【Python—字典的用法】找到多个字典的公共键

有 a,b,c,d,e,f 6名球员，他们在三轮比赛中的进球数用 s1,s2,s3 3个字典表示，找到每轮都有进球的球员？

创建 s1,s2,s3 3个字典素材

from random import randint,sample 

s = 'abcdef'
s1 = {x: randint(3,4) for x in sample(s,randint(4,6))}
s2 = {x: randint(3,4) for x in sample(s,randint(4,6))}
s3 = {x: randint(3,4) for x in sample(s,randint(4,6))}
print(s1)
print(s2)
print(s3)

输出：
{'d': 4, 'a': 3, 'e': 3, 'f': 4}
{'c': 4, 'b': 3, 'e': 3, 'f': 4}
{'e': 3, 'c': 4, 'd': 3, 'a': 3}
结果随机产生

知识点：

1. random.randint(a,b)随机生一个整数int类型，可以指定这个整数的范围。
2. random.sample(sequence, k)，从指定序列sequence中随机获取k个指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

方法一：通过遍历加if条件

common_key = [i for i in s1 if i in s2 and i in s3]
print(common_key)

输出：
['e']

知识点：

列表生成式，上面一行语句等同于下面循环生成上面的list

common_key = []
for i in s1:
    if i in s2 and i in s3:
        coommon_key.append(i)
print(common_key)

输出：
['e']

方法二：用集合set的交集、并集

common_key = s1.keys()&s2.keys()&s3.keys()
print(common_key)

输出：
{'e'}

知识点：

字典中 .keys(), .values() and .items() 3个方法，其中.keys(), .items() 返回的是一个set-like 对象，所以set具备的集合计算也可以用

help(dict.keys)
help(dict.values)
help(dict.items)

print(s1.keys())  #返回一个字典所有的键
print(s1.keys()|s2.keys()|s3.keys()) # 并集
print(s1.keys()&s2.keys()&s3.keys()) # 交集

print(s1.items()) #返回一个字典所有的键值对,键值对的交集要求键和值都一样
print(s1.items()&s2.items()&s3.items()) #交集

输出：

Help on method_descriptor:
keys(...)
    D.keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

Help on method_descriptor:
values(...)
    D.values() -> an object providing a view on D's values

Help on method_descriptor:
items(...)
    D.items() -> a set-like object providing a view on D's items

dict_keys(['d', 'a', 'e', 'f'])
{'e', 'd', 'a', 'f', 'c', 'b'}
{'e'}
dict_items([('d', 4), ('a', 3), ('e', 3), ('f', 4)])
{('e', 3)}

方法三：用 map() 函数 reduce() 函数, 适用于n个字典

#第一步用 map 函数返回所有字典所有的键

s = [s1,s2,s3]
r = map(lambda x:x.keys(),s)
r1 = map(dict.keys,s)  # r 和 r1 是同等效果，所以dict.keys是函数？  
print(list(r1))


#第二步用 reduce 函数算出前一项与后一项的交集

from functools import reduce
print(reduce(lambda a,b:a&b,r))

输出：
[dict_keys(['d', 'a', 'e', 'f']), dict_keys(['c', 'b', 'e', 'f']), dict_keys(['e', 'c', 'd', 'a'])]
{'e'}

知识点：

map 函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 Iterator 返回。由于结果r是一个 Iterator，Iterator 是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

reduce 把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce 把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

 注意：

map 返回的是 Iterator 惰性序列！

print(reduce(lambda a,b:a&b,r1)) 

输出：
TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value

报错的原因：

print(list(r1)) #因为前面print把r1这个 Iterator 序列全部打出来，r1里面就是空的序列，所以这上面填r1就会报错

输出：
[]

遗留疑问：

map()函数第一个参数接收函数，所以 dict.keys() 是函数？这个不是方法吗？

map(dict.keys,s)