使用字典理解（Python 2.7及更高版本）：

{key: value for (key, value) in iterable}

或者对于更简单的情况或早期版本的Python，使用#0构造函数，例如：

pairs = [('a', 1), ('b', 2)]dict(pairs)                         #=> {'a': 1, 'b': 2}dict([(k, v+1) for k, v in pairs])  #=> {'a': 2, 'b': 3}

给定单独的键和值数组，将dict构造函数与#1一起使用：

keys = ['a', 'b']values = [1, 2]dict(zip(keys, values))  #=> {'a': 1, 'b': 2}

2) "zip'ped" from two separate iterables of keys/valsdict(zip(list_of_keys, list_of_values))

在Python 3和Python 2.7+中，字典理解如下所示：

d = {k:v for k, v in iterable}

对于Python 2.6或更早版本，请参阅fortran的回答。

事实上，如果可迭代对象已经理解了某种映射，你甚至不需要遍历可迭代对象。

>>> ts = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]>>> dict(ts){1: 2, 3: 4, 5: 6}>>> gen = ((i, i+1) for i in range(1, 6, 2))>>> gen<generator object <genexpr> at 0xb7201c5c>>>> dict(gen){1: 2, 3: 4, 5: 6}

Python版本>=2.7，执行以下操作：

d = {i: True for i in [1,2,3]}

Python版本<2.7_{^{（愿逝者安息，2010年7月3日-2019年12月31日）}}，执行以下操作：

d = dict((i,True) for i in [1,2,3])

在Python 2.7中，它是这样的：

>>> list1, list2 = ['a', 'b', 'c'], [1,2,3]>>> dict( zip( list1, list2)){'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

拉上拉链！

要添加到@fortran的答案中，如果您想遍历键key_list列表以及值value_list列表：

d = dict((key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list))

或

d = {(key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list)}

试试这个，

def get_dic_from_two_lists(keys, values):return { keys[i] : values[i] for i in range(len(keys)) }

假设我们有两个列表国家和资本

country = ['India', 'Pakistan', 'China']capital = ['New Delhi', 'Islamabad', 'Beijing']

然后从两个列表中创建字典：

print get_dic_from_two_lists(country, capital)

输出是这样的，

{'Pakistan': 'Islamabad', 'China': 'Beijing', 'India': 'New Delhi'}

在Python中创建具有列表理解的字典

我喜欢Python列表理解语法。

它也可以用来创建字典吗？例如，通过迭代对于键和值对：

mydict = {(k,v) for (k,v) in blah blah blah}

你正在寻找“字典理解”这个短语-它实际上是：

mydict = {k: v for k, v in iterable}

假设blah blah blah是二元组的可迭代对象——你已经很接近了。让我们创建一些像这样的“blahs”：

blahs = [('blah0', 'blah'), ('blah1', 'blah'), ('blah2', 'blah'), ('blah3', 'blah')]

字典理解语法：

现在这里的语法是映射部分。是什么使这成为dict理解而不是set理解（这是你的伪代码近似的）是冒号，:如下所示：

mydict = {k: v for k, v in blahs}

我们看到它有效，并且应该保留Python 3.7的插入顺序：

>>> mydict{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah2': 'blah', 'blah3': 'blah'}

在Python 2和3.6之前，不能保证顺序：

>>> mydict{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah3': 'blah', 'blah2': 'blah'}

添加过滤器：

所有推导都具有映射组件和过滤组件，您可以使用任意表达式提供这些组件。

所以你可以在末尾添加一个过滤器部分：

>>> mydict = {k: v for k, v in blahs if not int(k[-1]) % 2}>>> mydict{'blah0': 'blah', 'blah2': 'blah'}

在这里，我们只是测试最后一个字符是否可以被2整除，以便在映射键和值之前过滤掉数据。

这是使用字典理解创建字典的另一个示例：

我在这里要做的是创建一个字母表字典，其中每对是英文字母及其在英文字母表中的对应位置

>>> import string>>> dict1 = {value: (int(key) + 1) for key, value inenumerate(list(string.ascii_lowercase))}>>> dict1{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'g': 7, 'f': 6, 'i': 9, 'h': 8,'k': 11, 'j': 10, 'm': 13, 'l': 12, 'o': 15, 'n': 14, 'q': 17, 'p': 16, 's':19, 'r': 18, 'u': 21, 't': 20, 'w': 23, 'v': 22, 'y': 25, 'x': 24, 'z': 26}>>>

请注意，这里使用enumerate来获取列表中字母及其索引的列表，并交换字母和索引以生成键值对字典

希望它能给你一个关于字典比较的好主意，并鼓励你更频繁地使用它来使你的代码紧凑

再举一个例子。假设你有以下列表：

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

并且您想将其转换为一个字典，其中键是索引，值是列表中的元素。您可以使用以下代码行执行此操作：

{index:nums[index] for index in range(0,len(nums))}

>>> {k: v**3 for (k, v) in zip(string.ascii_lowercase, range(26))}

Python支持字典理解，它允许您在运行时使用类似简洁的语法表达字典的创建。

字典理解采用{key： value for（key， value）in iterable}的形式。此语法在Python 3中引入并向后移植到Python 2.7，因此无论您安装了哪个版本的Python，您都应该能够使用它。

一个典型的例子是取两个列表并创建一个字典，其中第一个列表中每个位置的项目成为键，第二个列表中相应位置的项目成为值。

此理解中使用的zip函数返回一个元组迭代器，其中元组中的每个元素都从每个输入迭代器中的相同位置获取。在上面的示例中，返回的迭代器包含元组（"a"，1），（"b"，2）等。

输出：

{'i': 512, 'e': 64, 'o': 2744, 'h': 343, 'l': 1331, 's': 5832, 'b': 1, 'w': 10648, 'c': 8, 'x': 12167, 'y': 13824, 't': 6859, 'p': 3375, 'd': 27, 'j': 729, 'a': 0, 'z': 15625, 'f': 125, 'q': 4096, 'u': 8000, 'n': 2197, 'm': 1728, 'r': 4913, 'k': 1000, 'g': 216, 'v': 9261}

此代码将使用列表理解为具有不同值的多个列表创建字典，这些列表可用于pd.DataFrame()

#Multiple listsmodel=['A', 'B', 'C', 'D']launched=[1983,1984,1984,1984]discontinued=[1986, 1985, 1984, 1986]
#Dictionary with list comprehensionkeys=['model','launched','discontinued']vals=[model, launched,discontinued]data = {key:vals[n] for n, key in enumerate(keys)}
#Convert dict to dataframedf=pd.DataFrame(data)display(df)

enumerate将n传递给vals以匹配每个key及其列表

您可以为每对创建一个新字典并将其与前一个字典合并：

reduce(lambda p, q: {**p, **{q[0]: q[1]}}, bla bla bla, {})

显然，这种方法需要从functools开始reduce。

是的，这是可能的。在python中，理解可以在列表、集合、字典等中使用。你可以这样写

mydict = {k:v for (k,v) in blah}

使用条件语句和循环的字典理解的另一个详细示例：

parents = [father, mother]            
parents = {parent:1 - P["mutation"] if parent in two_genes else 0.5 if parent in one_gene else P["mutation"] for parent in parents}

假设blah blah blah是一个二元组列表：

让我们看两个方法：

# method 1>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]>>> dict(lst){'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

# method 2>>> lst = [('a', 2), ('b', 4), ('c', 6)]>>> d = {k:v for k, v in lst}>>> d{'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}

添加到@Ekhtiar回答，如果您想从list查找dict，您可以使用以下命令：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'c']names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(names)}# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}

或者在极少数情况下，您想要过滤重复，请先使用set（数字列表中的最佳值）：

names = ['a', 'b', 'd', 'f', 'd', 'c']sorted_list = list(set(names))sorted_list.sort()names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(sorted_list)}# {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'f': 4}
names = [1,2,5,5,6,2,1]names_to_id = {v:k for k, v in enumerate(set(names))}# {1: 0, 2: 1, 5: 2, 6: 3}

这种方法使用for循环在给定日期上进行迭代。

Syntax: {key: value for (key, value) in data}

例如：

# create a list comprehension with country and code:Country_code = [('China', 86), ('USA', 1),('Ghana', 233), ('Uk', 44)]
# use iterable method to show results{key: value for (key, value) in Country_code}