python 字典里面包含字典

在Python中，字典嵌套字典是一种常见的数据结构，用于存储复杂的层级数据。以下是详细的实现方法和注意事项：

创建嵌套字典

直接初始化嵌套字典：

python

users = {

'user1': {'name': 'Alice', 'age': 25},

'user2': {'name': 'Bob', 'age': 30}

访问嵌套数据

使用多级键访问：

python

print(users['user1']['name']) 输出: Alice

动态添加或修改数据

1. 添加新用户：

python

users['user3'] = {'name': 'Charlie', 'age': 35}

2. 更新现有数据：

python

users['user1']['age'] = 26

处理键不存在的情况

1. 使用`get`方法避免KeyError：

python

age = users.get('user4', {}).get('age', '未知') 返回默认值'未知'

2. 使用`setdefault`初始化默认结构：

python

users.setdefault('user4', {}).setdefault('email', '')

遍历嵌套字典

python

for user_id, info in users.items:

print(f"用户ID: {user_id}")

print(f"姓名: {info.get('name', '未命名')}")

print(f"年龄: {info.get('age', '未知')}")

初始化多层嵌套字典

使用字典推导式：

python

users = {f'user{i}': {} for i in range(1, 4)}

使用`collections.defaultdict`自动创建嵌套结构

python

from collections import defaultdict

users = defaultdict(dict)

users['user5']['name'] = 'David' 自动创建user5的字典

合并嵌套字典

1. 浅层合并（覆盖）：

python

group1 = {'user1': {'name': 'Alice'}}

group1.update({'user1': {'age': 25}}) 结果: {'user1': {'age': 25}}

2. 深层合并（自定义函数）：

python

def deep_merge(source, target):

for key, value in source.items:

if isinstance(value, dict):

node = target.setdefault(key, {})

deep_merge(value, node)

else:

target[key] = value

return target

merged = deep_merge(dict1, dict2)

转换为JSON

python

import json

json_data = json.dumps(users)

注意事项

通过合理使用字典方法和结构，可以有效管理嵌套数据，适用于配置、用户信息等复杂场景。