

python复制person = {'name': '张三', 'age': 20, 'city': '北京'}

# 按键排序
sorted_by_key = {k: person[k] for k in sorted(person)}
print(sorted_by_key)  # 输出: {'age': 20, 'city': '北京', 'name': '张三'}

# 按值排序
sorted_by_value = {k: v for k, v in sorted(person.items(), key=lambda item: item[1])}
print(sorted_by_value)  # 输出: {'age': 20, 'name': '张三', 'city': '北京'}

5.5 字典的复制

字典的复制需要注意深浅拷贝的问题：

python复制original = {'a': [1, 2, 3], 'b': {'c': 4}}

# 浅拷贝
shallow_copy = original.copy()
shallow_copy['a'].append(4)  # 会影响原字典
print(original['a'])  # 输出: [1, 2, 3, 4]

# 深拷贝
import copy
deep_copy = copy.deepcopy(original)
deep_copy['a'].append(5)  # 不会影响原字典
print(original['a'])  # 输出: [1, 2, 3, 4]

6. 字典与其他数据结构的比较与选择

6.1 字典 vs 列表

选择字典还是列表取决于使用场景：

  1. 查找效率：字典O(1) vs 列表O(n)
  2. 内存使用：字典内存开销更大
  3. 数据组织：字典通过键访问，列表通过索引访问

6.2 字典 vs 集合

集合本质上是只有键没有值的字典：

  1. 相同点：都是基于哈希表实现，查找高效
  2. 不同点：集合用于存储唯一元素，字典用于存储键值对

6.3 字典 vs 元组

元组是不可变的有序序列：

  1. 可变性：字典可变，元组不可变
  2. 访问方式：字典通过键访问，元组通过索引访问
  3. 使用场景：字典适合键值映射，元组适合固定结构数据

7. Python字典的内部实现原理

7.1 哈希表基础

Python字典基于哈希表实现，哈希表是一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构。哈希表的核心思想是：

  1. 计算键的哈希值（通过__hash__方法）
  2. 使用哈希值确定存储位置（桶）
  3. 处理哈希冲突（通常使用开放寻址法）

7.2 Python字典的优化

Python字典实现进行了多项优化：

  1. 紧凑布局：Python 3.6+使用更紧凑的内存布局
  2. 共享键：相同结构的字典可能共享键对象
  3. 快速查找：使用哈希值和索引的组合加速查找

7.3 字典的大小调整

当字典的填充率超过2/3时，Python会自动扩容哈希表。这是一个相对昂贵的操作，因此在预先知道大小时，可以预先分配足够空间：

python复制# 预先分配空间
d = dict.fromkeys(range(1000))
# 或者
d = {}.fromkeys(range(1000))

8. 字典在Python各版本中的变化

8.1 Python 3.6之前

  1. 字典不保证顺序
  2. 内存布局不够紧凑

8.2 Python 3.6

  1. 字典保持插入顺序（实现细节，未正式保证）
  2. 更紧凑的内存布局

8.3 Python 3.7+

  1. 字典保持插入顺序成为语言规范
  2. 新增dict.popitem()的LIFO顺序保证

8.4 Python 3.9+

  1. 新增|和|=操作符用于字典合并
  2. dict.update()支持|=操作符语法

9. 常见问题与解决方案

9.1 处理不存在的键

避免KeyError的几种方法：

  1. 使用get()方法
  2. 使用collections.defaultdict
  3. 使用try-except块
python复制from collections import defaultdict

# 方法1: get()
value = my_dict.get(key, default_value)

# 方法2: defaultdict
dd = defaultdict(int)  # 默认值为0
value = dd[key]  # 如果key不存在，返回0

# 方法3: try-except
try:
    value = my_dict[key]
except KeyError:
    value = default_value

9.2 字典的序列化与反序列化

字典可以方便地序列化为JSON或其他格式：

python复制import json
import pickle

data = {'name': '张三', 'age': 20}

# JSON序列化（可读性好，跨语言）
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)

# pickle序列化（Python专用，支持更多类型）
pickle_data = pickle.dumps(data)

# 反序列化
data_from_json = json.loads(json_str)
data_from_pickle = pickle.loads(pickle_data)

9.3 字典的嵌套与复杂结构

字典可以嵌套任意复杂度的结构：

python复制complex_dict = {
    'users': [
        {'id': 1, 'name': '张三', 'roles': ['admin', 'user']},
        {'id': 2, 'name': '李四', 'roles': ['user']}
    ],
    'settings': {
        'version': '1.0',
        'debug': True,
        'plugins': {'p1': {'enabled': True}, 'p2': {'enabled': False}}
    }
}

# 访问嵌套数据
print(complex_dict['users'][0]['roles'][0])  # 输出: admin

10. 高级技巧与最佳实践

10.1 使用collections模块增强字典

Python的collections模块提供了几种增强型字典：

  1. defaultdict：提供默认值的字典
  2. OrderedDict：保持插入顺序的字典（Python 3.7+中普通字典已具备此特性）
  3. Counter：用于计数的字典子类
  4. ChainMap：合并多个字典的视图
python复制from collections import defaultdict, Counter

# defaultdict示例
word_counts = defaultdict(int)
for word in ['apple', 'banana', 'apple']:
    word_counts[word] += 1

# Counter示例
cnt = Counter(['apple', 'banana', 'apple'])
print(cnt)  # 输出: Counter({'apple': 2, 'banana': 1})

10.2 字典视图对象

keys(), values(), items()返回的是视图对象，不是列表：

  1. 动态性：视图会反映字典的变化
  2. 高效性：不需要复制数据
  3. 集合操作：支持集合操作（如交集、并集）
python复制d = {'a': 1, 'b': 2}
keys = d.keys()
d['c'] = 3
print(keys)  # 输出: dict_keys(['a', 'b', 'c'])

# 集合操作
d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 3, 'c': 4}
common_keys = d1.keys() & d2.keys()
print(common_keys)  # 输出: {'b'}

10.3 字典的性能优化技巧

  1. 预先分配空间：如果知道字典的大致大小，可以预先分配
  2. 避免频繁扩容：批量添加数据时，尽量减少中间操作
  3. 使用简单键：简单键（如字符串、数字）比复杂键哈希更快
  4. 考虑内存布局：Python 3.6+的紧凑布局对小字典更友好

10.4 字典与函数参数

字典可以方便地处理函数参数：

python复制def greet(name, message):
    print(f"{message}, {name}!")

params = {'name': '张三', 'message': '你好'}
greet(**params)  # 输出: 你好, 张三!

这种技术常用于包装器和装饰器中。

11. 实际项目中的应用案例

11.1 数据清洗与转换

字典常用于数据清洗和格式转换：

python复制# 数据标准化
data = [
    {'name': '张三', 'score': '85'},
    {'name': '李四', 'score': '92'},
    {'name': '王五', 'score': '78'}
]

# 转换分数为整数
for record in data:
    record['score'] = int(record['score'])

# 构建姓名到分数的映射
name_to_score = {item['name']: item['score'] for item in data}
print(name_to_score)  # 输出: {'张三': 85, '李四': 92, '王五': 78}

11.2 缓存实现

字典可以用于实现简单的缓存：

python复制def memoize(func):
    cache = {}
    
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
    
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))  # 输出: 55

11.3 状态管理

字典适合管理程序状态：

python复制class GameState:
    def __init__(self):
        self.state = {
            'player': {
                'health': 100,
                'inventory': ['sword', 'potion'],
                'position': (0, 0)
            },
            'world': {
                'level': 1,
                'enemies': ['goblin', 'orc']
            }
        }
    
    def save(self):
        return self.state.copy()
    
    def load(self, state):
        self.state = state.copy()

game = GameState()
saved_state = game.save()
game.load(saved_state)

11.4 多语言支持

字典可以实现简单的多语言支持：

python复制translations = {
    'en': {
        'greeting': 'Hello',
        'farewell': 'Goodbye'
    },
    'zh': {
        'greeting': '你好',
        'farewell': '再见'
    }
}

def translate(lang, key):
    return translations.get(lang, {}).get(key, key)

print(translate('zh', 'greeting'))  # 输出: 你好
print(translate('fr', 'greeting'))  # 输出: greeting（默认返回键）

12. 字典的测试与调试技巧

12.1 字典的断言测试

测试字典时常用的断言方法：

python复制expected = {'a': 1, 'b': 2}
actual = some_function()

# 简单比较
assert expected == actual

# 比较特定键
assert expected['a'] == actual['a']

# 使用unittest的assertDictEqual
import unittest
unittest.TestCase().assertDictEqual(expected, actual)

12.2 调试字典内容

调试字典时的一些技巧：

  1. 使用pprint模块美化输出：
python复制from pprint import pprint
complex_dict = {'a': [1, 2, {'b': 3, 'c': 4}], 'd': 5}
pprint(complex_dict)
  1. 检查键是否存在：
python复制if 'key' in my_dict:
    print("键存在")
  1. 检查值的类型：
python复制if isinstance(my_dict.get('key'), list):
    print("值是列表类型")

12.3 性能分析

分析字典操作的性能：

python复制import timeit

# 测试字典查找速度
setup = "d = {i: i*2 for i in range(1000)}"
stmt = "d[500]"
time = timeit.timeit(stmt, setup, number=100000)
print(f"平均查找时间: {time/100000:.8f}秒")

13. 字典的安全注意事项

13.1 敏感数据存储

当字典存储敏感数据时：

  1. 避免直接打印整个字典
  2. 考虑使用安全的数据结构
  3. 必要时对值进行加密

13.2 防止键注入攻击

当从不可信源构建字典时：

  1. 验证键的合法性
  2. 限制键的类型和范围
  3. 使用白名单过滤键

13.3 深拷贝与浅拷贝

处理嵌套字典时要注意拷贝的深度：

python复制import copy

original = {'a': [1, 2, 3]}
shallow = original.copy()
deep = copy.deepcopy(original)

original['a'].append(4)
print(shallow['a'])  # 输出: [1, 2, 3, 4]（受影响）
print(deep['a'])     # 输出: [1, 2, 3]（不受影响）

14. 字典与其他技术的结合

14.1 字典与面向对象编程

字典可以模拟对象属性：

python复制class DictAsObject:
    def __init__(self, data):
        self.__dict__.update(data)

data = {'name': '张三', 'age': 20}
obj = DictAsObject(data)
print(obj.name)  # 输出: 张三

14.2 字典与函数式编程

字典可以与函数式编程技术结合：

python复制# 使用map处理字典值
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
doubled = {k: v*2 for k, v in d.items()}
print(doubled)  # 输出: {'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

# 使用filter过滤字典
filtered = {k: v for k, v in d.items() if v > 1}
print(filtered)  # 输出: {'b': 2, 'c': 3}

14.3 字典与并发编程

在多线程环境中使用字典：

python复制from threading import Lock

class SafeDict:
    def __init__(self):
        self._dict = {}
        self._lock = Lock()
    
    def __getitem__(self, key):
        with self._lock:
            return self._dict[key]
    
    def __setitem__(self, key, value):
        with self._lock:
            self._dict[key] = value

safe_dict = SafeDict()
safe_dict['key'] = 'value'
print(safe_dict['key'])  # 输出: value

15. 字典在Python生态系统中的应用

15.1 字典在Web框架中的应用

大多数Python Web框架使用字典处理请求和响应：

python复制# Flask示例
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api', methods=['POST'])
def handle_api():
    # 请求数据是字典
    data = request.get_json()
    # 处理数据...
    return jsonify({'status': 'success'})  # 响应也是字典

15.2 字典在数据分析中的应用

Pandas等数据分析库大量使用字典：

python复制import pandas as pd

# 从字典创建DataFrame
data = {
    'name': ['张三', '李四', '王五'],
    'age': [20, 25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

15.3 字典在机器学习中的应用

机器学习库常用字典存储参数和配置：

python复制from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 参数字典
params = {
    'penalty': 'l2',
    'C': 1.0,
    'solver': 'lbfgs',
    'max_iter': 100
}

model = LogisticRegression(**params)
model.fit(X_train, y_train)

16. 字典的替代方案与变体

16.1 使用namedtuple

当需要轻量级的类字典结构时：

python复制from collections import namedtuple

Person = namedtuple('Person', ['name', 'age'])
p = Person(name='张三', age=20)
print(p.name)  # 输出: 张三

16.2 使用dataclasses（Python 3.7+）

对于更复杂的结构化数据：

python复制from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

p = Person(name='张三', age=20)
print(p.name)  # 输出: 张三

16.3 使用第三方库

有些第三方库提供了增强型字典：

  1. box：支持属性访问的字典
  2. addict：支持嵌套属性访问的字典
  3. frozendict：不可变字典
python复制from box import Box

data = Box({'name': '张三', 'age': 20})
print(data.name)  # 输出: 张三

17. 字典的未来发展趋势

17.1 Python 3.10+的改进

  1. 更高效的字典实现
  2. 更好的类型提示支持
  3. 模式匹配中对字典的支持

17.2 可能的未来特性

  1. 更丰富的字典操作符
  2. 更强大的字典推导式
  3. 更完善的字典类型系统

18. 字典的学习资源与进阶方向

18.1 推荐学习资源

  1. Python官方文档：Mapping Types — dict
  2. 《Python Cookbook》中的字典相关章节
  3. 《Fluent Python》中的字典深入解析

18.2 进阶方向

  1. 深入理解Python字典的实现原理
  2. 学习如何实现自定义的映射类型
  3. 探索字典在大规模数据处理中的应用
  4. 研究字典在元编程中的使用

19. 字典的最佳实践总结

  1. 选择合适的键：使用简单、不可变的对象作为键
  2. 安全访问：优先使用get()方法避免KeyError
  3. 注意性能：了解字典操作的时间复杂度
  4. 保持清晰：避免过度复杂的嵌套结构
  5. 利用视图：使用keys(), values(), items()视图提高效率
  6. 考虑替代方案：在适当场景使用defaultdict, Counter等增强型字典
  7. 注意线程安全：在多线程环境中使用锁或其他同步机制
  8. 合理使用内存：对于大型字典，考虑内存使用情况

20. 个人实战经验分享

在实际项目中使用字典多年，我总结了以下几点经验：

  1. 字典的默认值处理：我习惯使用collections.defaultdict或者dict.setdefault()来处理可能不存在的键，这比直接捕获KeyError更简洁。

  2. 字典合并的陷阱：在合并字典时，要注意浅拷贝的问题。特别是当字典值是可变对象时，可能需要深拷贝。

  3. 字典的性能特性：虽然字典查找平均是O(1)，但在极端情况下（大量哈希冲突）会退化为O(n)。对于性能关键的应用，我会预先测试字典操作的性能。

  4. 字典的调试技巧：当处理复杂嵌套字典时，我经常使用pprint模块来格式化输出，使结构更清晰。

  5. 字典与JSON的转换：在Web开发中，字典与JSON的转换非常频繁。我习惯使用json.dumps()的indent参数来生成更易读的JSON字符串。

  6. 字典推导式的妙用：字典推导式不仅简洁，而且通常比显式循环更快。我经常用它来转换数据格式或过滤数据。

  7. 字典的内存管理：对于包含大量数据的字典，我会考虑使用更高效的数据结构或数据库，而不是将所有数据保存在内存中。

  8. 字典的类型提示：在Python 3.9+中，可以使用dict[K, V]语法为字典添加类型提示，这大大提高了代码的可读性和可维护性。

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