Python Dictionary 字典是以 Key-Value（鍵值對）為核心的資料結構，如同真實字典用單字查定義一般直覺。本文全攻略字典的建立、查詢、新增、修改與刪除，搭配 keys()、values()、items() 方法解析、常見錯誤防呆，以及巢狀字典與字典迭代的進階應用，讓你徹底掌握 Python Dict 操作精髓。
什麼是 Dictionary 字典？
Dictionary 字典是 Python 內建的鍵值對（Key-Value）映射資料結構，使用大括號 {} 建立。每個項目由唯一的 Key（鍵）對應一個 Value（值），取值時不需要知道索引位置，只要提供 Key 即可快速找到對應 Value。
與 List 最大的差異在於：List 靠索引（數字）找資料，Dict 靠鍵（Key）找資料。Dict 適合需要快速查找、標記資料的場景，例如商品價格表、使用者設定、股票代碼對應公司名稱等。
Python 3.7+ 之後，字典已保證插入順序，不再是完全無序。這讓字典在更多場景下可安全替代有序結構使用。
核心語法：建立與查詢
# === 建立字典：大括號 + 冒號 ===
# 格式：{Key: Value, Key: Value, ...}
price_lookup = {
'蘋果': 30,
'香蕉': 15,
'橘子': 25,
}
# 建立空字典
empty_dict = {}
# 也可用 dict() 建構函式
user = dict(name='小明', age=25, city='新竹')
print(user) # {'name': '小明', 'age': 25, 'city': '新竹'}
Key 必須是可雜湊（hashable）的型別，如字串、整數、Tuple；List 不可當 Key。Value 無限制，可以是任何型別。
# === 查詢：用 Key 取 Value ===
print(price_lookup['蘋果']) # 30，直接用 Key 存取
# 安全查詢：用 get() 避免 KeyError
print(price_lookup.get('西瓜')) # None（Key 不存在不報錯）
print(price_lookup.get('西瓜', '查無此品')) # 查無此品（提供預設值）
建議使用get(key, default)取代直接dict[key]，當 Key 不存在時回傳預設值而非拋出 KeyError，讓程式更穩健。
# === 新增 / 修改 / 刪除 ===
stock = {'AAPL': 150.0}
# 新增：直接指派不存在的 Key
stock['TSLA'] = 250.0
print(stock) # {'AAPL': 150.0, 'TSLA': 250.0}
# 修改：對已存在的 Key 重新賦值
stock['AAPL'] = 175.5
print(stock['AAPL']) # 175.5
# 刪除：del 或 pop()
del stock['TSLA'] # 刪除 Key-Value，無回傳值
removed = stock.pop('AAPL') # 刪除並回傳 Value
print(removed) # 175.5
dict[key] = value 的行為是：Key 存在 → 修改 Value；Key 不存在 → 新增項目。一行搞定新增與修改兩種情境。
規則與注意事項
| 規則 | 正確範例 | 錯誤範例 |
|---|---|---|
| Key 必須唯一（重複時後者覆蓋前者） | {'a': 1, 'b': 2} |
{'a': 1, 'a': 2} → a 只剩 2 |
| Key 必須可雜湊 | {(1,2): 'tuple key'} |
{[1,2]: 'list key'} → TypeError |
| 直接存取不存在的 Key 會報錯 | d.get('不存在的Key', 預設值) |
d['不存在的Key'] → KeyError |
| for 迴圈預設迭代 Keys | for k in d:（得到 Keys） |
誤以為得到 Key-Value Tuple |
| 字典是可變（mutable）物件 | d['new'] = 99（可原地修改） |
不可直接用作另一個 Dict 的 Key |
常見錯誤與防呆
錯誤一：直接存取不存在的 Key 導致 KeyError
# ❌ 錯誤寫法（KeyError: '西瓜'）
d = {'蘋果': 30}
print(d['西瓜'])
# ✅ 正確寫法：使用 get() 搭配預設值
print(d.get('西瓜', 0)) # 安全回傳 0
錯誤二：用 List 當 Key
# ❌ 錯誤寫法（TypeError: unhashable type: 'list'）
d = {[1, 2]: 'value'}
# ✅ 正確寫法：改用 Tuple（不可變序列可雜湊）
d = {(1, 2): 'value'}
錯誤三：for 迴圈只拿到 Keys，誤以為是 Key-Value
# ❌ 誤解：以為同時拿到 key 和 value
d = {'a': 1, 'b': 2}
for item in d:
print(item) # 只印出 'a'、'b'（Keys）
# ✅ 正確寫法：用 .items() 同時取 key 和 value
for key, value in d.items():
print(f'{key} -> {value}') # a -> 1, b -> 2
進階用法
三大迭代方法：keys / values / items
字典提供三個視圖方法，分別回傳所有鍵、所有值、或所有鍵值對，適合不同迭代需求。
portfolio = {'AAPL': 175.5, 'TSLA': 250.0, 'GOOGL': 140.3}
# 只迭代 Keys
for ticker in portfolio.keys():
print(ticker) # AAPL, TSLA, GOOGL
# 只迭代 Values
for price in portfolio.values():
print(price) # 175.5, 250.0, 140.3
# 同時迭代 Key 和 Value（最常用）
for ticker, price in portfolio.items():
print(f'{ticker}：{price} 元')
巢狀字典：字典中的字典
Value 可以是另一個字典，形成巢狀結構，非常適合表達結構化資料，如使用者資料、API 回應或設定檔。
# 巢狀字典：每個用戶有多筆屬性
users = {
'alice': {'age': 30, 'city': '台北', 'score': 95},
'bob': {'age': 25, 'city': '新竹', 'score': 87},
}
# 取出 alice 的 city
print(users['alice']['city']) # 台北
# 修改 bob 的 score
users['bob']['score'] = 90
print(users['bob']) # {'age': 25, 'city': '新竹', 'score': 90}
update() 合併字典與批量更新
update() 可一次將另一個字典的所有鍵值對合併進來，Key 重複時以新值覆蓋，常用於設定更新或資料合併。
# 量化交易參數設定：預設值 + 自訂覆蓋
default_config = {'lot': 0.1, 'sl': 50, 'tp': 100, 'magic': 12345}
custom_config = {'sl': 30, 'tp': 150}
default_config.update(custom_config) # 只更新指定的 Key
print(default_config)
# {'lot': 0.1, 'sl': 30, 'tp': 150, 'magic': 12345}
煉金坊小叮嚀
字典是我在量化交易開發中最常用的資料結構之一！每次存放 EA 參數設定、解析 JSON 行情資料，都離不開 Dict。最重要的心法只有一句：永遠用 get() 取值，不要裸用 dict[key]，這樣程式在 Key 不存在時不會崩潰。另外，.items() 是迭代字典的標準姿勢，比用 .keys() 再查值更簡潔。掌握字典，就掌握了 Python 資料流的核心——JSON 解析、API 對接、設定管理，全都建立在這個基礎上。