Python自动化办公应用学习笔记26—字典嵌套

一、 嵌套字典

1. 创建与访问

# 多层嵌套结构（员工数据库）

employees = {

"E1001": {

"name": "张明",

"position": "经理",

"contact": {"email": "zhang@company.com", "phone": "13800138000"}

},

"E1002": {

"name": "李芳",

"position": "工程师",

"skills": ["Python", "SQL"]

}

}

# 链式访问

print(employees["E1001"]["contact"]["email"]) # zhang@company.com

# 安全访问（避免KeyError）

phone = employees.get("E1002", {}).get("contact", {}).get("phone", "未登记")

print(phone) # 输出：未登记

2. 修改嵌套数据

# 更新嵌套值

employees["E1001"]["position"] = "高级经理"

# 添加新嵌套字段

employees["E1002"].setdefault("projects", []).append("CRM系统开发")

# 动态创建嵌套结构

project_teams = {}

project_teams["OA系统升级"] = {

"leader": "王工",

"members": ["张三", "李四"],

"progress": {"Q1": 30, "Q2": 65}

}

# 深度更新

project_teams["OA系统升级"]["progress"]["Q3"] = 80

二、遍历技巧

1. 条件过滤遍历

# 找出所有有邮箱的员工

has_email = [

emp_id for emp_id, info in employees.items()

if info.get("contact", {}).get("email")

]

print(f"已登记邮箱的员工：{has_email}")

# 统计技能数量

skill_counts = {emp_id: len(info.get("skills", []))

for emp_id, info in employees.items()}

print(f"员工技能统计：{skill_counts}")

2. 递归遍历嵌套结构

def print_nested(data, indent=0):

"""递归打印嵌套字典 - 用于调试复杂数据结构"""

prefix = " " * indent

if isinstance(data, dict):

for key, value in data.items():

print(f"{prefix}{key}:")

print_nested(value, indent+1)

elif isinstance(data, list):

for item in data:

print_nested(item, indent)

else:

print(f"{prefix}{data}")

# 打印员工数据库结构

print_nested(employees)

3. 深度更新嵌套字典

from collections.abc import Mapping

def deep_update(target, source):

"""深度更新嵌套字典 - 适用于配置合并"""

for key, value in source.items():

if isinstance(value, Mapping):

# 递归处理嵌套字典

target[key] = deep_update(target.get(key, {}), value)

else:

target[key] = value

return target

# 更新项目进度

new_progress = {"progress": {"Q3": 90, "Q4": 15}}

project_teams["OA系统升级"] = deep_update(project_teams["OA系统升级"], new_progress)

建议：

1. 键命名使用下划线分隔的小写字母（如employee_id）

2. 处理外部数据时总是使用get()避免KeyError

3. 复杂数据结构使用嵌套字典+列表组合

4. 使用字典推导式简化数据转换

5. 超过3层嵌套考虑改用类或命名元组