内容摘要：本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)问题来源于生活。上周在做业余项目时，我遇到了一个非常有趣的设计问题：“如果用户输入错误了怎么办?”如果输入错误，就会发生以下这种情况：示例：

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)

问题来源于生活。买单上周在做业余项目时，用户用户我遇到了一个非常有趣的失误输入设计问题：“如果用户输入错误了怎么办?”如果输入错误，就会发生以下这种情况：

示例：Python Dict

Python中的错误字典表示 键(keys)和值(values)。例如：

student_grades = { John: A,买单Mary: C, Rob: B}# To check grade of John, we call print(student_grades[John]) # Output: A 

当您试图访问不存在的密钥时会遇到什么情况?

print(student_grades[Maple]) # Output: KeyError                         Traceback(most recent call last) <ipython-input-6-51fec14f477a> in <module> ----> print(student_grades[Maple]) KeyError: Maple 

您会收到密匙错误(KeyError)提示。

每当dict()请求对象为字典中不存在的用户用户键(key)时，就会发生KeyError。失误输入接收用户输入时，错误此错误十分常见。买单例如：

student_name =input("Please enter student name: ") print(student_grades[student_name]) 

本文将为你提供几种处理Python字典 keyerror的用户用户方法。去努力构建一个python智能字典，失误输入它能帮你处理用户的错误输入错误问题。

设置默认值

一个非常简便的买单方法便是在请求的key不存在时返回默认值。可以使用get()方法完成此操作：

default_grade = Not Available print(student_grades.get(Maple,用户用户default_grade))# Output: # Not Available 

解决大小写问题

假设您构建了Python字典，其中包含特定国家的失误输入人口数据。代码将要求用户输入一个国家名并输出显示其人口数。

# population in millions. (Source: https://www.worldometers.info/world-population/population-by-country/)                                   population_dict= { China:1439, India:1380, USA:331, France:65,Germany:83, Spain:46}                                                                                # getting userinput                                   Country_Name=input(Please enterCountry Name: )                                                                                # access populationusing country name from dict                                   print(population_dict[Country_Name])  # Output Please enter Country Name: France 65 

然而，假设用户输入的是‘france’。目前，在我们的字典里，所有的服务器托管键的首字母均是大写形式。那么输出内容会是什么?

Please enter Country Name:france-----------------------------------------------------------------KeyError                         Traceback (most recentcall last) <ipython-input-6-51fec14f477a> in <module>       2 Country_Name = input(Pleaseenter Country Name: )       3 ----> 4 print(population_dict[Country_Name])  KeyError: france 

由于‘france’不是字典中的键，因此会收到错误提示。

图源：unsplash

一个简单的解决方法：用小写字母存储所有国家/地区名称。另外，将用户输入的所有内容转换为小写形式。

# keys (Country Names) are now alllowercase         population_dict = { china:1439, india:1380, usa:331, france:65,germany:83, spain:46}         Country_Name=input(Please enterCountry Name: ).lower() # lowercase input                     print(population_dict[Country_Name])  Please enter Country Name:france 65 

处理拼写错误

然而，假设用户输入的是 ‘Frrance’而不是 ‘France’。我们该如何解决此问题?

一种方法是使用条件语句。

我们会检查给定的用户输入是否可用作键(key)。如不可用，则输出显示一条消息。最好将其放入一个循环语句中，并在某特殊的标志输入上中断(如exit)。

population_dict = { china:1439, india:1380, usa:331, france:65,germany:83, spain:46}                                                        while(True):                             Country_Name=input(Please enterCountry Name(type exit to close): ).lower()                             # break from code if user enters exit                             ifCountry_Name==exit:                                 break                                                            ifCountry_Nameinpopulation_dict.keys():                                 print(population_dict[Country_Name])                             else:                                 print("Pleasecheck for any typos. Data not Available for ",Country_Name) 

循环将继续运行，直到用户进入exit。

优化方法

虽然上述方法“有效”，但不够“智能”。我们希望程序功能变强大，云南idc服务商并能够检测到简单的拼写错误，例如frrance和chhina(类似于Google搜索)。

图源：unsplash

我找到了几个适合解决key error的库，其中我最喜欢的是标准的python库：difflib。

difflib可用于比较文件、字符串、列表等，并生成各种形式的不同信息。该模块提供了用于比较序列的各种类和函数。我们将使用difflib的两个功能：SequenceMatcher 和 get_close_matches。让我们简单地浏览下这两种功能。

1. # SequenceMatcher

SequenceMatcher是difflib中的类，用于比较两个序列。我们定义它的对象如下：

difflib.SequenceMatcher(isjunk=None,a=, b=, autojunk=True)  isjunk :在比较两个文本块时用于标明不需要的垃圾元素(空白，换行符等)。从而禁止通过有问题的文本。 a and b: 比较字符串。 autojunk ：一种自动将某些序列项视为垃圾项的启发式方法。

让我们使用SequenceMatcher比较chinna和china这两个字符串：

from difflib importSequenceMatcher# import                                  # creating aSequenceMatcher object comparing two strings               check =SequenceMatcher(None, chinna, china)                                  # printing asimilarity ratio on a scale of 0(lowest) to 1(highest)               print(check.ratio())               # Output               #0.9090909090909091 

在以上代码中，香港云服务器使用了ratio()方法。ratio返回序列相似度的度量，作为范围[0，1]中的浮点值。

2. # get_close_matches

现提供一种基于相似性比较两个字符串的方法。

如果我们希望找到与特定字符串相似的所有字符串(存储于数据库)，会发生什么情况?

get_close_matches() 返回一个列表，其中包含可能性列表中的最佳匹配项。

difflib.get_close_matches(word,possibilities, n=3, cutoff=0.6)  word:需要匹配的字符串。 possibilities: 匹配单词的字符串列表。 Optional n: 要返回的最大匹配数。默认情况下是3;且必须大于0。 Optional cutoff：相似度必须高于此值。默认为0.6。

潜在的最佳n个匹配项将返回到一个列表中，并按相似度得分排序，最相似者优先。

图源：unsplash

来看以下示例：

from difflib importget_close_matches                                      print(get_close_matches("chinna", [china,france,india,usa]))                 # Output                 # [china] 

汇总

既然可以使用difflib了，那么让我们把所有内容进行组合，构建一个防误的python字典。

当用户提供的国家名不在population_dic.keys()中时，需要格外注意。我们应尝试找到一个名称与用户输入相似的国家，然后输出其人口数。

# pass country_name in word anddict keys in possibilities maybe_country = get_close_matches(Country_Name, population_dict.keys())# Thenwe pick the first(most similar) string from the returned list print(population_dict[maybe_country[0]]) 

最终代码还需考虑其他一些情况。例如，如果没有相似的字符串，或者未向用户确认这是否是所需字符串。如下：

from difflib importget_close_matches                 population_dict = { china:1439, india:1380, usa:331, france:65,germany:83, spain:46}                                      while(True):                     Country_Name=input(Please enterCountry Name(type exit to close): ).lower()                     # break from code if user enters exit                     ifCountry_Name==exit:                         break                                          ifCountry_Nameinpopulation_dict.keys():                         print(population_dict[Country_Name])                     else:                         # look for similarstrings                         maybe_country =get_close_matches(Country_Name,population_dict.keys())                         if maybe_country == []:  # no similar string                             print("Pleasecheck for any typos. Data not Available for ",Country_Name)                         else:                             # user confirmation                             ans =input("Do youmean %s? Type y or n."% maybe_country[0])                             if ans ==y:                                 # if y, returnpopulation                                 print(population_dict[maybe_country[0]])                             else:                                 # if n, start again                                 print("Bad input.Try again.") 

输出：

Inida 其实是India.

这样一来，用户的大小写混淆或是输入错误的处理就不在话下了。你还可以进一步研究其他各种应用程序，比如使用NLPs 更好地理解用户输入，并在搜索引擎中显示相似结果。Python智能字典的构建方法，你学会了吗?