Se un elenco è una riga di caselle numerate, un dizionario Python è un insieme di caselle etichettate. Chiedi ciò che desideri per nome anziché per posizione, motivo per cui i dizionari si trovano dietro i dati JSON, la configurazione, le cache e gran parte dello stesso Python.

Questo tutorial inizia con le nozioni di base e passa ai modelli che gli sviluppatori esperti utilizzano ogni giorno. Abbiamo eseguito tutti gli esempi su Python 3.13 e l’output mostrato proviene da quell’esecuzione.

Cos’è un dizionario?

Un dizionario, o dict, mappa chiavi a valori. Ciascuna chiave viene visualizzata solo una volta e i valori possono essere qualsiasi cosa, inclusi elenchi o altri dizionari.

A partire da Python 3.7, i dizionari mantengono ufficialmente l’ordine di inserimento. Molti tutorial più vecchi li chiamano ancora non ordinati, il che non è più vero. Per un confronto più ampio tra gli altri tipi, vedere Elenco Python vs tupla vs set.

Le ricerche sono veloci perché i dizionari utilizzano una tabella hash. Il controllo di una chiave richiede all’incirca lo stesso tempo indipendentemente dal fatto che il dizionario contenga dieci elementi o un milione, mentre la ricerca di un elenco diventa più lenta man mano che cresce.

Crea un dizionario

user = {"name": "Asha", "age": 31, "city": "Pune"}

empty = {}
from_keywords = dict(name="Asha", age=31)
from_pairs = dict([("a", 1), ("b", 2)])

Le parentesi graffe sono la forma più comune. Una trappola: {} crea un dizionario vuoto, non un insieme vuoto. Per un set vuoto, è necessario set().

Leggere i valori in modo sicuro

Esistono due modi per leggere un valore e la differenza è importante quando una chiave potrebbe non esistere:

user["name"]                  # 'Asha'
user["email"]                 # KeyError: 'email'

user.get("email")             # None
user.get("email", "not set")  # 'not set'

Utilizzare le parentesi quadre quando la chiave deve esistere, in modo che una chiave mancante fallisca rumorosamente. Utilizzare get() quando l’assenza è normale, come un campo facoltativo in una risposta API. Per verificare la presenza di una chiave, utilizzare l’operatore in, che esamina le chiavi anziché i valori:

"city" in user    # True
"Pune" in user    # False

Aggiungi, aggiorna e rimuovi

L’assegnazione a una chiave la aggiorna se esiste o la aggiunge se non esiste:

user["age"] = 32
user["email"] = "asha@example.com"
print(user)

# {'name': 'Asha', 'age': 32, 'city': 'Pune', 'email': 'asha@example.com'}

Python offre diversi modi per rimuovere elementi:

user.pop("city")          # returns 'Pune' and removes it
user.pop("phone", None)   # no error if it is missing
del user["email"]         # removes it, and raises KeyError if missing
user.clear()              # empties the dictionary

Utilizzare pop() quando si desidera ripristinare il valore. Passare un valore predefinito come secondo argomento evita un errore quando la chiave non è presente. popitem() rimuove e restituisce la coppia aggiunta più recentemente.

Passa su un dizionario

Il looping ti dà direttamente le chiavi. Per ottenere sia chiavi che valori, utilizzare items():

user = {"name": "Asha", "age": 32}

for key, value in user.items():
    print(key, "=", value)

# name = Asha
# age = 32

keys(), values() e items() restituiscono visualizzazioni dal vivo anziché copie, quindi riflettono le modifiche successive. Non aggiungere o rimuovere chiavi durante il loop su un dizionario, perché Python solleva un RuntimeError. Passa su list(user) se necessario.

Foglio informativo sui metodi del dizionario

Unisci dizionari

Un’esigenza comune è applicare le impostazioni dell’utente oltre a quelle predefinite. Quando le chiavi si scontrano, vince il lato destro:

defaults = {"theme": "light", "lang": "en"}
saved = {"theme": "dark"}

defaults | saved
{**defaults, **saved}

# Both give: {'theme': 'dark', 'lang': 'en'}

L’operatore | necessita di Python 3.9 o successivo, mentre la versione ** funziona anche su versioni precedenti. Entrambi creano un nuovo dizionario. Al contrario, defaults.update(saved) e defaults |= saved cambiano defaults al loro posto.

Comprensioni e ordinamento

Le comprensioni del dizionario creano un nuovo dizionario in un’unica riga leggibile, proprio come le comprensioni delle liste fanno per le liste:

prices = {"pen": 10, "book": 250, "bag": 900}

{k: v for k, v in prices.items() if v > 100}
# {'book': 250, 'bag': 900}

Per ordinare in base al valore, passare una funzione key a sorted(). Per trovare la chiave con il valore più grande, utilizzare max():

sorted(prices.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
# [('bag', 900), ('book', 250), ('pen', 10)]

max(prices, key=prices.get)
# 'bag'

Un dizionario non ha un metodo sort() e sorted() restituisce un elenco di coppie. Racchiudi il risultato in dict() se vuoi un dizionario in quest’ordine.

Schemi di conteggio e raggruppamento

Due compiti si presentano costantemente. Il primo è il conteggio, che puoi eseguire utilizzando get() con il valore predefinito pari a zero:

words = "to be or not to be".split()

counts = {}
for word in words:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

print(counts)
# {'to': 2, 'be': 2, 'or': 1, 'not': 1}

La libreria standard lo rende ancora più breve con Counter:

from collections import Counter

Counter(words).most_common(2)
# [('to', 2), ('be', 2)]

Il secondo è il raggruppamento e defaultdict è l’ideale qui perché crea il valore mancante per te:

from collections import defaultdict

orders = [("Asha", 1200), ("Ben", 300), ("Asha", 800)]

by_customer = defaultdict(list)
for name, total in orders:
    by_customer[name].append(total)

print(dict(by_customer))
# {'Asha': [1200, 800], 'Ben': [300]}

Senza di esso, dovresti verificare se ogni chiave esiste prima di aggiungerla. Questi stessi modelli funzionano bene per l’aggregazione di dati API o righe di registro. Quando un dizionario è vuoto o manca una chiave, la nostra guida alla gestione delle eccezioni Python mostra come gestire il risultato KeyError.

Dati nidificati e copia trap

JSON si associa direttamente a dizionari ed elenchi nidificati, quindi spesso concatenate le chiavi. Il concatenamento get() lo mantiene al sicuro quando potrebbe mancare un livello:

response = {"user": {"profile": {"city": "Pune"}}}

response["user"]["profile"]["city"]               # 'Pune'
response.get("user", {}).get("settings", {}).get("theme")   # None

Fare attenzione quando si copiano dati nidificati. copy() duplica solo il livello superiore, quindi i dizionari interni rimangono condivisi con l’originale:

settings = {"db": {"host": "localhost"}}

shallow = settings.copy()
shallow["db"]["host"] = "prod"

print(settings["db"]["host"])
# prod

Cambiare la copia ha cambiato l’originale, il che può essere un brutto bug. Utilizzare copy.deepcopy(settings) per ottenere una copia completamente indipendente.

Quale può essere una chiave del dizionario?

Le chiavi devono essere hashable, che generalmente significa immutabili. Stringhe, numeri e tuple di valori immutabili funzionano tutti. Elenchi e dizionari non:

{["a"]: 1}

# TypeError: unhashable type: 'list'

Il motivo è che l’hash di una chiave decide dove viene archiviato il suo valore. Se una chiave potesse cambiare, Python non sarebbe più in grado di trovarla. Se hai bisogno di una chiave composta, usa una tupla, come {("Pune", 2026): 120}.

Errori comuni

• Utilizzo di parentesi quadre sui tasti opzionali. Utilizza get() quando una chiave potrebbe essere assente.
• Supponendo che get() significhi che la chiave esiste. None potrebbe significare mancante o None memorizzato. Utilizzare in quando la differenza è importante.
• Utilizzando un’impostazione predefinita modificabile. dict.fromkeys(names, []) fornisce a ogni chiave lo stesso elenco. Usa invece una comprensione.
• Modifica delle dimensioni durante l’iterazione. Effettua il loop su una copia delle chiavi.
• Utilizzo di un dict per campi fissi e noti. Un dataclass può essere più chiaro e rileva errori di battitura nei nomi dei campi.

Considerazioni finali

I dizionari premiano un po’ di pratica. Ricordare get() per i tasti opzionali, items() per i loop e Counter e defaultdict per i due lavori più comuni. Per esercitarti, prendi un piccolo file JSON e scrivi il codice per contare e raggruppare i suoi record. Se non conosci il linguaggio, inizia con il nostro tutorial Python per principianti.

Domande frequenti

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