Python 資料結構 – 字典（dict）

主題：`keys()`, `values()`, `items()`

簡介

在 Python 中，字典（dict） 是最常用的鍵值對（key‑value）資料結構。它提供了 O(1) 的查詢與更新效能，是處理映射關係、快取、設定檔等情境的首選。
而 keys()、values()、items() 三個方法則是取得字典內容的「入口」，讓我們能夠方便地遍歷、過濾或轉換資料。熟練這些方法，不僅能寫出更簡潔的程式碼，也能避免常見的效能與邏輯陷阱。

本篇文章將從概念說明、實作範例、常見問題與最佳實踐，完整介紹這三個方法的使用方式，並提供實務應用情境，幫助初學者快速上手，也讓已有基礎的開發者更深入理解。

核心概念

1. `dict.keys()` – 取得所有鍵

回傳類型：dict_keys（可視為一個可迭代的集合）
特性：返回的物件是動態視圖，隨著原字典的變化而同步更新。

# 範例 1：基本用法
person = {"name": "Alice", "age": 28, "city": "Taipei"}
keys_view = person.keys()
print(keys_view)          # dict_keys(['name', 'age', 'city'])

# 轉成列表以便索引或切片
keys_list = list(keys_view)
print(keys_list[0])       # name

小技巧：如果只需要一次性使用，直接 list(d.keys())；若要保留與字典的連動性，保留原始 dict_keys 物件。

2. `dict.values()` – 取得所有值

回傳類型：dict_values（同樣是動態視圖）
注意：值可以重複，視圖不保證唯一性。

# 範例 2：取得所有值並做統計
scores = {"math": 85, "english": 92, "science": 78}
values_view = scores.values()
print(values_view)        # dict_values([85, 92, 78])

# 計算平均分
average = sum(values_view) / len(values_view)
print(f"平均分：{average:.1f}")   # 平均分：85.0

3. `dict.items()` – 同時取得鍵與值

回傳類型：dict_items（每個元素為 (key, value) 的 tuple）
常見用途：在 for 迴圈中同時取得鍵和值，或在資料轉換時使用。

# 範例 3：遍歷字典並列印
inventory = {"apple": 10, "banana": 5, "orange": 8}
for fruit, qty in inventory.items():
    print(f"{fruit} 有 {qty} 個")
# 輸出：
# apple 有 10 個
# banana 有 5 個
# orange 有 8 個

4. 結合 `zip()` 與 `dict` 產生新字典

有時候我們會分別取得鍵與值的視圖，想要重新組合成另一個字典：

# 範例 4：鍵和值分開取得後再組合
keys = ["id", "name", "email"]
values = [101, "Bob", "bob@example.com"]
new_dict = dict(zip(keys, values))
print(new_dict)
# {'id': 101, 'name': 'Bob', 'email': 'bob@example.com'}

5. 使用 `dict comprehension` 搭配 `items()`

# 範例 5：過濾出分數大於 80 的科目
scores = {"math": 85, "english": 92, "science": 78, "art": 88}
high_scores = {k: v for k, v in scores.items() if v > 80}
print(high_scores)
# {'math': 85, 'english': 92, 'art': 88}

常見陷阱與最佳實踐

陷阱	說明	改善方式
視圖變動	`keys()/values()/items()` 回傳的視圖會隨原字典變動，若在迭代期間修改字典會拋出 `RuntimeError`。	在需要「快照」時，先 `list(d.keys())`、`list(d.values())` 或 `list(d.items())`。
重複值的誤判	`values()` 可能包含重複值，若用 `set(d.values())` 以為已去除重複，實際上會改變元素順序。	若需要保留順序且去重，可使用 `dict.fromkeys(d.values())` 再取鍵。
效能誤區	大型字典在每次呼叫 `keys()/values()/items()` 時，都會產生視圖物件。雖然開銷小，但在極端迴圈中仍建議一次取得再重複使用。	把視圖存入變數，或一次性轉成列表/元組。
不必要的轉型	直接在 `for k in d:` 已等同於 `for k in d.keys()`，不需要額外呼叫 `keys()`。	簡化程式碼，除非需要視圖的集合操作（如交集）才使用 `keys()`。
字典鍵不可變	嘗試把字典的鍵改為可變物件（如 list）會拋 `TypeError`。	確保鍵是不可變類型（str、int、tuple 等）。

最佳實踐：

保持可讀性：在遍歷時使用 for key, value in d.items():，比 for key in d: value = d[key] 更直觀。
一次取得多個視圖：若同時需要鍵和值，直接使用 items()，避免多次呼叫 keys() 與 values()。
使用集合運算：set(d.keys()) & set(other_dict.keys()) 可快速找出共同鍵。
避免在迭代中修改字典：如需刪除符合條件的項目，可先收集鍵再一次性刪除。

# 正確做法：先收集要刪除的鍵
to_remove = [k for k, v in data.items() if v < 0]
for k in to_remove:
    del data[k]

實際應用場景

資料清理與轉換
- 從 CSV 讀入後的 dict，使用 items() 產生新字典，只保留必要欄位或改名。
快取（Cache）管理
- 透過 keys() 取得所有快取鍵，搭配 random.choice(list(keys())) 隨機淘汰。
API 回傳結果比對
- 比對兩筆 API 回傳的 JSON 結構，使用 set(d1.keys()) ^ set(d2.keys()) 找出差異欄位。
統計分析
- values() 結合 statistics 模組快速算出平均值、標準差等指標。
動態表格產生
- 用 items() 產生 HTML <table>，每列對應鍵值對，適合快速產生報表。

# 範例：產生簡易 HTML 表格
def dict_to_html(d):
    rows = "\n".join(f"<tr><td>{k}</td><td>{v}</td></tr>" for k, v in d.items())
    return f"<table>\n{rows}\n</table>"

html = dict_to_html({"Name": "Tom", "Score": 95, "Pass": True})
print(html)

總結

keys()、values()、items() 是 字典操作的三大基石，提供了取得鍵、值、鍵值對的便利方式。
這些方法回傳的「視圖」是動態的，了解其特性可以避免迭代期間的 RuntimeError，也能在需要快照時自行轉型。
結合 集合運算、字典推導式、zip() 等技巧，能寫出簡潔且效能良好的程式碼。
在實務上，無論是資料清理、快取管理、API 比對或報表產生，掌握這三個方法都能大幅提升開發效率與程式可讀性。

透過本文的概念說明與實作範例，希望你能在日常 Python 開發中，更自信且正確地使用 keys()、values()、items()，把字典這個強大的資料結構活用到各種情境。祝你寫程式快快樂樂，持續成長！

Python 資料結構 – 字典（dict）

主題：keys(), values(), items()

簡介

核心概念

1. dict.keys() – 取得所有鍵

2. dict.values() – 取得所有值

3. dict.items() – 同時取得鍵與值

4. 結合 zip() 與 dict 產生新字典

5. 使用 dict comprehension 搭配 items()