本文系统回答了在Python中如何创建字典：使用字面量{}直观高效，dict()构造函数适合动态与可迭代输入，fromkeys()便于批量键初始化但需避免共享可变默认值，字典推导式非常适合数据转换与过滤，合并与复制（|、copy、dict）则用于从既有字典安全地创建新映射。文章同时强调键必须可哈希、插入顺序在3.7+受保障、以及浅拷贝与深拷贝的差异和版本兼容性；并提供工程实践建议、性能与场景权衡，以及结合类型提示与流程治理的创建规范化思路。

文章系统阐述用Python快速背单词的路线：以间隔重复与主动回忆为核心，把抽词、清洗、例句与多模态提示自动化，并通过命令行或消息机器人在固定时段推送到期卡片；配合Anki/Quizlet实现跨端同步，持续跟踪保持率与复习时长，用数据驱动迭代。文中给出方案对比与协作实践，并预测语音识别与大模型将提升个性化与生成质量，帮助把词汇转化为可用能力。

Python 的标准国际发音为 /ˈpaɪθən/，近似“派森”，名字源自英国喜剧团体 Monty Python，而非单纯指蟒蛇。重音在首音节“Py”，中间“th”发清辅音 /θ/，末尾弱读 /ən/。正确发音有助于与全球技术社区保持一致交流，避免误解，建议通过原版视频和播客进行模仿训练。

当无法确定具体教材版本时，三单元词汇应以“通用母表（主题+CEFR等级+高频搭配）”构建骨架，常见主题包含校园生活、出行与城市导览、环境与健康，再依据官方大纲与教师用书校对修订。通过为每个词条建立统一字段（词性、搭配、例句、同义/反义、任务场景等）并执行去重打标、审校发布与版本化治理，可让三单元知识库从静态清单转为可检索、可复用的教学资产。工具上可采用支持模板与权限的知识库（如PingCode）并配合亿方云进行多媒体素材管理，结合内部SEO/GEO优化与多语在地化，逐步实现语义检索与任务化应用。===