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問題來源於生活。上周在做業餘項目時，我遇到了一個非常有趣的設計問題：「如果用戶輸入錯誤了怎麼辦？」如果輸入錯誤，就會發生以下這種情況：
示例：Python Dict
Python中的字典表示 鍵(keys)和值(values)。例如：
student_grades = {'John': 'A','Mary': 'C', 'Rob': 'B'}# To check grade of John, we call
print(student_grades['John'])
# Output: A當您試圖訪問不存在的密鑰時會遇到什麼情況？
print(student_grades['Maple'])
# Output:
KeyError Traceback(most recent call last)
in
----> print(student_grades['Maple'])
KeyError: 'Maple' 您會收到密匙錯誤（KeyError）提示。
每當dict（）請求對象為字典中不存在的鍵（key）時，就會發生KeyError。接收用戶輸入時，此錯誤十分常見。例如：
student_name =input("Please enter student name: ")
print(student_grades[student_name])本文將為你提供幾種處理Python字典 keyerror的方法。去努力構建一個python智能字典，它能幫你處理用戶的輸入錯誤問題。
一個非常簡便的方法便是在請求的key不存在時返回默認值。可以使用get()方法完成此操作：
default_grade = 'Not Available'
print(student_grades.get('Maple',default_grade))# Output:
# Not Available假設您構建了Python字典，其中包含特定國家的人口數據。代碼將要求用戶輸入一個國家名並輸出顯示其人口數。
# 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，假設用戶輸入的是『france』。目前，在我們的字典里，所有的鍵的首字母均是大寫形式。那麼輸出內容會是什麼？
Please enter Country Name:france-----------------------------------------------------------------KeyError Traceback (most recentcall last)
in
2 Country_Name = input('Pleaseenter Country Name: ')
3
----> 4 print(population_dict[Country_Name]) KeyError: 'france'由於『france』不是字典中的鍵，因此會收到錯誤提示。
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一個簡單的解決方法：用小寫字母存儲所有國家/地區名稱。另外，將用戶輸入的所有內容轉換為小寫形式。
# 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然而，假設用戶輸入的是 『Frrance』而不是 『France』。我們該如何解決此問題？
一種方法是使用條件語句。
我們會檢查給定的用戶輸入是否可用作鍵（key）。如不可用，則輸出顯示一條消息。最好將其放入一個循環語句中，並在某特殊的標誌輸入上中斷（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)循環將繼續運行，直到用戶進入exit。
雖然上述方法「有效」，但不夠「智能」。我們希望程序功能變強大，並能夠檢測到簡單的拼寫錯誤，例如frrance和chhina（類似於Google搜索）。
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我找到了幾個適合解決key error的庫，其中我最喜歡的是標準的python庫：difflib。
difflib可用於比較文件、字符串、列表等，並生成各種形式的不同信息。該模塊提供了用於比較序列的各種類和函數。我們將使用difflib的兩個功能：SequenceMatcher 和 get_close_matches。讓我們簡單地瀏覽下這兩種功能。
# SequenceMatcher
SequenceMatcher是difflib中的類，用於比較兩個序列。我們定義它的對象如下：
difflib.SequenceMatcher(isjunk=None,a='', b='', autojunk=True)· isjunk :在比較兩個文本塊時用於標明不需要的垃圾元素（空白，換行符等）。從而禁止通過有問題的文本。
· a and b: 比較字符串。
· autojunk ：一種自動將某些序列項視為垃圾項的啟發式方法。
讓我們使用SequenceMatcher比較chinna和china這兩個字符串：
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在以上代碼中，使用了ratio（）方法。ratio返回序列相似度的度量，作為範圍[0，1]中的浮點值。
# get_close_matches
現提供一種基於相似性比較兩個字符串的方法。
如果我們希望找到與特定字符串相似的所有字符串（存儲於資料庫），會發生什麼情況？
get_close_matches() 返回一個列表，其中包含可能性列表中的最佳匹配項。
difflib.get_close_matches(word,possibilities, n=3, cutoff=0.6)· word:需要匹配的字符串。
· possibilities: 匹配單詞的字符串列表。
· Optional n: 要返回的最大匹配數。默認情況下是3；且必須大於0。
· Optional cutoff：相似度必須高於此值。默認為0.6。
潛在的最佳n個匹配項將返回到一個列表中，並按相似度得分排序，最相似者優先。
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來看以下示例：
from difflib importget_close_matches
print(get_close_matches("chinna", ['china','france','india','usa']))
# Output
# ['china']既然可以使用difflib了，那麼讓我們把所有內容進行組合，構建一個防誤的python字典。
當用戶提供的國家名不在population_dic.keys（）中時，需要格外注意。我們應嘗試找到一個名稱與用戶輸入相似的國家，然後輸出其人口數。
# 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]])最終代碼還需考慮其他一些情況。例如，如果沒有相似的字符串，或者未向用戶確認這是否是所需字符串。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.")輸出：
Inida 其實是India.
這樣一來，用戶的大小寫混淆或是輸入錯誤的處理就不在話下了。你還可以進一步研究其他各種應用程式，比如使用NLPs 更好地理解用戶輸入，並在搜尋引擎中顯示相似結果。Python智能字典的構建方法，你學會了嗎？
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