我必須在為我的研究編寫代碼時經常這樣做。您將希望使用defaultdict包，因為它允許您添加鍵：值對在任何級別上，通過簡單的分配。回答完你的問題我會給你看的。這是直接來源于我的一個程序。關注最后4行(不是注釋)并在塊的其余部分跟蹤變量，看看它在做什么：from astropy.io import fits #this package handles the image data I work with

import numpy as np

import os

from collections import defaultdict

klist = ['hdr','F','Ferr','flag','lmda','sky','skyerr','tel','telerr','wco','lsf']

dtess = []

for file in os.listdir(os.getcwd()):

if file.startswith("apVisit"):

meff = fits.open(file, mode='readonly', ignore_missing_end=True)

hdr = meff[0].header

oid = str(hdr["OBJID"]) #object ID

mjd = int(hdr["MJD5"].strip(' ')) #5-digit observation date

for k,v in enumerate(klist):

if k==0:

dtess = dtess+[[oid,mjd,v,hdr]]

else:

dtess=dtess+[[oid,mjd,v,meff[k].data]]

#header extension works differently from the rest of the image cube

#it's not relevant to populating dictionaries

#HDUs in order of extension no.: header, flux, flux error, flag mask,

# wavelength, sky flux, error in sky flux, telluric flux, telluric flux errors,

# wavelength solution coefficients, & line-spread function

dtree = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(list)))

for s,t,u,v in dtess:

dtree[s][t][u].append(v)

#once you've added all the keys you want to your dictionary,

#set default_factory attribute to None

dtree.default_factory = None

這是摘要版本。在首先，對于一個n級字典，必須進行排序和轉儲

所有內容都以[key_1，key_2，

... ，鍵\n，值]。在

然后，要初始化n級字典，

只需輸入“defaultdict(lambda:”(減去引號)n-1次，

在末尾粘貼“defaultdict(list)”(或其他數據類型)，然后

關閉括號。在

用for循環附加到列表。*注意：當您訪問數據值時

你可能會有最低檔的U鍵

[…][key_n][0]獲取實際值，而不僅僅是數據的描述

在其中鍵入。在

*編輯：當你的字典足夠大的時候，設置

默認的“工廠”屬性為“無”。在

如果尚未將default_factory設置為None，則可以稍后通過鍵入my_dict[key_1][key_2][…][new_key]=new_value，或使用append()命令來添加到嵌套字典中。您甚至可以添加額外的字典，只要您通過這些賦值形式添加的字典本身不是嵌套的。在

在*

警告！該代碼段中新添加的最后一行(在該行中，您將default_factory屬性設置為None)是super important。你的電腦需要知道你什么時候完成了字典的添加，否則它可能會繼續在后臺分配內存以防止buffer overflow，耗盡你的內存，直到程序停止運行。這是memory leak的類型。在我寫下這個答案后的一段時間里，我艱難地學會了這一點。這個問題困擾了我幾個月，我甚至不認為我是最終解決它的人，因為我對內存分配一無所知。在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python dict初始化大小_在Python中初始化/创建/填充Dict的Dict的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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