1. 快速查找（O(1)时间复杂度）
字典基于哈希表实现，通过键（Key）的哈希值直接定位存储位置，使得查找、插入、删除操作的平均时间复杂度为 O(1)。
适合需要高频访问或修改数据的场景，如缓存

在Python的世界里，字典就像会变魔术的收纳盒，总能快速找到需要的物品。但当盒子里的旧物件堆积过多时，就需要像园丁修剪枝叶般进行清理维护。掌握删除操作的诀窍，能让这个魔法盒子始终保持整洁高效。
钥

1. 快速查找（O(1)时间复杂度）
字典基于哈希表实现，通过键（Key）的哈希值直接定位存储位置，使得查找、插入、删除操作的平均时间复杂度为 O(1)。
适合需要高频访问或修改数据的场景，如缓存

在Python的世界里，字典就像会变魔术的收纳盒，总能快速找到需要的物品。但当盒子里的旧物件堆积过多时，就需要像园丁修剪枝叶般进行清理维护。掌握删除操作的诀窍，能让这个魔法盒子始终保持整洁高效。
钥

作为Python世界的"智能管家"，字典（dict）凭借键值对的默契配合，成为灵活存储数据的利器。它的秘密在于每个钥匙（键）都对应专属抽屉（值），当抽屉需要更换物品时，字典会提供六把不同形状的钥匙，让

在Python中，字典（Dictionary）是一种键值对数据结构，以下是获取键值的常用方法及示例：
1. 直接通过键访问
使用方括号 `[]`，若键不存在会引发 `KeyError`。
pyt

Python 字典（`dict`）是一种灵活且高效的数据结构，广泛用于存储和管理键值对（key-value pairs）。以下是其主要特点和典型应用场景：
一、字典的核心特点
1. 键值对结构

在编程世界里，字典就像一位自带超能力的收纳师，它能瞬间将杂乱的数据转化为整齐的计数清单。当我们需要统计元素出现次数时，字典不需要笨拙地翻找每个元素，只需轻轻挥动键值对的魔法棒，就能让无序的字符、数字甚

字典在Python的世界里像个贴心的管家，总能用钥匙（键）快速找到对应的物品（值）。但若钥匙不小心弄丢了，直接索取会引发一场混乱（KeyError）。这时，字典的get方法便如同戴着白手套的侍者，优雅

方法1：列表推导式（返回所有匹配的键）
python
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 2}
value_to_find = 2
查找所有值为2的键
keys