Учебник по изучению словаря Python

Язык программирования Python предлагает уникальный набор инструментов, которые делают программирование не только увлекательным, но и ускоряют ваш прогресс в качестве программиста. Благодаря простоте использования Python стал популярным языком для различных отраслей, от веб-разработки и науки о данных до финансов и не только.

Понимание словарей Python — это важный инструмент, который позволяет динамически генерировать словари, перебирая существующие итерируемые структуры данных или словари для создания новых. Вы можете думать, что понимание словаря похоже на понимание списка, но с немного другим вариантом использования.

Когда вы познакомитесь с включениями, вы обнаружите, что они могут значительно улучшить код, повышая ясность и устраняя необходимость в длинных повторяющихся циклах.

Если вы новичок в Python , возможно, вы не сталкивались с пониманием или не использовали его в своем коде. Прежде чем погрузиться в синтаксис, давайте ответим на основной вопрос: что такое понимание словаря Python?

Оглавление

• Что такое понимание словаря Python?
• Понимание синтаксиса понимания словаря
• Примеры словарного понимания
  • Сопоставление чисел с их квадратами
  • Обратные ключи и значения
• 3 основных преимущества понимания словаря
  • 1. Создание понятного и простого кода
  • 2. Лучшая производительность со стилем
  • 3. Простая фильтрация и преобразование данных
• 3 примера использования словарного понимания
  • 1. При создании словаря из двух списков
  • 2. При фильтрации словаря по значению
  • 3. При преобразовании ключей или значений
• Подводные камни словарного понимания
  • Баланс между сложностью и читабельностью
  • Производительность с большими наборами данных
• Сравнение с другими методами
  • Для цикла
  • Лямбда-функции
• Лучшие практики для понимания словаря
• Наше последнее слово

Что такое понимание словаря Python?

Python Dictionary Comprehension — это краткий способ создания словарей с использованием простых выражений. Это позволяет создавать новые словари без использования for-loops.e.

Давайте рассмотрим пример понимания. Предположим, у вас есть два списка, один из которых содержит ключи, а другой — значения:

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

Используя понимание словаря, вы можете создать новый словарь, перебирая два списка и комбинируя соответствующие пары ключ-значение:

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

Вывод будет:

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

Приведенный выше пример должен дать представление о том, что такое включение в Python . Чтобы еще больше помочь вам укрепить концепцию, давайте разберемся с синтаксисом понимания словаря в Python.

Понимание синтаксиса понимания словаря

Синтаксис для понимания словаря прост, но мощен. Они предлагают краткий способ создания нового словаря в Python . Кроме того, они следуют аналогичному синтаксису для понимания списка, но используют фигурные скобки {} и пару ключ-значение, разделенные двоеточием.

Базовая структура выглядит следующим образом:

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

В этом синтаксисе ключ и значение представляют выражения, используемые для генерации ключей и значений результирующего словаря. Итерируемый объект предоставляет источник данных, используемых для создания пар ключ-значение.

Этот синтаксис был представлен в Python 3 и перенесен в Python 2.7, что обеспечивает широкую совместимость между версиями Python.

Например, чтобы создать словарь, который сопоставляет числа от 0 до 4 с их квадратами с помощью понимания словаря, вы можете использовать следующий код Python:

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

В результате получится следующий словарь:

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

Что делать, если вы хотите перебрать две переменные одновременно? Вы можете добиться этого, используя понимание словаря с функцией zip() для создания словаря из двух итераций, одна из которых представляет ключи, а другая представляет значения. Вот пример:

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

В результате словарь будет:

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

Понимание словаря также позволяет добавить необязательный оператор if в конце понимания, чтобы применить условный фильтр к включенным элементам.

Например, вы можете создать словарь только с четными числами и их квадратами, используя понимание словаря:

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

Это приводит к:

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

Теперь, когда вы немного знакомы с синтаксисом понимания, давайте рассмотрим несколько примеров понимания.

Примеры словарного понимания

Понимание словаря находит множество вариантов использования благодаря своему мощному и элегантному синтаксису. Они могут сэкономить ваше время и сделать ваш код более читабельным.

Сопоставление чисел с их квадратами

Рассмотрим простой пример, в котором вы хотите создать словарь, который отображает числа в их квадраты, используя интерпретацию словаря Python:

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

Это выведет:

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

Приведенный выше код выполняет ту же работу, что и шестикратный запуск цикла и возведение каждого числа в квадрат. Код ниже демонстрирует выполнение цикла для получения квадратов чисел:

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

print(squares)

В этот момент вам может быть интересно, зачем использовать понимание, когда вы можете использовать циклы. В программировании эмпирическое правило заключается в том, чтобы писать компактный и эффективный код.

Вы также можете применять условия к вашему пониманию. Например, вы можете создать словарь, содержащий только четные числа и их квадраты:

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

Запуск этого кода создаст новый словарь, подобный следующему:

{2: 4, 4: 16}

Обратные ключи и значения

Вы также можете легко реверсировать элементы словаря с помощью понимания словаря в Python.

В следующем коде показано, как поменять местами ключи и значения существующего словаря с помощью понимания словаря:

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

Приведенное выше понимание словаря (или понимание словаря) напечатает следующее:

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

Чтобы получить хорошее представление о том, что такое словари и как их можно использовать в разных случаях, обратитесь к видео, приведенному ниже:

Приведенные примеры служат прочной основой для использования понимания словаря в ваших проектах Python.

Кроме того, понимание словаря может быть дополнительно оптимизировано, позволяя одной строке кода выполнять сложные задачи, которые могут потребовать больше времени и памяти с помощью циклов.

3 основных преимущества понимания словаря

Вы испытали элегантность понимания словаря на приведенных примерах. Помимо удобочитаемости, вставки предлагают несколько преимуществ, в том числе эффективность при работе с эффективной структурой хэш-таблицы «ключ/значение» Python, называемой dict comprehension.

1. Создание понятного и простого кода

Понимание позволяет создавать новые словари легко и в удобочитаемой форме. Они делают ваш код более похожим на Python по сравнению с традиционными циклами.

2. Лучшая производительность со стилем

Понимания не только элегантны, но и эффективны. Часто они работают быстрее, чем циклы for, поскольку используют одно выражение. Python оптимизирует такой код, избавляя от необходимости многократного вызова конструктора словаря или использования метода update().

3. Простая фильтрация и преобразование данных

Еще одним преимуществом понимания словаря является простота фильтрации и преобразования данных. Например, вы можете создать новый словарь из существующего, применив условие или изменив ключи или значения.

Крайне важно понимать, когда использовать понимание словаря в Python, поскольку они могут быстро стать сложными и трудными для чтения и записи. Теперь давайте рассмотрим некоторые варианты использования словарного понимания в Python.

3 примера использования словарного понимания

Понимание полезно в следующих 3 сценариях:

1. При создании словаря из двух списков

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

2. При фильтрации словаря по значению

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

3. При преобразовании ключей или значений

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

Важно помнить, что хотя включения могут сделать ваш код более элегантным и эффективным, они также могут стать трудными для чтения, если они слишком сложны.

Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных ошибок при использовании словарных понятий.

Подводные камни словарного понимания

Понимание словаря приносит элегантность и эффективность, но также сопряжено с проблемами. Мы обсудим распространенные ловушки, связанные с удобочитаемостью, сложностью и производительностью при работе с большими наборами данных.

Баланс между сложностью и читабельностью

Сложное понимание словаря может быть трудным для чтения. Отдайте предпочтение читабельности кода, особенно при совместной работе. В некоторых случаях традиционные циклы for могут быть проще и удобнее в сопровождении.

Производительность с большими наборами данных

Для больших наборов данных понимание словаря не всегда может быть оптимальным. Согласно Stack Overflow , встроенный конструктор dict() может превзойти по производительности понимание словаря с многочисленными парами ключ-значение из-за зацикливания в C.

Сравнение с другими методами

В этом разделе мы сравним обработку словарей с двумя альтернативными методами создания словарей в Python: циклами for и лямбда-функциями.

Для цикла

Использование цикла for для создания словаря включает в себя инициализацию пустого словаря, а затем итерацию по нужной допустимой паре ключ-значение, добавляя каждую пару в словарь. Это более подробный метод по сравнению со словарным пониманием.

Ниже приведен пример создания словаря с использованием цикла for:

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

И наоборот, понимание словаря позволяет достичь того же результата в одной строке:

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

Как видите, включения обеспечивают краткий и более читаемый способ создания словарей в Python.

Лямбда-функции

Мы также можем использовать функции Lambda для создания словарей. Лямбда-функции — это способ создания небольших анонимных функций в Python. Их можно использовать вместе с функцией map() для создания словаря.

Давайте рассмотрим пример функций Lambda для создания словарей:

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

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

Для сравнения, вот как можно создать тот же словарь, используя понимание:

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

Опять же, понимание словаря обеспечивает краткую и более удобочитаемую альтернативу созданию словарей с использованием лямбда-функций и функции map().

Лучшие практики для понимания словаря

При использовании включений в Python важно следовать передовым методам, чтобы повысить удобочитаемость, удобство сопровождения и эффективность. Вот несколько лучших практик, которые следует учитывать:

1. Делайте понимание словаря простым

Понимание словаря является мощным, но оно должно быть ясным и кратким. Если ваше понимание становится слишком сложным или занимает несколько строк, рассмотрите возможность использования вместо этого традиционного цикла for. Это помогает понять код, особенно для других или при повторном просмотре вашей работы позже.

2. Используйте встроенные функции

Python предлагает встроенные функции, такие как zip() и enumerate(), которые помогают создавать понимания. Используйте эти функции, чтобы упростить код и сделать его более читабельным.

Например, использование zip() для объединения двух списков и создания словаря дает краткий и чистый код, подобный этому:

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

3. Используйте условные операторы с умом

Включайте условные операторы в свои понимания, когда это необходимо, но не злоупотребляйте ими. Они могут помочь отфильтровать или изменить результирующий словарь, но слишком много вложенных условий могут затруднить чтение кода. Простой пример с условным оператором:

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

4. Помните о вложенном понимании словаря

Понимание вложенных словарей может генерировать словари с вложенными структурами. Однако, как и в случае с условными операторами, избыток вложенного словаря может затруднить расшифровку кода. Избегайте выхода за пределы двух уровней вложенности в понимании вложенного словаря.

Иногда вам, возможно, придется использовать вложенное понимание словаря внутри циклов для достижения желаемой эффективности.

Наше последнее слово

К настоящему моменту вы освоили понимание словаря в Python. Этот элегантный и эффективный метод помогает создавать словари, перебирая итерации или используя условия. Понимание оптимизирует ваш код, повышая его читабельность и удобство сопровождения.

Создание новых словарей упрощает понимание, экономя время и усилия по сравнению с традиционными циклами for. Они полезны в реальных приложениях, таких как обработка данных, отображение и преобразование.

Если вы хотите углубить свои знания Python и стать настоящим профессионалом, на наш курс Python и посмотрите, как мы создаем лучших в мире пользователей Python.