Python Woordenboek Begrip Tutorial

De programmeertaal Python biedt een unieke set tools die coderen niet alleen leuk maakt, maar ook je voortgang als programmeur versnelt. Vanwege het gebruiksgemak is Python de go-to-taal geworden voor verschillende industrieën, van webontwikkeling en datawetenschap tot financiën en daarbuiten.

Het begrijpen van Python- woordenboeken is een belangrijk hulpmiddel waarmee u dynamisch woordenboeken kunt genereren door bestaande herhalende gegevensstructuren of woordenboeken te herhalen om nieuwe te maken. U kunt woordenboekbegrip beschouwen als vergelijkbaar met lijstbegrip, maar met een iets andere use-case.

Naarmate u vertrouwd raakt met begrip, zult u ontdekken dat ze de code aanzienlijk kunnen verbeteren door de duidelijkheid te bevorderen en de noodzaak van lange, zich herhalende lussen te elimineren.

Als Python nieuw voor je is , heb je het misschien nog niet begrepen of gebruikt in je code. Voordat we ingaan op de syntaxis, gaan we eerst in op de hoofdvraag: wat is het begrip van Python-woordenboeken?

Inhoudsopgave

• Wat is Python-woordenboekbegrip?
• De syntaxis van woordenboekbegrip begrijpen
• Voorbeelden van woordenboekbegrip
  • Nummers toewijzen aan hun vierkanten
  • Sleutels en waarden omkeren
• 3 grote voordelen van woordenboekbegrip
  • 1. Duidelijke en eenvoudige code maken
  • 2. Betere prestaties met stijl
  • 3. Eenvoudig filteren en gegevenstransformatie
• 3 voorbeelden van wanneer u woordenboekbegrip moet gebruiken
  • 1. Bij het maken van een woordenboek uit twee lijsten
  • 2. Bij het filteren van een woordenboek op basis van waarde
  • 3. Bij het transformeren van sleutels of waarden
• Valkuilen van woordenboekbegrip
  • Evenwicht tussen complexiteit en leesbaarheid
  • Prestaties met grote datasets
• Vergelijking met andere methoden
  • For loop
  • Lambda-functies
• Beste praktijken voor het begrijpen van woordenboeken
• Ons laatste woord

Wat is Python-woordenboekbegrip?

Python Dictionary Comprehension is een beknopte manier om woordenboeken te maken met behulp van eenvoudige uitdrukkingen. Hiermee kunt u nieuwe woordenboeken genereren zonder dat u for-loops.e hoeft te gebruiken

Laten we eens kijken naar een voorbeeld van begrip. Stel dat u twee lijsten heeft, één met sleutels en de andere met waarden:

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

Met behulp van woordenboekbegrip kunt u een nieuw woordenboek maken door de twee lijsten te herhalen en de bijbehorende sleutel-waardeparen te combineren:

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

De uitvoer zal zijn:

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

Het bovenstaande voorbeeld zou een idee moeten geven van wat begrip is in Python . Laten we, om u verder te helpen het concept te verstevigen, de syntaxis van woordenboekbegrippen in Python begrijpen.

De syntaxis van woordenboekbegrip begrijpen

De syntaxis voor woordenboekbegrip is eenvoudig maar krachtig. Ze bieden een beknopte manier om een ​​nieuw woordenboek in Python te maken . Ze volgen ook een vergelijkbare syntaxis om de lijst te begrijpen, maar gebruiken accolades {} en een sleutel-waardepaar gescheiden door een dubbele punt.

De basisstructuur is als volgt:

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

In deze syntaxis vertegenwoordigen de sleutel en waarde de uitdrukkingen die worden gebruikt om de sleutels en waarden van het resulterende woordenboek te genereren. De iterable biedt de gegevensbron die wordt gebruikt om de sleutel-waardeparen te maken.

Deze syntaxis is geïntroduceerd in Python 3 en gebackporteerd tot Python 2.7, waardoor brede compatibiliteit tussen Python-versies is gegarandeerd.

Als u bijvoorbeeld een woordenboek wilt maken dat getallen van 0 tot 4 toewijst aan hun kwadraten met behulp van woordenboekbegrip, kunt u de volgende Python-code gebruiken:

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

Dit resulteert in het volgende woordenboek:

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

Wat als u twee variabelen tegelijk wilt herhalen? U kunt dit bereiken door woordenboekbegrip te gebruiken met de functie zip() om een ​​woordenboek te maken van twee iterables, één die de sleutels vertegenwoordigt en de andere die de waarden vertegenwoordigt. Hier is een voorbeeld:

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

Het resulterende woordenboek zal zijn:

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

Met woordenboekbegrip kunt u ook een optionele if-instructie toevoegen aan het einde van het begrip om een ​​voorwaardelijk filter toe te passen op de opgenomen items.

U kunt bijvoorbeeld een woordenboek maken met alleen even getallen en hun kwadraten met behulp van woordenboekbegrip:

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

Dit resulteert in:

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

Nu u enigszins bekend bent met de syntaxis van begrip, gaan we eens kijken naar enkele voorbeelden van begrip.

Voorbeelden van woordenboekbegrip

Woordenboekbegrip vindt een reeks gebruiksscenario's dankzij de krachtige en elegante syntaxis. Ze kunnen u tijd besparen en uw code leesbaarder maken.

Nummers toewijzen aan hun vierkanten

Overweeg een eenvoudig voorbeeld waarin u een woordenboek wilt maken dat getallen toewijst aan hun vierkanten met behulp van Python-woordenboekbegrippen:

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

Dit levert het volgende op:

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

De bovenstaande code doet hetzelfde als zes keer een lus uitvoeren en elk getal kwadrateren. De onderstaande code demonstreert het uitvoeren van een lus om de kwadraten van getallen te nemen:

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

print(squares)

Op dit punt vraag je je misschien af ​​waarom je begrip zou gebruiken als je loops kunt gebruiken. Bij het programmeren is een vuistregel om compacte en efficiënte code te schrijven.

Je kunt ook voorwaarden stellen aan je begrip. U wilt bijvoorbeeld een woordenboek maken dat alleen even getallen en hun kwadraten bevat:

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

Het uitvoeren van deze code zal een nieuw woordenboek produceren zoals het volgende:

{2: 4, 4: 16}

Sleutels en waarden omkeren

U kunt woordenboekelementen ook gemakkelijk omkeren met woordenboekbegrip in Python.

De volgende code laat zien hoe sleutels en waarden van een bestaand woordenboek kunnen worden omgekeerd met behulp van woordenboekbegrip:

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

Het bovenstaande woordenboekbegrip (of dictaatbegrip) zal het volgende afdrukken:

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

Raadpleeg de onderstaande video om een ​​goed begrip te krijgen van wat woordenboeken zijn en hoe u ze voor verschillende gevallen kunt gebruiken:

De gegeven voorbeelden dienen als een solide basis voor het gebruik van woordenboekbegrip in uw Python-projecten.

Ook kan het begrip van woordenboeken verder worden geoptimaliseerd, waardoor een enkele regel code complexe taken kan uitvoeren die mogelijk meer tijd en geheugen in beslag nemen met lussen.

3 grote voordelen van woordenboekbegrip

U hebt de elegantie van woordenboekbegrip ervaren door de gegeven voorbeelden. Afgezien van leesbaarheid bieden begrip verschillende voordelen, waaronder efficiëntie, bij het werken met Python's efficiënte sleutel/waarde hash-tabelstructuur, dict comprehension genoemd.

1. Duidelijke en eenvoudige code maken

Met begrip kunt u moeiteloos en op een leesbare manier nieuwe woordenboeken maken. Ze zorgen ervoor dat uw code er meer Pythonisch uitziet en aanvoelt in vergelijking met traditionele loops.

2. Betere prestaties met stijl

Begrippen zijn niet alleen elegant, maar ook efficiënt. Ze werken vaak sneller dan for-lussen omdat ze een enkele expressie gebruiken. Python optimaliseert dit soort code, waardoor het niet meer nodig is om herhaaldelijk de woordenboekconstructor aan te roepen of de methode update() te gebruiken.

3. Eenvoudig filteren en gegevenstransformatie

Een ander voordeel van woordenboekbegrip is de eenvoud bij het filteren en transformeren van gegevens. U kunt bijvoorbeeld een nieuw woordenboek maken van een bestaand woordenboek door een voorwaarde toe te passen of de sleutels of waarden te wijzigen.

Het is van cruciaal belang om te begrijpen wanneer u woordenboekbegrip in Python moet gebruiken, omdat ze snel complex en moeilijker te lezen en te schrijven kunnen worden. Laten we nu eens kijken naar enkele use-cases voor het begrijpen van woordenboeken in Python.

3 voorbeelden van wanneer u woordenboekbegrip moet gebruiken

Begrippen zijn nuttig in de volgende 3 scenario's:

1. Bij het maken van een woordenboek uit twee lijsten

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

2. Bij het filteren van een woordenboek op basis van waarde

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

3. Bij het transformeren van sleutels of waarden

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

Het is belangrijk om te onthouden dat hoewel begrip uw code eleganter en efficiënter kan maken, ze ook moeilijk te lezen kunnen worden als ze te ingewikkeld zijn.

Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende valkuilen bij het gebruik van woordenboekbegrippen.

Valkuilen van woordenboekbegrip

Woordenboekbegrip brengt elegantie en efficiëntie, maar brengt ook uitdagingen met zich mee. We bespreken veelvoorkomende valkuilen met betrekking tot leesbaarheid, complexiteit en prestaties met grote datasets.

Evenwicht tussen complexiteit en leesbaarheid

Complexe woordenboekbegrippen kunnen moeilijk te lezen zijn. Geef prioriteit aan codeleesbaarheid, vooral wanneer u met anderen werkt. In sommige gevallen kunnen traditionele for-lussen eenvoudiger en beter te onderhouden zijn.

Prestaties met grote datasets

Voor grote datasets is het begrip van woordenboeken niet altijd optimaal. Volgens Stack Overflow kan een ingebouwde dict()-constructor beter presteren dan woordenboekbegrippen met talloze sleutel-waardeparen vanwege looping in C.

Vergelijking met andere methoden

In deze sectie vergelijken we woordenboekbegrippen met twee alternatieve methoden voor het maken van woordenboeken in Python: for-loops en lambda-functies.

For loop

Het gebruik van een for-lus om een ​​woordenboek te maken, omvat het initialiseren van een leeg woordenboek en het vervolgens doorlopen van het gewenste geldige sleutelwaardepaar, waarbij elk paar aan het woordenboek wordt toegevoegd. Dit is een meer uitgebreide methode in vergelijking met woordenboekbegrip.

Het volgende is een voorbeeld van het maken van een woordenboek met behulp van for-lussen:

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

Omgekeerd kunt u met een woordenboekbegrip hetzelfde resultaat bereiken in een enkele regel:

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

Zoals je kunt zien, bieden begrippen een beknopte en beter leesbare manier om woordenboeken in Python te maken.

Lambda-functies

We kunnen ook Lambda-functies gebruiken om woordenboeken te maken. Lambda-functies zijn een manier om kleine, anonieme functies in Python te maken. Ze kunnen worden gebruikt in combinatie met de functie map() om een ​​woordenboek te maken.

Laten we eens kijken naar een voorbeeld van Lambda-functies om woordenboeken te maken:

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

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

Ter vergelijking, hier is hoe hetzelfde woordenboek kan worden gemaakt met behulp van begrip:

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

Nogmaals, woordenboekbegrip biedt een beknopt en leesbaarder alternatief voor het maken van woordenboeken met behulp van lambda-functies en de functie map().

Beste praktijken voor het begrijpen van woordenboeken

Bij het gebruik van begrip in Python is het essentieel om best practices te volgen om de leesbaarheid, onderhoudbaarheid en efficiëntie te verbeteren. Hier zijn enkele praktische tips om te overwegen:

1. Houd het begrip van het woordenboek eenvoudig

Woordenboekbegrip is krachtig, maar het moet duidelijk en beknopt zijn. Als je begrip te ingewikkeld wordt of meerdere regels omvat, overweeg dan om in plaats daarvan een traditionele for-lus te gebruiken. Dit bevordert het begrip van de code, vooral voor anderen of wanneer u uw werk later opnieuw bekijkt.

2. Maak gebruik van ingebouwde functies

Python biedt ingebouwde functies zoals zip() en enumerate() die helpen bij het creëren van begrip. Gebruik deze functies om uw code te stroomlijnen en leesbaarder te maken.

Als je bijvoorbeeld zip() gebruikt om twee lijsten te combineren en een woordenboek te maken, krijg je beknopte en duidelijke code zoals deze:

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

3. Gebruik voorwaardelijke verklaringen verstandig

Neem indien nodig voorwaardelijke verklaringen op in uw begrip, maar gebruik ze niet te veel. Ze kunnen helpen bij het filteren of wijzigen van het resulterende woordenboek, maar te veel geneste voorwaarden kunnen de code moeilijk leesbaar maken. Een eenvoudig voorbeeld van een voorwaardelijke verklaring is:

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

4. Houd rekening met het begrip van geneste woordenboeken

Het begrip van geneste woordenboeken kan woordenboeken met geneste structuren genereren. Echter, net als voorwaardelijke verklaringen, kan een teveel aan genest woordenboek de code moeilijker te ontcijferen maken. Ga niet verder dan twee niveaus van nesting in uw begrip van geneste woordenboeken.

Soms moet u begrip van geneste woordenboeken binnen lussen gebruiken om de gewenste efficiëntie te bereiken.

Ons laatste woord

Inmiddels heb je het begrijpen van woordenboeken in Python onder de knie. Deze elegante, efficiënte techniek helpt bij het maken van woordenboeken door herhalingen te herhalen of voorwaarden te gebruiken. Begrip stroomlijnt uw code en verbetert de leesbaarheid en onderhoudbaarheid.

Het maken van nieuwe woordenboeken is gemakkelijk met begrip, wat tijd en moeite bespaart in vergelijking met traditionele for-loops. Ze zijn handig in real-world toepassingen zoals gegevensverwerking, mapping en transformatie.

Als je je Python-kennis wilt vergroten en een echte pro wilt worden, voor onze Python-cursus en zie hoe we 's werelds beste Python-gebruikers creëren.