如何通过键获取字典值？Python键值匹配解析

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《如何通过键获取字典值：Python字符串拼接与键匹配解析》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

本文详解Python中因字符串字面量自动拼接导致的字典键匹配失败问题，揭示`"Timestamp(" "2020-04-05..." ")`实际存储为无引号、无多余空格的单一字符串，并提供安全、可复现的键构造方法。

在Python中，字典键的精确匹配是获取值的前提。但当字典键由多个相邻字符串字面量（如 "Timestamp(" "2020-04-05 02:48:00" ")"）构成时，Python会在编译期自动将其拼接为一个连续字符串，且不保留原始引号和多余空格。这是许多开发者踩坑的根源——看似“带引号”的键，实则完全不含双引号字符。

以示例字典为例：

py_dict = {
    "value": {
        "Timestamp(" "2020-04-05 02:48:00" ")": 699.0,
        "Timestamp(" "2020-06-26 07:36:00" ")": "nan",
        "Timestamp(" "2020-06-26 08:40:00" ")": 699.0,
    }
}

虽然源码中写成三段式字符串，但Python解释器会将其等价于：

"Timestamp(2020-04-05 02:48:00)"

✅ 正确键格式：Timestamp(YYYY-MM-DD HH:MM:SS)（无引号、无额外空格）
❌ 错误构造（导致.get()返回None）：

# ❌ 错误：手动拼接了多余引号和空格
formatted_key = 'Timestamp(" "' + dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + '" ")'
# 结果：'Timestamp(" "2020-06-26 08:40:00" ")' → 实际键中根本不存在这些字符
py_dict["value"].get(formatted_key)  # → None

✅ 正确做法：严格按实际键结构生成字符串

from datetime import datetime

# 1. 解析并提取有效时间戳（跳过"nan"）
timestamps = {}
for key, value in py_dict["value"].items():
    if value == "nan":
        continue
    # 安全提取时间部分：移除"Timestamp("前缀和")"后缀
    try:
        ts_str = key.replace('Timestamp(', '').rstrip(')')
        dt = datetime.strptime(ts_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        timestamps[dt] = value
    except (ValueError, AttributeError):
        continue

# 2. 获取最新时间戳
latest_dt = max(timestamps.keys())

# 3. 按真实键格式重构键名（无引号、无空格）
correct_key = f"Timestamp({latest_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})"

# 4. 安全获取值
latest_price = py_dict["value"].get(correct_key)
print(latest_price)  # → 699.0

? 关键注意事项：

• 永远不要依赖字符串字面量的“视觉格式” —— 使用 list(py_dict['value'].keys()) 或 repr(key) 查看真实键值；
• 若需频繁操作此类键，建议预处理字典，将原始键标准化为 datetime 对象作为新键，提升可读性与健壮性：

  normalized = {
      datetime.strptime(k.replace('Timestamp(', '').rstrip(')'), "%Y-%m-%d %H:%M:%S"): v
      for k, v in py_dict["value"].items() if v != "nan"
  }
  latest_price = normalized[max(normalized.keys())]

• 避免使用 "nan" 字符串表示缺失值，优先采用 float('nan') 或 None，并配合 math.isnan() 或 pandas.isna() 进行判断。

掌握字符串字面量拼接规则与字典键的底层表示，是写出可靠数据提取逻辑的基础。始终用 repr() 验证键的真实内容，而非依赖代码缩进或引号外观。

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