Tutoriel de compréhension du dictionnaire Python

Le langage de programmation Python offre un ensemble unique d'outils qui rendent le codage non seulement amusant, mais accélèrent également votre progression en tant que programmeur. En raison de sa facilité d'utilisation, Python est devenu le langage de référence pour une variété d'industries, du développement Web et de la science des données à la finance et au-delà.

La compréhension du dictionnaire Python est un outil important qui vous permet de générer dynamiquement des dictionnaires en itérant sur des structures de données ou des dictionnaires itérables existants pour en créer de nouveaux. Vous pouvez considérer la compréhension du dictionnaire comme similaire à la compréhension de la liste, mais avec un cas d'utilisation légèrement différent.

Au fur et à mesure que vous vous familiariserez avec les compréhensions, vous découvrirez qu'elles peuvent considérablement améliorer le code en favorisant la clarté et en éliminant le besoin de boucles longues et répétitives.

Si vous débutez avec Python , vous n'avez peut-être pas rencontré de compréhension ou ne l'avez pas utilisé dans votre code. Avant de plonger dans la syntaxe, abordons la question principale : qu'est-ce que la compréhension du dictionnaire Python ?

Table des matières

• Qu'est-ce que la compréhension du dictionnaire Python ?
• Comprendre la syntaxe de la compréhension du dictionnaire
• Exemples de compréhension de dictionnaire
  • Mapper les nombres sur leurs carrés
  • Inverser les clés et les valeurs
• 3 avantages majeurs de la compréhension du dictionnaire
  • 1. Créer un code clair et simple
  • 2. Meilleures performances avec style
  • 3. Filtrage facile et transformation des données
• 3 exemples d'utilisation de la compréhension du dictionnaire
  • 1. Lors de la création d'un dictionnaire à partir de deux listes
  • 2. Lors du filtrage d'un dictionnaire en fonction de la valeur
  • 3. Lors de la transformation de clés ou de valeurs
• Les pièges de la compréhension du dictionnaire
  • Équilibre entre complexité et lisibilité
  • Performances avec de grands ensembles de données
• Comparaison avec d'autres méthodes
  • Pour la boucle
  • Fonctions lambda
• Meilleures pratiques pour la compréhension du dictionnaire
• Notre dernier mot

Qu'est-ce que la compréhension du dictionnaire Python ?

Python Dictionary Comprehension est un moyen concis de créer des dictionnaires à l'aide d'expressions simples. Il vous permet de générer de nouveaux dictionnaires sans avoir besoin d'utiliser for-loops.e

Prenons un exemple de compréhension. Supposons que vous ayez deux listes, l'une contenant des clés et l'autre contenant des valeurs :

keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]

À l'aide de la compréhension du dictionnaire, vous pouvez créer un nouveau dictionnaire en parcourant les deux listes et en combinant les paires clé-valeur correspondantes :

my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(my_dict)

La sortie sera :

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

L'exemple ci-dessus devrait donner une idée de ce que sont les compréhensions en Python . Pour vous aider davantage à solidifier le concept, comprenons la syntaxe des compréhensions de dictionnaire en Python.

Comprendre la syntaxe de la compréhension du dictionnaire

La syntaxe pour la compréhension du dictionnaire est simple mais puissante. Ils offrent un moyen concis de créer un nouveau dictionnaire en Python . En outre, ils suivent une syntaxe similaire à la compréhension de la liste, mais utilisent des accolades {} et une paire clé-valeur séparées par deux points.

La structure de base est la suivante :

{key: value for (key, value) in iterable}

Dans cette syntaxe, la clé et la valeur représentent les expressions utilisées pour générer les clés et les valeurs du dictionnaire résultant. L'itérable fournit la source de données utilisée pour créer les paires clé-valeur.

Cette syntaxe a été introduite dans Python 3 et rétroportée jusqu'à Python 2.7, assurant une large compatibilité entre les versions de Python.

Par exemple, pour créer un dictionnaire qui associe les nombres de 0 à 4 à leurs carrés à l'aide de la compréhension du dictionnaire, vous pouvez utiliser le code Python suivant :

square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}

Cela donnera le dictionnaire suivant :

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Que se passe-t-il si vous souhaitez itérer sur deux variables en même temps ? Vous pouvez y parvenir en utilisant la compréhension du dictionnaire avec la fonction zip() pour créer un dictionnaire à partir de deux itérables, l'un représentant les clés et l'autre représentant les valeurs. Voici un exemple :

keys = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
values = [1, 2, 3, 4, 5]
my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}

Le dictionnaire résultant sera :

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

La compréhension du dictionnaire vous permet également d'ajouter une instruction if facultative à la fin de la compréhension pour appliquer un filtre conditionnel sur les éléments inclus.

Par exemple, vous pouvez créer un dictionnaire avec uniquement des nombres pairs et leurs carrés en utilisant la compréhension du dictionnaire :

even_square_dict = {x: x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0}

Cela se traduit par :

{0: 0, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64}

Maintenant que vous êtes familiarisé avec la syntaxe de la compréhension, examinons quelques exemples de compréhension.

Exemples de compréhension de dictionnaire

La compréhension du dictionnaire trouve une gamme de cas d'utilisation en raison de sa syntaxe puissante et élégante. Ils peuvent vous faire gagner du temps et rendre votre code plus lisible.

Mapper les nombres sur leurs carrés

Prenons un exemple simple dans lequel vous souhaitez créer un dictionnaire qui associe les nombres à leurs carrés à l'aide des compréhensions du dictionnaire Python :

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)

Cela affichera :

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

The above code does the same job as running a loop six times and squaring each number. The code below demonstrates running a loop to take the squares of numbers:

squares = {}
for x in range(1, 6):
    squares[x] = x ** 2

print(squares)

At this point, you might be wondering why to use comprehension when you can use loops. In programming, a rule of thumb is to write compact and efficient code.

You can also apply conditions to your comprehension. For instance, you may want to create a dictionary that contains only even numbers and their squares:

even_squares = {x: x**2 for x in range(1, 6) if x % 2 == 0}
print(even_squares)

Running this code will produce a new dictionary like the following:

{2: 4, 4: 16}

Reverse Keys and Values

You can also reverse dictionary elements with ease with dictionary comprehension in Python.

The following code demonstrates how to reverse keys and values of an existing dictionary using dictionary comprehension:

original_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
reversed_dict = {v: k for k, v in original_dict.items()}
print(reversed_dict)

The above dictionary comprehension(or dict comprehension) will print the following:

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four'}

To get a good understanding of what dictionaries are and how you can use them for different cases, please refer to the video given below:

The examples provided serve as a solid foundation for employing dictionary comprehension in your Python projects.

Also, dictionary comprehension can be further optimized, allowing a single line of code to accomplish complex tasks that might consume more time and memory with loops.

3 Major Advantages of Dictionary Comprehension

You’ve experienced the elegance of dictionary comprehension through the examples provided. Apart from readability, comprehensions offer several advantages, including efficiency, when working with Python’s efficient key/value hash table structure, called dict comprehension.

1. Creating Clear and Simple Code

Comprehensions allow you to create new dictionaries effortlessly and in a readable manner. They make your code look and feel more Pythonic compared to traditional loops.

2. Better Performance with Style

Comprehensions are not only elegant but also efficient. They often work faster than for loops since they use a single expression. Python optimizes this kind of code, eliminating the need for repeatedly calling the dictionary constructor or using the update() method.

3. Easy Filtering and Data Transformation

Another advantage of dictionary comprehension is its simplicity in filtering and transforming data. For instance, you can create a new dictionary from an existing one by applying a condition or modifying the keys or values.

Il est crucial de comprendre quand utiliser la compréhension du dictionnaire en Python, car ils peuvent rapidement devenir complexes et plus difficiles à lire et à écrire. Maintenant, explorons quelques cas d'utilisation pour la compréhension du dictionnaire en Python.

3 exemples d'utilisation de la compréhension du dictionnaire

Les compréhensions sont utiles dans les 3 scénarios suivants :

1. Lors de la création d'un dictionnaire à partir de deux listes

{key:value for key, value in zip(list1, list2)}

2. Lors du filtrage d'un dictionnaire en fonction de la valeur

{k: v for k, v in original_dict.items() if v > threshold}

3. Lors de la transformation de clés ou de valeurs

{k.upper(): v * 2 for k, v in original_dict.items()}

Il est important de se rappeler que si les compréhensions peuvent rendre votre code plus élégant et efficace, elles peuvent également devenir difficiles à lire si elles sont trop complexes.

Examinons quelques-uns des pièges les plus courants lors de l'utilisation des compréhensions du dictionnaire.

Les pièges de la compréhension du dictionnaire

Les compréhensions de dictionnaires apportent élégance et efficacité, mais comportent également des défis. Nous discuterons des pièges courants liés à la lisibilité, à la complexité et aux performances avec de grands ensembles de données.

Équilibre entre complexité et lisibilité

Les compréhensions complexes du dictionnaire peuvent être difficiles à lire. Donnez la priorité à la lisibilité du code, en particulier lorsque vous travaillez avec d'autres. Dans certains cas, les boucles for traditionnelles peuvent être plus simples et plus maintenables.

Performances avec de grands ensembles de données

Pour les grands ensembles de données, la compréhension du dictionnaire n'est pas toujours optimale. Selon Stack Overflow , un constructeur dict() intégré peut surpasser les compréhensions de dictionnaire avec de nombreuses paires clé-valeur en raison de la boucle en C.

Comparaison avec d'autres méthodes

Dans cette section, nous comparerons la compréhension des dictionnaires avec deux méthodes alternatives de création de dictionnaires en Python : les boucles for et les fonctions lambda.

Pour la boucle

L'utilisation d'une boucle for pour créer un dictionnaire implique d'initialiser un dictionnaire vide, puis de parcourir la paire clé-valeur valide souhaitée, en ajoutant chaque paire au dictionnaire. Il s'agit d'une méthode plus détaillée par rapport à la compréhension du dictionnaire.

Voici un exemple de création de dictionnaire à l'aide de boucles for :

dictionary = {}
for key, value in zip(keys, values):
    dictionary[key] = value

A l'inverse, une compréhension de dictionnaire permet d'arriver au même résultat en une seule ligne :

dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}

Comme vous pouvez le voir, les compréhensions fournissent un moyen concis et plus lisible de créer des dictionnaires en Python.

Fonctions lambda

Nous pouvons également utiliser les fonctions Lambda pour créer des dictionnaires. Les fonctions Lambda sont un moyen de créer de petites fonctions anonymes en Python. Ils peuvent être utilisés en conjonction avec la fonction map() pour créer un dictionnaire.

Regardons un exemple de fonctions Lambda pour créer des dictionnaires :

keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]

key_value_pairs = map(lambda key, value: (key, value), keys, values)
dictionary = dict(key_value_pairs)

Par comparaison, voici comment le même dictionnaire peut être créé en utilisant la compréhension :

dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}

Encore une fois, la compréhension du dictionnaire fournit une alternative concise et plus lisible à la création de dictionnaires à l'aide des fonctions lambda et de la fonction map().

Meilleures pratiques pour la compréhension du dictionnaire

Lorsque vous utilisez des compréhensions en Python, il est essentiel de suivre les meilleures pratiques pour améliorer la lisibilité, la maintenabilité et l'efficacité. Voici quelques bonnes pratiques à considérer :

1. Gardez la compréhension du dictionnaire simple

La compréhension du dictionnaire est puissante, mais elle doit être claire et concise. Si votre compréhension devient trop complexe ou s'étend sur plusieurs lignes, envisagez plutôt d'utiliser une boucle for traditionnelle. Cela facilite la compréhension du code, en particulier pour les autres ou lors de la révision ultérieure de votre travail.

2. Tirez parti des fonctions intégrées

Python offre des fonctions intégrées telles que zip() et enumerate() qui aident à créer des compréhensions. Utilisez ces fonctions pour rationaliser votre code et le rendre plus lisible.

Par exemple, l'utilisation de zip() pour combiner deux listes et créer un dictionnaire donne un code concis et propre comme celui-ci :

{key: value for key, value in zip(keys, values)}

3. Utilisez les instructions conditionnelles à bon escient

Incorporez des énoncés conditionnels dans vos compréhensions si nécessaire, mais n'en abusez pas. Ils peuvent aider à filtrer ou à modifier le dictionnaire résultant, mais trop de conditions imbriquées peuvent rendre le code difficile à lire. Un exemple simple impliquant une instruction conditionnelle est :

{x: x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0}

4. Soyez conscient de la compréhension du dictionnaire imbriqué

La compréhension de dictionnaires imbriqués peut générer des dictionnaires avec des structures imbriquées. Cependant, comme les instructions conditionnelles, un excès de dictionnaire imbriqué peut rendre le code plus difficile à déchiffrer. Évitez d'aller au-delà de deux niveaux d'imbrication dans la compréhension de votre dictionnaire imbriqué.

Parfois, vous devrez peut-être utiliser la compréhension du dictionnaire imbriqué dans des boucles pour obtenir l'efficacité souhaitée.

Notre dernier mot

À présent, vous maîtrisez la compréhension du dictionnaire en Python. Cette technique élégante et efficace permet de créer des dictionnaires en itérant sur des itérables ou en utilisant des conditions. Les compréhensions rationalisent votre code, améliorant la lisibilité et la maintenabilité.

La création de nouveaux dictionnaires est facile à comprendre, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts par rapport aux boucles for traditionnelles. Ils sont utiles dans les applications du monde réel telles que le traitement, la cartographie et la transformation de données.

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