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场景1：处理JSON数据 - 安全读取键值

??问题??：从API获取的JSON数据中，某些键可能不存在
??工具??：get()方法

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user_data = {'name': '张三', 'age': 25}
# 传统方法会引发KeyError
# city = user_data['city']  

# 安全获取方式
city = user_data.get('city', '未知')
print(f"所在城市：{city}")  # 输出：所在城市：未知

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场景2：配置管理系统 - 批量更新参数

??问题??：需要合并默认配置和用户自定义配置
??工具??：update()方法

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default_config = {'log_level': 'INFO', 'max_retry': 3}
user_config = {'max_retry': 5, 'timeout': 30}

# 合并字典（用户配置覆盖默认值）
default_config.update(user_config)
print(default_config)  
# 输出：{'log_level': 'INFO', 'max_retry': 5, 'timeout': 30}

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场景3：数据去重统计 - 快速计数

??问题??：统计列表中元素的出现次数
??工具??：setdefault()方法

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fruit_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange']
count_dict = {}

for fruit in fruit_list:
    count_dict.setdefault(fruit, 0)
    count_dict[fruit] += 1

print(count_dict)  # 输出：{'apple': 2, 'banana': 1, 'orange': 1}

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场景4：缓存系统实现 - 控制数据有效期

??问题??：需要定期清理过期缓存
??工具??：pop() + 时间戳

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cache = {
    'user_profile': {'data': {...}, 'expire': 1630450000},
    'product_list': {'data': [...], 'expire': 1630453600}
}

current_time = 1630453500
expired_keys = [k for k, v in cache.items() if v['expire'] < current_time]

for key in expired_keys:
    cache.pop(key, None)  # 安全移除过期键

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场景5：API请求参数处理 - 过滤空值

??问题??：需要清除请求参数中的None值
??工具??：字典推导式 + items()

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request_params = {
    'keyword': '手机',
    'page': 1,
    'sort': None,
    'price_min': 999
}

# 过滤空值参数
clean_params = {k: v for k, v in request_params.items() if v is not None}
print(clean_params)  
# 输出：{'keyword': '手机', 'page': 1, 'price_min': 999}

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（以下为其他5个场景与方法解析，受篇幅限制简要说明）
6. ??数据转换??：keys()/values()快速提取数据集
7. ??状态管理??：in关键字检查键存在性
8. ??数据备份??：copy()方法防止原始数据被修改
9. ??配置重置??：clear()方法初始化字典
10. ??数据分析??：items()迭代处理键值对

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场景化编程思维

本文演示的10个方法覆盖了：

1. 数据安全访问（get）
2. 系统配置管理（update）
3. 数据统计（setdefault）
4. 资源管理（pop）
5. 数据清洗（items+推导式）

每个方法都对应真实开发中的高频需求，建议在实际编码时：

1. 先明确要解决的业务场景
2. 选择最适合的字典操作方法
3. 编写可读性强的代码实现