Python get dict: Python dictionary get() Method — Tutorialspoint

Метод Get () для словарей в Python

В словарях Python следующий метод — это обычный метод доступа к значению ключа.

Проблема, которая возникает здесь, состоит в том, что 3-я строка кода возвращает ключевую ошибку:

Traceback (most recent call last):
  File ".\dic.py", line 3, in 
    print (dic["C"])
KeyError: 'C'

Метод get () используется, чтобы избежать таких ситуаций. Этот метод возвращает значение для данного ключа, если он присутствует в словаре. Если нет, то он вернет None (если get () используется только с одним аргументом).

Синтаксис:

Dict.get (ключ, по умолчанию = Нет)

Пример:

Выход:

1
None
Not Found !

Эта статья пополняемая Mayank Равата Если вы любите GeeksforGeeks и хотела бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью contribute.geeksforgeeks.org или по почте статьи [email protected]. Смотрите свою статью, появляющуюся на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим вундеркиндам.

Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное или вы хотите поделиться дополнительной информацией по обсуждаемой выше теме.

Рекомендуемые посты:

Метод Get () для словарей в Python

0.00 (0%) 0 votes

преобразование строки в dict с использованием понимания списка в python

я сталкивался с этой проблемой несколько раз и, похоже, не могу найти простое решение.
Скажем, у меня есть строка

    string = "a=0 b=1 c=3"

Я хочу преобразовать это в словарь с A, b и c, являющимся ключом и 0, 1 и 3, являющимися их соответствующими значениями (преобразованными в int). Очевидно, я могу это сделать:

    list = string.split()
    dic = {}
    for entry in list:
        key, val = entry.split('=')
        dic[key] = int(val)

но мне это не очень нравится для цикла, это кажется настолько простым, что вы должны иметь возможность преобразовать его в какое-то выражение понимания списка. И это работает для немного более простых случаев, когда val может быть строкой.

  dic = dict([entry.split('=') for entry in list])

однако мне нужно преобразовать val в int на лету и сделать что-то вроде этого синтаксически неверно.

  dic = dict([[entry[0], int(entry[1])] for entry.split('=') in list])

Итак, мой вопрос: есть ли способ устранить цикл for, используя понимание списка? Если нет, есть ли какой-то встроенный метод python, который сделает это для меня?

8 ответов

вы имеете в виду это?

>>> dict( (n,int(v)) for n,v in (a.split('=') for a in string.split() ) )
{'a': 0, 'c': 3, 'b': 1}

Как насчет однострочного без понимания списка?

 foo="a=0 b=1 c=3"
 ans=eval( 'dict(%s)'%foo. replace(' ',',')) )
 print ans
{'a': 0, 'c': 3, 'b': 1}

3

автор: Vicki Laidler

попробуйте следующее:

dict([x.split('=') for x in s.split()])

3

автор: Rostyslav Dzinko

Мне иногда нравится этот подход, особенно когда логика создания ключей и значений сложнее:

s = "a=0 b=1 c=3"

def get_key_val(x):
    a,b = x. split('=')
    return a,int(b)

ans = dict(map(get_key_val,s.split()))

В настоящее время вы, вероятно, должны использовать понимание словаря, введенное в 2.7:

mydict = {key: int(value) for key, value in (a.split('=') for a in mystring.split())}

понимание словаря быстрее и ярче (и, на мой взгляд, более читаемым).

from timeit import timeit

setup = """mystring = "a=0 b=1 c=3\""""
code1 = """mydict = dict((n,int(v)) for n,v in (a.split('=') for a in mystring.split()))""" # S.Lott's code
code2 = """mydict = {key: int(value) for key, value in (a.split('=') for a in mystring.split())}"""

print timeit(code1, setup=setup, number=10000) # 0.115524053574
print timeit(code2, setup=setup, number=10000) # 0.105328798294

from cgi import parse_qsl
text = "a=0 b=1 c=3"
dic = dict((k, int(v)) for k, v in parse_qsl(text. )(?P<id>\w+)=(?P<val>\d+)', ' "\g<id>":\g<val>,', string) +"}"
dict = eval(string2)
print type(string), type(string2), type(dict)
print string, string2, dict

регулярное выражение здесь довольно сырое и не поймает все возможные идентификаторы python, но я хотел сохранить его простым для простоты.
Конечно, если у вас есть контроль над тем, как генерируется входная строка, просто создайте ее в соответствии с синтаксисом python и eval его.
Но конечно вы должны выполнить дополнительные проверки, чтобы убедиться, что код вводится там!

Модуль collections на примерах

Модуль collections содержит специализированный контейнер типов данных, который может быть использован для замены контейнеров общего назначения Python (dict, tuple, list, и set). Мы изучим следующие части этого замечательного модуля:

• ChainMap
• defaultdict
• deque
• namedtuple
• OrderedDict

Также существует наследованный модуль коллекций под названием abc, или Abstract Base Classes. Мы рассмотрим его в другой раз. Давайте начнем с контейнера ChainMap!

ChainMap

ChainMap – это класс, который дает возможность объединить несколько сопоставлений вместе таким образом, чтобы они стали единым целым. Если вы обратитесь к документации, то увидите, что данный класс принимает **maps*.

Это значит, что ChainMap будет принимать любое количество сопоставлений или словарей и превращать их в единое обновляемое представление. Давайте взглянем на пример, чтобы вы могли увидеть, как это работает:

from collections import ChainMap

car_parts = {
‘hood’: 500,
‘engine’: 5000,
‘front_door’: 750
}

car_options = {
‘A/C’: 1000,
‘Turbo’: 2500,
‘rollbar’: 300
}

car_accessories = {
‘cover’: 100,
‘hood_ornament’: 150,
‘seat_cover’: 99
}

car_pricing = ChainMap(car_accessories, car_options, car_parts)

print(car_pricing[‘hood’]) # 500

Здесь мы импортировали ChainMap из модуля collections. Затем мы создали три словаря Python. Далее, мы создали экземпляр ChainMap, передав эти три словаря. В конце мы попытались получить доступ к одному из ключей в нашем ChainMap. После этого, ChainMap пройдет через каждое сопоставление, чтобы увидеть, существует ли данный ключ и имеет ли он значение. Если это так, тогда ChainMap вернет первое найденное значение, которое соответствует ключу. Это весьма полезно в тех случаях, когда вам нужно установить настройки по умолчанию.

Давайте представим, что нам нужно создать приложение, которое имеет определенные настройки по умолчанию. Приложение также будет знать о переменных среды операционной системы. Если существует переменная среды, которая соответствует значению ключа, который расположен в нашем приложении по умолчанию, тогда среда переопределит наши настройки по умолчанию. Теперь давайте представим, что мы можем передавать аргументы нашему приложению. Эти аргументы имеют преимущество над средой и настройками по умолчанию. Это тот случай, когда ChainMap представлен во всей красе. Давайте взглянем на пример, который основан на документации Python:

import argparse
import os

from collections import ChainMap


def main():
app_defaults = {‘username’:’admin’, ‘password’:’admin’}

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(‘-u’, ‘—username’)
parser.add_argument(‘-p’, ‘—password’)
args = parser.parse_args()

command_line_arguments = {
key:value for key, value in vars(args).items() if value
}

chain = ChainMap(
command_line_arguments,
os.environ,
app_defaults
)

print(chain[‘username’])


if __name__ == ‘__main__’:
main()
os.environ[‘username’] = ‘test’
main()

Давайте немного притормозим. Здесь мы импортировали модуль Python argparse совместно с модулем os. Мы также импортировали ChainMap.Next, простую функцию со слегка нелепыми настройками. Я видел, что эти настройки используются в некоторых популярных роутерах. Далее, мы устанавливаем наш парсер аргументов, и указываем ему, как именно он будет обрабатывать определенные параметры командной строки. Обратите внимание на то, что argparse не предоставляет способ получения объектов словаря или его аргументов, так что мы используем dict для извлечения того, что нам нужно. Здесь мы задействуем встроенный инструмент Python vars. Если вы вызовете его без аргументов, то vars будет вести себя как встроенный locals. Но если передать его объекту, то vars будет выступать в роли эквивалента свойству объекта __dict__. Другими словами, vars(args) равен args.__dict__. В конце мы создаем наш ChainMap, передав аргументы нашей командной строке (если таковые имеются), затем переменные среды и, наконец, настройки. В конце кода, мы пытаемся вызвать нашу функцию, затем устанавливаем переменные среды и снова делаем вызов. Запустите его и увидите, что в выдаче будет admin, и, как и ожидалось, test. Теперь попробуем вызвать скрипт с аргументом командной строки:

python chain_map. py -u mike

После запуска кода, я получил mike дважды. Это связанно с тем, что аргумент нашей командной строки переопределяет все остальное. Не важно, что мы установили среду, так как наш ChainMap смотрит на аргументы командной строки в первую очередь, затем на все остальное. Теперь вы знаете, как использовать ChainMaps, так что мы можем перейти к Counter!

Counter

Модуль collections также предоставляет нам небольшой аккуратный инструмент, который поддерживает быстрый и удобный в пользовании калькулятор. Этот инструмент называется Counter. Вы можете запустить его против большинства итерируемых. Давайте попробуем взглянуть на него в строке.

from collections import Counter

a = Counter(‘superfluous’)

# Counter({‘u’: 3, ‘s’: 2, ‘e’: 1, ‘l’: 1, ‘f’: 1, ‘o’: 1, ‘r’: 1, ‘p’: 1})
print(a)

counter = Counter(‘superfluous’)
print(counter[‘u’]) # 3

В данном примере мы импортировали Counter из модуля collections и передали его строке. Это возвращает нам объект Counter, который является наследуемым классом словаря Python. Когда мы запускаем эту же команду, но назначаем её счетчик переменной, чтобы доступ к словарю был несколько проще. В данном случае, мы видим, что буква “u” встречается три раза в нашем примере. Класс Counter предоставляет несколько методов, которые могут вас заинтересовать. Например, вы можете вызывать элементы, которые будут выполнять итерацию над элементами, расположенными в словаре, но в произвольном порядке. Вы можете подумать, что эта функция является своего рода скремблером, так как выдача в этом случае представлена как скремблированная версия строки.

print(list(counter.elements()))
# [‘e’, ‘l’, ‘f’, ‘o’, ‘r’, ‘s’, ‘s’, ‘p’, ‘u’, ‘u’, ‘u’]

Еще один полезный метод это most_common. Вы можете спросить Counter о том, какие объекты являются наиболее распространенными, передав число, отображающее наиболее часто повторяющие объекты “n”:

print(counter.most_common(2))
# [(‘u’, 3), (‘s’, 2)]

Здесь мы попросили наш Counter выяснить, какие два объекта являются наиболее повторяемыми. Как вы видите, мы получили список кортежей, в котором указано, что “u” встречается 3 раза, а “s” – два раза. Еще один метод, который я хотел бы рассмотреть, это метод subtract.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Метод subtract принимает итерируемые или отражения и использует этот аргумент для вычета. Это немного проще понять, если взглянуть на код:

from collections import Counter

counter_one = Counter(‘superfluous’)

# Counter({‘u’: 3, ‘s’: 2, ‘e’: 1, ‘l’: 1, ‘f’: 1, ‘o’: 1, ‘r’: 1, ‘p’: 1})
print(counter_one)

counter_two = Counter(‘super’)
counter_one.subtract(counter_two)

print(counter_one)
# Counter({‘u’: 2, ‘l’: 1, ‘f’: 1, ‘o’: 1, ‘s’: 1, ‘e’: 0, ‘r’: 0, ‘p’: 0})

Здесь мы создали заново наш первый счетчик и вывели его, чтобы узнать, что же в нем находится. Далее мы создали второй объект Counter. Наконец, мы вычли второй счетчик из первого. Если вы внимательно рассмотрите выдачу в конце, вы увидите, что количество букв для пяти объектов было уменьшено на одну. Как я заметил в начале раздела, вы можете использовать Counter против любых итерируемых или сопоставлений, так что вам не нужно использовать только строки. Вы можете также передать его кортежам, словарям и спискам! Попробуйте на практике, чтобы увидеть, как он работает с разными типами данных:
Теперь мы готовы к тому, чтобы перейти к defaultdict!

defaultdict

Модуль collections содержит удобный инструмент под названием defaultdict. Это наследуемый класс Python dict, который принимает default_factory как первичный аргументы. Тип default_factory — это обычный тип Python, такой как int или list, но вы также можете использовать функцию или лямбду. Давайте начнем с создания обычного словаря Python, который считает, сколько раз было использовано каждое слово в предложении:

sentence = «The red for jumped over the fence and ran to the zoo for food»
words = sentence.split(‘ ‘)

reg_dict = {}
for word in words:
if word in reg_dict:
reg_dict[word] += 1
else:
reg_dict[word] = 1

print(reg_dict)

Если вы запустите этот код, вы увидите выдачу, которая соответствует следующему:

{‘The’: 1,
‘and’: 1,
‘fence’: 1,
‘food’: 1,
‘for’: 2,
‘jumped’: 1,
‘over’: 1,
‘ran’: 1,
‘red’: 1,
‘the’: 2,
‘to’: 1,
‘zoo’: 1}

Давайте попробуем сделать то же самое, но с defaultdict.

from collections import defaultdict

sentence = «The red for jumped over the fence and ran to the zoo for food»
words = sentence.split(‘ ‘)

d = defaultdict(int)
for word in words:
d[word] += 1

print(d)

Вы обнаружите, что этот код намного проще. Это связано с тем, что defaultdict автоматически назначает ноль как значение любому ключу, который еще не имеет значения. Мы добавили одно, так что теперь в нем больше смысла, и оно также будет увеличиваться, если слово повторяется в предложении несколько раз в предложении.

defaultdict(<class ‘int’>,
{‘The’: 1,
‘and’: 1,
‘fence’: 1,
‘food’: 1,
‘for’: 2,
‘jumped’: 1,
‘over’: 1,
‘ran’: 1,
‘red’: 1,
‘the’: 2,
‘to’: 1,
‘zoo’: 1})

Давайте попробуем использовать тип списка в качестве нашей фабрики по умолчанию. Сначала мы начнем с обычного словаря так же, как мы делали это раньше:

my_list = [(1234, 100.23), (345, 10.45), (1234, 75.00),
(345, 222.66), (678, 300.25), (1234, 35.67)]

reg_dict = {}
for acct_num, value in my_list:
if acct_num in reg_dict:
reg_dict[acct_num].append(value)
else:
reg_dict[acct_num] = [value]

print(reg_dict)

Этот пример основан на одном коде, который я написал несколько лет назад. В основном я читал файл строка за строкой, и мне нужно было получить номер аккаунта и сумму платежа, а также отслеживать их. При этом сделать это таким образом, чтобы я смог подвести итоги каждой учетной записи. Мы опустим часть с суммированием в нашем примере. Если вы запустите этот код, вы получите выдачу, на подобие следующей:

{345: [10.45, 222.66], 678: [300.25], 1234: [100.23, 75.0, 35.67]}

Теперь мы меняем этот код, используя defaultdict:

from collections import defaultdict

my_list = [(1234, 100.23), (345, 10.45), (1234, 75.00),
(345, 222.66), (678, 300.25), (1234, 35.67)]

d = defaultdict(list)
for acct_num, value in my_list:
d[acct_num].append(value)

print(d)

И снова, этот код разрывает условную логику if/else, что упрощает данный код. Давайте рассмотрим выдачу вышеописанного кода:

defaultdict(<class ‘list’>,
{345: [10.45, 222.66],
678: [300.25],
1234: [100.23, 75.0, 35.67]})

Здесь хранится кое-что интересное. Давайте попробуем использовать еще и лямбду в качестве default_factory.

from collections import defaultdict

animal = defaultdict(lambda: «Monkey»)
animal[‘Sam’] = ‘Tiger’

print(animal[‘Nick’]) # Monkey

print(animal)
# defaultdict(<function <lambda> at 0x7f32f26da8c0>, {‘Nick’: ‘Monkey’, ‘Sam’: ‘Tiger’})

Здесь мы создали defaultdict, который назначает ‘Monkey’ в качестве значения по умолчания любому ключу. Мы установили в ‘Tiger’, далее, следующий ключ мы не устанавливаем вообще. Если выведите второй ключ, вы увидите, что он был назначен как ‘Monkey’. В случае, если вы еще не поняли, практически невозможно вызвать ошибку KeyError, пока default_factory установлен в чем-то, что имеет смысл. В документации отмечают, что если вы устанавливаете default_factory в None, то вы получите KeyError. Давайте посмотрим, как это работает:

from collections import defaultdict

x = defaultdict(None)
print(x[‘Mike’])

Traceback (most recent call last):
Python Shell, prompt 41, line 1
KeyError: ‘Mike’

В этом случае мы просто создали очень кривой defaultdict. Он не может назначать значения по умолчанию нашему ключу, так что вместо этого он выдает KeyError. Конечно, с тех пор как наследованным классом является dict, мы можем только установить ключ в какое-нибудь значение, и это сработает.

deque

В соответствии с документацией Python, deque – это обобщение стеков и очередей. Они являются контейнером замен для списка Python. Они защищены от потоков и поддерживают эффективность соединения памяти, а также сноски с обеих сторон deque. Список оптимизирован под быстрые операции с фиксированной длиной. За всеми подробностями можете обратиться к документации Python. Наш deque поддерживает аргумент maxlen, который устанавливает границы для deque. В противном случае deque будет расти до произвольных размеров. Когда ограниченный deque заполнен, любые новые объекты, которые были добавлены, вызовут такое же количество элементов, которые выскочат с другого конца. Вот основное правило: если вам нужно что-то быстро дописать или вытащить, используйте deque. Если вам нужен быстрый случайный доступ, используйте list. Давайте уделим пару минут, и посмотрим, как мы можем создавать и использовать deque.

from collections import deque
import string

d = deque(string.ascii_lowercase)
for letter in d:
print(letter)

Здесь мы импортируем deque из нашего модуля collections, а также модуль string. Для того, чтобы создать экземпляр deque, нам нужно передать его итерируемой. В данном случае, мы передали его string.ascii_lowercase, и получили список всех строчных букв в алфавите. Наконец, мы сделали цикл над deque и вывели каждый объект. Теперь давайте взглянем на несколько методов, которыми обладает deque.

d.append(‘bork’)
print(d)

# deque([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’, ‘n’,
# ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’, ‘bork’])

d.appendleft(‘test’)
print(d)

# deque([‘test’, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’,
# ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’, ‘bork’])

d.rotate(1)
print(d)

# deque([‘bork’, ‘test’, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’,
# ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’])

Давайте устроим небольшой разбор полетов. Сначала мы разместили строку в правом краю deque. Далее разместили другую строку в левом краю deque. Наконец, мы вызываем rotate в нашем deque и передаем его единице, что заставляет его сместиться один раз в право. Другими словами, это заставляет один объект сместиться с правой части на фронтальную. Вы можете передать ему отрицательное число, чтобы происходило то же самое, но с левой стороны. Давайте закончим этот раздел и взглянем на пример, основанный на документации Python:

from collections import deque


def get_last(filename, n=5):
«»»
Возвращаем последние N кол-во строк из файла
«»»
try:
with open(filename) as f:
return deque(f, n)
except OSError:
print(«Файл не открывается: {}».format(filename))
raise

Этот код работает по схожему принципу с программой-хвостом Linux. Здесь мы передаем имя файла нашему скрипту вместе с n количеством строк, которые мы хотим вернуть. Наш deque ограничен той или иной цифрой, которую мы указываем как n. Это значит, что как только deque заполнится, когда новые строки прочитаны и добавлены в deque, старые строки выпадают из другого конца и отбрасываются. Я также завернул открываемый в операторе файл в простой обработчик исключений, так как очень легко выполнить передачу по неверному пути. Таким образом, мы поймаем несуществующие файлы, к примеру. Теперь мы готовы идти дальше и приступить к изучению namedtuple.

namedtuple

В данном разделе мы сфокусируемся на namedtuple, который можно использовать для замены кортежей Python. Разумеется, namedtuple действует не так примитивно, как может показаться на первый взгляд. Я видел некоторых программистов, которые используют его как struct. Если вы не работали с языком, в котором есть struct, тогда нужно объяснить немного подробнее. Когда мы говорим о struct, мы имеем ввиду сложный тип данных, который группирует список переменных под одним именем. Давайте взглянем на пример того, как создается namedtuple, чтобы понять принцип его работы:

from collections import namedtuple

Parts = namedtuple(‘Parts’, ‘id_num desc cost amount’)
auto_parts = Parts(
id_num=’1234′,
desc=’Ford Engine’,
cost=1200.00,
amount=10
)

print(auto_parts.id_num)

Здесь мы импортировали namedtuple из модуля collections. Далее мы вызываем namedtuple, который вернет новый наследуемый класс кортежа, но с названными полями. Так что фактически мы создали новый класс кортежа. Обратите внимание на то, что у нас имеется странная строка в качестве второго аргумента. Это список свойств, который мы хотим создать, разделенный пробелами. Теперь, когда у нас появился чудесный новый класс, давайте создадим его экземпляр! Как вы видите выше, это делается так же, как когда мы создаем объект auto_parts. Теперь мы можем дать auto_parts доступ к различным предметам, используя точечную нотацию, так как теперь они являются свойствами нашего класса Parts. Одно из преимуществ использования namedtuple над обычным кортежем заключается в том, что вам не нужно отслеживать индекс каждого объекта, так как каждый объект назван и доступен через свойство класса. Давайте взглянем на разницу на примере кода:

auto_parts = (‘1234’, ‘Ford Engine’, 1200.00, 10)
print(auto_parts[2]) # выводим цену: 1200.0

id_num, desc, cost, amount = auto_parts
print(id_num) # ‘1234’

В данном коде мы создали обычный кортеж и передали доступ к цене на двигатель автомобиля, указав Python необходимый нам индекс. Как альтернативный способ, мы можем также извлечь все что есть из кортежа используя множественное назначение. Лично я предпочитаю в таких случаях использовать namedtuple, так как это проще для мозга, и вы можете использовать метод dir() для проверки кортежа и нахождения его свойств. Попробуйте сами, и посмотрите, что у вас выйдет. Как-то раз я искал способ конвертировать словарь Python в объект и наткнулся на код, который делает что-то вроде этого:

from collections import namedtuple

Parts = {
‘id_num’:’1234′,
‘desc’:’Ford Engine’,
‘cost’:1200.00,
‘amount’:10
}

parts = namedtuple(‘Parts’, Parts.keys())(**Parts)
print(parts)
# Parts(amount=10, cost=1200.0, id_num=’1234′, desc=’Ford Engine’)

Это немного странный код, так что давайте разберем его по кусочкам. В первой строке мы импортируем namedtuple, как и раньше. Далее, мы создаем словарь Parts. Пока все логично. Теперь переходим к странной части. Здесь мы создаем наш класс namedtuple и называем его ‘Parts’. Второй аргумент – это список ключей из нашего словаря. Последняя часть этой странной части кода: (Parts)**. Двойная звездочка означает, что мы вызываем наш класс при помощи ключевых аргументов, в нашем случае это словарь. Мы можем разделить эту строку на две части, для большей гигиеничности:

parts = namedtuple(‘Parts’, Parts.keys())
print(parts)
# <class ‘__main__.Parts’>

auto_parts = parts(**Parts)
print(auto_parts)
# Parts(amount=10, cost=1200.0, id_num=’1234′, desc=’Ford Engine’)

Атрибуты и протокол дескриптора в Python / Хабр

Рассмотрим такой код:

class Foo:
    def __init__(self):
        self.bar = 'hello!'

foo = Foo()
print(foo.bar)

Сегодня мы разберём ответ на вопрос: «Что именно происходит, когда мы пишем foo.bar?»

Вы, возможно, уже знаете, что у большинства объектов есть внутренний словарь __dict__, содержащий все их аттрибуты. И что особенно радует, как легко можно изучать такие низкоуровневые детали в Питоне:

>>> foo = Foo()
>>> foo.__dict__
{'bar': 'hello!'}

Давайте начнём с попытки сформулировать такую (неполную) гипотезу:

foo.bar эквивалентно foo.__dict__[‘bar’] .

Пока звучит похоже на правду:

>>> foo = Foo()
>>> foo.__dict__['bar']
'hello!'

Теперь предположим, что вы уже в курсе, что в классах можно объявлять динамические аттрибуты:

>>> class Foo:
...     def __init__(self):
...         self.bar = 'hello!'
...         
...     def __getattr__(self, item):
...         return 'goodbye!'
...         
... foo = Foo()
>>> foo.bar
'hello!'
>>> foo.baz
'goodbye!'
>>> foo.__dict__
{'bar': 'hello!'}

Хм… ну ладно. Видно что __getattr__  может эмулировать доступ к «ненастоящим» атрибутам, но не будет работать, если уже есть объявленная переменная (такая, как foo.bar, возвращающая ‘hello!’, а не ‘goodbye!’). Похоже, всё немного сложнее, чем казалось вначале.

И действительно: существует магический метод, который вызывается всякий раз, когда мы пытаемся получить атрибут, но, как продемонстрировал пример выше, это не __getattr__. Вызываемый метод называется __getattribute__, и мы попробуем понять, как в точности он работает, наблюдая различные ситуации.

Пока что модифицируем нашу гипотезу так:

foo.bar эквивалентно foo.__getattribute__(‘bar’), что примерно работает так:

def __getattribute__(self, item):
  if item in self.__dict__:
    return self.__dict__[item]
  return self.__getattr__(item)

Проверим практикой, реализовав этот метод (под другим именем) и вызывая его напрямую:

>>> class Foo:
...     def __init__(self):
...         self.bar = 'hello!'
...         
...     def __getattr__(self, item):
...         return 'goodbye!'
...     
...     def my_getattribute(self, item):
...         if item in self.__dict__:
...             return self.__dict__[item]
...         return self.__getattr__(item)
>>> foo = Foo()
>>> foo.bar
'hello!'
>>> foo.baz
'goodbye!'
>>> foo.my_getattribute('bar')
'hello!'
>>> foo.my_getattribute('baz')
'goodbye!'

Выглядит корректно, верно?

Отлично, осталось лишь проверить, что поддерживается присвоение переменных, после чего можно расходиться по дом… —

>>> foo.baz = 1337
>>> foo.baz
1337
>>> foo.my_getattribute('baz') = 'h5x0r'
SyntaxError: can't assign to function call

Чёрт.

my_getattribute возвращает некий объект. Мы можем изменить его, если он мутабелен, но мы не можем заменить его на другой с помощью оператора присвоения. Что же делать? Ведь если foo.baz это эквивалент вызова функции, как мы можем присвоить новое значение атрибуту в принципе?

Когда мы смотрим на выражение типа foo.bar = 1, происходит что-то больше, чем просто вызов функции для получения значения foo.bar. Похоже, что присвоение значения атрибуту фундаментально отличается от получения значения атрибута. И правда: мы может реализовать __setattr__, чтобы убедиться в этом:

>>> class Foo:
...     def __init__(self):
...         self.__dict__['my_dunder_dict'] = {}
...         self.bar = 'hello!'
...         
...     def __setattr__(self, item, value):
...         self.my_dunder_dict[item] = value
...     
...     def __getattr__(self, item):
...         return self.my_dunder_dict[item]
>>> foo = Foo()
>>> foo.bar
'hello!'
>>> foo.bar = 'goodbye!'
>>> foo.bar
'goodbye!'
>>> foo.baz
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#75>", line 1, in <module>
    foo.baz
  File "<pyshell#70>", line 10, in __getattr__
    return self.my_dunder_dict[item]
KeyError: 'baz'
>>> foo.baz = 1337
>>> foo.baz
1337
>>> foo.__dict__
{'my_dunder_dict': {'bar': 'goodbye!', 'baz': 1337}}

Пара вещей на заметку относительно этого кода:

1. __setattr__  не имеет своего аналога __getattribute__  (т.е. магического метода __setattribute__ не существует).
2. __setattr__  вызывается внутри __init__, именно поэтому мы  вынуждены делать self.__dict__[‘my_dunder_dict’] = {} вместо self.my_dunder_dict = {}. В противном случае мы столкнулись бы с бесконечной рекурсией.

А ведь у нас есть ещё и property (и его друзья). Декоратор, который позволяет методам выступать в роли атрибутов.

Давайте постараемся понять, как это происходит.

>>> class Foo(object):
...     def __getattribute__(self, item):
...         print('__getattribute__ was called')
...         return super().__getattribute__(item)
...     
...     def __getattr__(self, item):
...         print('__getattr__ was called')
...         return super().__getattr__(item)
...     
...     @property
...     def bar(self):
...          print('bar property was called')
...          return 100
>>> f = Foo()
>>> f.bar
__getattribute__ was called
bar property was called

Просто ради интереса, а что у нас в f.__dict__?

>>> f.__dict__
__getattribute__ was called
{}

В __dict__ нет ключа bar, но __getattr__  почему-то не вызывается. WAT?

bar — метод, да ещё и принимающий в качестве параметра self, вот только это метод находится в классе, а не в экземпляре класса. И в этом легко убедиться:

>>> Foo.__dict__
mappingproxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>,
              '__doc__': None,
              '__getattr__': <function Foo.__getattr__ at 0x038308A0>,
              '__getattribute__': <function Foo.__getattribute__ at 0x038308E8>,
              '__module__': '__main__',
              '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>,
              'bar': <property object at 0x0381EC30>})

Ключ bar действительно находится в словаре атрибутов класса. Чтобы понять работу __getattribute__, нам нужно ответить на вопрос: чей __getattribute__  вызывается раньше — класса или экземпляра?

>>> f.__dict__['bar'] = 'will we see this printed?'
__getattribute__ was called
>>> f.bar
__getattribute__ was called
bar property was called
100

Видно, что первым делом проверка идёт в __dict__  класса, т.е. у него приоритет перед экземпляром.

Погодите-ка, а когда мы вызывали метод bar? Я имею в виду, что наш псевдокод для __getattribute__  никогда не вызывает объект. Что же происходит?

Встречайте протокол дескриптора:

descr.__get__(self, obj, type=None) -> value 

descr.__set__(self, obj, value) -> None 

descr.__delete__(self, obj) -> None 

Вся суть тут. Реализуйте любой из этих трёх методов, чтобы объект стал дескриптором и мог менять дефолтное поведение, когда с ним работают как с атрибутом.

Если объект объявляет и __get__(), и __set__(), то его называют дескриптором данных («data descriptors»). Дескрипторы реализующие лишь __get__() называются дескрипторами без данных («non-data descriptors»).

Оба вида дескрипторов отличаются тем, как происходит перезапись элементов словаря атрибутов объекта. Если словарь содержит ключ с тем же именем, что и у дескриптора данных, то дескриптор данных имеет приоритет (т.е. вызывается __set__()). Если словарь содержит ключ с тем же именем, что у дескриптора без данных, то приоритет имеет словарь (т.е. перезаписывается элемент словаря).

Чтобы создать дескриптор данных доступный только для чтения, объявите и __get__(), и __set__(), где __set__() кидает AttributeError при вызове. Реализации такого __set__() достаточно для создания дескриптора данных.

Короче говоря, если вы объявили любой из этих методов — __get__, __set__  или __delete__, вы реализовали поддержку протокола дескриптора. А это именно то, чем занимается декоратор property: он объявляет доступный только для чтения дескриптор, который будет вызываться в __getattribute__.

Последнее изменение нашей реализации:

foo.bar эквивалентно foo.__getattribute__(‘bar’), что примерно работает так:

def __getattribute__(self, item):
  if item in self.__class__.__dict__:
    v = self.__class__.__dict__[item]
  elif item in self.__dict__:
    v = self.__dict__[item]
  else:
    v = self.__getattr__(item)
  if hasattr(v, '__get__'):
    v = v.__get__(self, type(self))
  return v

Попробуем продемонстрировать на практике:

class Foo:
    class_attr = "I'm a class attribute!"
    
    def __init__(self):
        self.dict_attr = "I'm in a dict!"
        
    @property
    def property_attr(self):
        return "I'm a read-only property!"
    
    def __getattr__(self, item):
        return "I'm dynamically returned!"
    
    def my_getattribute(self, item):
      if item in self.__class__.__dict__:
        print('Retrieving from self.__class__.__dict__')
        v = self.__class__.__dict__[item]
      elif item in self.__dict__:
        print('Retrieving from self.__dict__')
        v = self.__dict__[item]
      else:
        print('Retrieving from self.__getattr__')
        v = self.__getattr__(item)
      if hasattr(v, '__get__'):
        print("Invoking descriptor's __get__")
        v = v.__get__(self, type(self))
      return v

>>> foo = Foo()
... 
... print(foo.class_attr)
... print(foo.dict_attr)
... print(foo.property_attr)
... print(foo.dynamic_attr)
... 
... print()
... 
... print(foo.my_getattribute('class_attr'))
... print(foo.my_getattribute('dict_attr'))
... print(foo.my_getattribute('property_attr'))
... print(foo.my_getattribute('dynamic_attr'))
I'm a class attribute!
I'm in a dict!
I'm a read-only property!
I'm dynamically returned!

Retrieving from self.__class__.__dict__
I'm a class attribute!
Retrieving from self.__dict__
I'm in a dict!
Retrieving from self.__class__.__dict__
Invoking descriptor's __get__
I'm a read-only property!
Retrieving from self.__getattr__
I'm dynamically returned!

Мы лишь немного поскребли поверхность реализации атрибутов в Python. Хотя наша последняя попытка эмулировать foo.bar в целом корректна, учтите, что всегда могут найтись небольшие детали, реализованные по-другому.

Надеюсь, что помимо знаний о том, как работают атрибуты, мне так же удалось передать красоту языка, который поощряет вас к экспериментам. Погасите часть долга знаний сегодня.

Обработка отсутствия ключей в Python с помощью setdefault

В полном соответствии с философией «быстрого прекращения» доступ к словарю dict с помощью конструкции d[k] возбуждает исключение, если ключ k отсутствует.

Любой питонист знает об альтернативной конструкции d.get(k, default), которая применяется вместо d[k], если иметь значение по умолчанию удобнее, чем обрабатывать исключение KeyError.

Однако если нужно обновить найденное значение (при условии, что оно изменяемое), то и __getitem__, и get оказываются неудобны и неэффективны.

В примере №1 показан неоптимальный скрипт, демонстрирующий одну ситуацию, когда dict.get — не лучший способ обработки отсутствия ключа.

Пример №1 основан на примере Алекса Мартелли, он генерирует индекс, показанный в примере №2. Оригинальный скрипт представлен на слайде 41 презентации Мартелли «Учим Python заново». Его скрипт демонстрирует использование dict.setdefault, показанное в примере №3.

Пример №1. example0.py: применение метода dict.get для выборки и обновления списка вхождений слова в индекс(в примере №3 показано лучшее решение).

«»» Строит индекс, отображающий слово на список его вхождений «»»

import sys
import re

WORD_RE = re.compile(‘\w+’)

index = {}

with open(sys.argv[1], encoding=’utf-8′) as fp:
for line_no, line in enumerate(fp, 1):
for match in WORD_RE.finditer(line):
word = match.group()
column_no = match.start() + 1
location = (line_no, column_no)
# некрасиво, написано только для демонстрации идеи
occurrences = index.get(word, []) # (1)
occurrences.append(location) # (2)
index[word] = occurrences # (3)

# напечатать в алфавитном порядке
for word in sorted(index, key=str.upper): # (4)
print(word, index[word])

1. Получить список вхождений слова word или [], если оно не найдено.

2. Добавить новое вхождение в occurrences.

3. Поместить модифицированный список occurrences в словарь dict, при этом производится второй поиск в индексе.

4. При задании аргумента key функции sorted мы не вызываем str.upper, а только передаем ссылку на этот метод, чтобы sorted могла нормализовать слова перед сортировкой. Если кратко, мы используем метод в качестве полноправной функции.

Пример №2. Частичная распечатка результата работы скрипта №1, примененного к «Дзен Python». В каждой строке присутствует слово и список его вхождений в виде пар(номер-строки, номер колонки).

pythonlearn.ru@admin:~$ python3 example0.py zen.txt
a [(19, 48), (20, 53)]
Although [(11, 1), (16, 1), (18, 1)]
ambiguity [(14, 16)]
and [(15, 23)]
are [(21, 12)]
aren [(10, 15)]
at [(16, 38)]
bad [(19, 50)]
be [(15, 14), (16, 27), (20, 50)]
beats [(11, 23)]
Beautiful [(3, 1)]
better [(3, 14), (4, 13), (5, 11), (6, 12), (7, 9), (8, 11), (17, 8), (18, 25)]
break [(10, 40)]
by [(1, 20)]
cases [(10, 9)]
Complex [(6, 1)]
complex [(5, 23)]
complicated [(6, 24)]
counts [(9, 13)]
dense [(8, 23)]
do [(15, 64), (21, 48)]
Dutch [(16, 61)]
easy [(20, 26)]
enough [(10, 30)]
Errors [(12, 1)]
explain [(19, 34), (20, 34)]
…

Три строчки, относящиеся к обработке occurrences в примере №1, можно заменить одной, воспользовавшись методом dict.setdefault. Пример №1 ближе к оригинальному примеру Алекса Мартелли.

Пример №3. example.py: применение метода dict.setdefault для выборки и обновления списка вхождений слова в индекс. В отличие от примера №1, понадобилась только одна строчка.

«»» Строит индекс, отображающий слово на список его вхождений «»»

import sys
import re

WORD_RE = re.compile(‘\w+’)

index = {}

with open(sys.argv[1], encoding=’utf-8′) as fp:
for line_no, line in enumerate(fp, 1):
for match in WORD_RE.finditer(line):
word = match.group()
column_no = match.start() + 1
location = (line_no, column_no)
index.setdefault(word, []).append(location) # (1)

# напечатать в алфавитном порядке
for word in sorted(index, key=str.upper):
print(word, index[word])

1. Получаем список вхождений слова word или устанавливаем его равным [], если оно не найдено. Теперь список можно обновить без повторного поиска.

Как накрутить 1000 офферов на страницу, сколько это будет стоить? Портал pricesmm.com сравнивает прайсы сервисов, анализирует цены на биржах и сайтах-обменниках и делает выводы. А также рассуждает, чем офферы Вконтакте отличаются от живых подписчиков, и можно ли заметить это отличие.

Иными словами, строка:

my_dict.setdefault(key, []).append(new_value)

дает такой же результат, как:

if key not in my_dict:
my_dict[key] = []
my_dict[key].append(new_value)

с тем отличием, что во втором фрагменте производится по меньшей мере два поиска ключа(три, если ключ не найден), тогда как setdefault довольствуется единственным поиском.

Советуем вам следующее видео к просмотру

Примеры GET POST AUTH requests (HTTP запросов)

Содержание страницы

В этом уроке по API Python мы узнаем, как получать данные для проектов по науке о данных. В Интернете существуют миллионы API, которые предоставляют доступ к данным. Такие сайты, как Bitrix24, AmoCRM, Yandex API, Twitter, Instagram, VK и Facebook, предлагают определенные данные через свои API. Это могут быть данные предоставляемые только тем, у кого есть access_token, либо API с открытым доступом.

Python API Tutorial: Примеры GET POST AUTH requests (HTTP запросов). Структура запроса GET и POST. Выгрузка данных из API облачных систем

Чтобы использовать API, вы отправляете запрос на удаленный веб-сервер и извлекаете необходимые данные.

Что такое API?

API (Application Programming Interface) или интерфейс прикладного программирования — это сервер, который вы можете использовать для извлечения и отправки данных с использованием кода (запросов). API-интерфейсы чаще всего используются для извлечения данных, и это будет основной темой этого урока для начинающих.

Когда мы хотим получить данные из API, нам нужно сделать запрос. Запросы используются во всем Интернете. Например, когда вы открываете страницу сайта, то сначала ваш веб-браузер отправляет URL-запрос на веб-сервер хостинга (где расположен сайт), а хостинг возвращает некоторое содержимое этой веб-страницы.

Запросы API работают точно так же — вы отправляете запрос на сервер API для данных, а сервер возвращает ответ. API Необходимы для того, чтобы не давать прямой доступ к базе данных. Т.к. при прямом доступе к БД очень велика вероятность неправильных действий, что может привести к различным ошибкам.

GET и POST запросы с использованием Python

Существует два метода запросов HTTP (протокол передачи гипертекста): запросы GET и POST в Python.

Что такое HTTP/HTTPS?

HTTP — это набор протоколов, предназначенных для обеспечения связи между клиентами и серверами. Он работает как протокол запроса-ответа между клиентом и сервером.

Веб-браузер может быть клиентом, а приложение на компьютере, на котором размещен веб-сайт, может быть сервером.

Итак, чтобы запросить ответ у сервера, в основном используют два метода:

1. GET: запросить данные с сервера. Т.е. мы отправляем только URL (HTTP) запрос без данных. Метод HTTP GET предназначен для получения информации от сервера. В рамках GET-запроса некоторые данные могут быть переданы в строке запроса URI в формате параметров (например, условия поиска, диапазоны дат, ID Объекта, номер счетчика и т.д.).
2. POST: отправить данные для обработки на сервер (и получить ответ от сервера). Мы отправляем набор информации, набор параметров для API. Метод запроса POST предназначен для запроса, при котором веб-сервер принимает данные, заключённые в тело сообщения POST запроса.

Чтобы сделать HTTP-запросы в python, мы можем использовать несколько HTTP-библиотек, таких как:

Самая элегантная и простая из перечисленных выше библиотек — это Requests. Библиотека запросов не является частью стандартной библиотеки Python, поэтому вам нужно установить ее, чтобы начать работать с ней.

Если вы используете pip для управления вашими пакетами Python, вы можете устанавливать запросы, используя следующую команду:

pip install requests

Если вы используете conda, вам понадобится следующая команда:

conda install requests

После того, как вы установили библиотеку, вам нужно будет ее импортировать. Давайте начнем с этого важного шага:

import requests

Синтаксис / структура получения данных через GET/POST запросы к API

Есть много разных типов запросов. Наиболее часто используемый, GET запрос, используется для получения данных.

Когда мы делаем запрос, ответ от API сопровождается кодом ответа, который сообщает нам, был ли наш запрос успешным. Коды ответов важны, потому что они немедленно сообщают нам, если что-то пошло не так.

Чтобы сделать запрос «GET», мы будем использовать requests.get() функцию.

Метод post() используется, когда вы хотите отправить некоторые данные на сервер.

Ниже приведена подборка различных примеров использования запросов GET и POST через библиотеку REQUESTS. Безусловно, существует еще больше разных случаев. Всегда прежде чем, писать запрос, необходимо обратиться к официальной документации API (например, у Yandex есть документация к API различных сервисов, у Bitrix24 есть документация к API, у AmoCRM есть дока по API, у сервисов Google есть дока по API и т.д.). Вы смотрите какие методы есть у API, какие запросы API принимает, какие данные нужны для API, чтобы он мог выдать информацию в соответствии с запросом. Как авторизоваться, как обновлять ключи доступа (access_token). Все эти моменты могут быть реализованы по разному и всегда нужно ответ искать в официальной документации у поставщика API.

#GET запрос без параметров
response = requests.get('https://api-server-name.com/methodname_get')

#GET запрос с параметрами в URL
response = requests.get("https://api-server-name.com/methodname_get?param1=ford&param2=-234&param3=8267")

# URL запроса преобразуется в формат https://api-server-name.com/methodname_get?key2=value2&key1=value1
param_request = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  
response = requests.get('https://api-server-name.com/methodname_get', params=param_request)

#GET запрос с заголовком
url = 'https://api-server-name.com/methodname_get'  
headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}  
response = requests.get(url, headers=headers)

#POST запрос с параметрами в запросе
response = requests.post('https://api-server-name.com/methodname_post', data = {'key':'value'})

#POST запрос с параметрами через кортеж
param_tuples = [('param1', 'value1'), ('param1', 'value2')]  
response = requests.post('https://api-server-name.com/methodname_post', data=param_tuples)

#POST запрос с параметрами через словарь
param_dict = {'param': ['value1', 'value2']}  
response = requests.post('https://api-server-name.com/methodname_post', data=payload_dict) 

#POST запрос с параметрами в формате JSON
import json  
url = 'https://api-server-name.com/methodname_post'  
param_dict = {'param': 'data'}  
response = requests.post(url, data=json.dumps(param_dict))

Коды состояния API

Коды состояния возвращаются при каждом запросе к веб-серверу. Коды состояния указывают информацию о том, что произошло с запросом. 

Ответы сгруппированы в пять классов:

1. Информационные ответы ( 100— 199),
2. Успешные ответы ( 200— 299),
3. Перенаправления ( 300— 399),
4. Ошибки клиента ( 400— 499),
5. и ошибки сервера ( 500— 599).

Вот некоторые коды, которые относятся к запросам GET:

• 200: Все прошло хорошо и результат был возвращен (если есть).
• 301: Сервер перенаправляет вас на другую конечную точку. Это может произойти, когда компания меняет доменные имена или имя конечной точки изменяется.
• 400: Сервер считает, что вы сделали неверный запрос. Это может произойти, если вы отправите неверные данные.
• 401: Сервер думает, что вы не аутентифицированы. Для многих API требуются учетные данные для входа, поэтому код 401 случается, когда вы отправляете неверные учетные данные для доступа к API.
• 403: Ресурс, к которому вы пытаетесь получить доступ, запрещен: у вас нет прав для его просмотра.
• 404: Ресурс, к которому вы пытались получить доступ, не найден на сервере.
• 503: Сервер не готов обработать запрос.

Посмотреть информацию по другим ошибкам можно по ссылке HTTP response status codes.

Работа с данными JSON в Python

JSON (JavaScript Object Notation) — это язык API. JSON — это способ кодирования структур данных, который простоту чтения данных машинами. JSON — это основной формат, в котором данные передаются туда и обратно в API, и большинство серверов API отправляют свои ответы в формате JSON.

JSON выглядит так, как будто он содержит словари, списки, строки и целые числа Python. Вы можете думать о JSON как о комбинации этих объектов, представленных в виде строк.

Рассмотрим пример:

Python имеет отличный инструментарий для работы с данными в формате JSON (пакет json — является частью стандартной библиотеки). Мы можем конвертировать списки и словари в JSON, а также конвертировать строки в списки и словари.

Библиотека JSON имеет две основные функции:

• json.dumps() — принимает объект Python и преобразует его в строку.
• json.loads() — принимает строку JSON и преобразует (загружает) ее в объект Python.

Функция dumps() особенно полезна, поскольку мы можем использовать ее для печати отформатированной строки, которая облегчает понимание вывода JSON.

Рассмотрим пример:

# Импорт библиотеки requests
import requests

# Запрос GET (Отправка только URL без параметров)
response = requests.get("http://api.open-notify.org/astros.json")
# Вывод кода
print(response.status_code)
# Вывод ответа, полученного от сервера API
print(response.json())

Результат:

200
{'people': [{'craft': 'ISS', 'name': 'Andrew Morgan'}, {'craft': 'ISS', 'name': 'Oleg Skripochka'}, {'craft': 'ISS', 'name': 'Jessica Meir'}], 'message': 'success', 'number': 3}

Теперь попробуем применить функцию dump() — структура данных станет более наглядна:

# Импорт библиотеки requests
import requests
# Импорт библиотеки json
import json

def jprint(obj):
    # create a formatted string of the Python JSON object
    text = json.dumps(obj, sort_keys=True, indent=4)
    print(text)

# Запрос GET (Отправка только URL без параметров)
response = requests.get("http://api.open-notify.org/astros.json")

# Вывод ответа, через пользовательскую функцию jprint
jprint(response.json())

Результат:

{
    "message": "success",
    "number": 3,
    "people": [
        {
            "craft": "ISS",
            "name": "Andrew Morgan"
        },
        {
            "craft": "ISS",
            "name": "Oleg Skripochka"
        },
        {
            "craft": "ISS",
            "name": "Jessica Meir"
        }
    ]
}

Дополнительные команды для просмотра параметров Response библиотеки Requests Python

Пример скрипта Python:

# Импорт библиотеки requests
import requests

# Запрос GET (Отправка только URL без параметров)
response = requests.get("http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74")

# Вывод ответа, через пользовательскую функцию jprint
print("response:\n{}\n\n".format(response))
print("response.url:\n{}\n\n".format(response.url))                 #Посмотреть формат URL (с параметрами)
print("response.headers:\n{}\n\n".format(response.headers))         #Header of the request
print("response.status_code:\n{}\n\n".format(response.status_code)) #Получить код ответа
print("response.text:\n{}\n\n".format(response.text))               #Text Output
print("response.encoding:\n{}\n\n".format(response.encoding))       #Узнать, какую кодировку использует Requests
print("response.content:\n{}\n\n".format(response.content))         #В бинарном виде
print("response.json():\n{}\n\n".format(response.json()))           #JSON Output

Результат:

response:
<Response [200]>


response.url:
http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74


response.headers:
{'Server': 'nginx/1.10.3', 'Date': 'Tue, 07 Apr 2020 05:44:13 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '519', 'Connection': 'keep-alive', 'Via': '1.1 vegur'}


response.status_code:
200


response.text:
{
  "message": "success", 
  "request": {
    "altitude": 100, 
    "datetime": 1586237266, 
    "latitude": 40.71, 
    "longitude": -74.0, 
    "passes": 5
  }, 
  "response": [
    {
      "duration": 540, 
      "risetime": 1586273822
    }, 
    {
      "duration": 654, 
      "risetime": 1586279549
    }, 
    {
      "duration": 596, 
      "risetime": 1586285414
    }, 
    {
      "duration": 561, 
      "risetime": 1586291303
    }, 
    {
      "duration": 623, 
      "risetime": 1586297135
    }
  ]
}



response.encoding:
None


response.content:
b'{\n  "message": "success", \n  "request": {\n    "altitude": 100, \n    "datetime": 1586237266, \n    "latitude": 40.71, \n    "longitude": -74.0, \n    "passes": 5\n  }, \n  "response": [\n    {\n      "duration": 540, \n      "risetime": 1586273822\n    }, \n    {\n      "duration": 654, \n      "risetime": 1586279549\n    }, \n    {\n      "duration": 596, \n      "risetime": 1586285414\n    }, \n    {\n      "duration": 561, \n      "risetime": 1586291303\n    }, \n    {\n      "duration": 623, \n      "risetime": 1586297135\n    }\n  ]\n}\n'


response.json():
{'message': 'success', 'request': {'altitude': 100, 'datetime': 1586237266, 'latitude': 40.71, 'longitude': -74.0, 'passes': 5}, 'response': [{'duration': 540, 'risetime': 1586273822}, {'duration': 654, 'risetime': 1586279549}, {'duration': 596, 'risetime': 1586285414}, {'duration': 561, 'risetime': 1586291303}, {'duration': 623, 'risetime': 1586297135}]}

Примеры запросов GET с использованием библиотеки REQUESTS в PYTHON

Рассмотрим первый пример получения данных из Yandex Метрика API данных через метод get библиотеки requests.

Выгрузка данных из Яндекс Метрики с помощью библиотеки Requests.Get

Код запроса (номер счетчика и токен изменены):

# Импортируем библиотеку requests 
import requests 
  
# Адрес api метода для запроса get 
url_param = "https://api-metrika.yandex.net/stat/v1/data"

# Задаем параметры для API
api_param = {
    "ids":"5251515",
    "metrics":"ym:s:users,ym:s:visits,ym:s:pageviews,ym:s:bounceRate,ym:s:pageDepth,ym:s:avgVisitDurationSeconds",
    "dimensions":"ym:s:date,ym:s:<attribution>TrafficSource,ym:s:<attribution>SourceEngine,ym:s:gender",
    "date1":"10daysAgo",
    "date2":"yesterday",
    "sort":"ym:s:date",
    "accuracy":"full",
    "limit":5
    }

header_params = {
    'GET': '/management/v1/counters HTTP/1.1',
    'Host': 'api-metrika.yandex.net',
    'Authorization': 'OAuth AgAAlkjlkjKAa976ZB-rXh-t-ookfJJcMP979ZU0',
    'Content-Type': 'application/x-yametrika+json'
    }

# Отправляем get request (запрос GET)
response = requests.get(
    url_param,
    params=api_param,
    headers=header_params
)

result = response.json()
query = result['query']
data = result['data']
print(query)
print('======================')
print(data)

Результат:

{'ids': [5251515], 'dimensions': ['ym:s:date', 'ym:s:lastTrafficSource', 'ym:s:lastSourceEngine', 'ym:s:gender'], 'metrics': ['ym:s:users', 'ym:s:visits', 'ym:s:pageviews', 'ym:s:bounceRate', 'ym:s:pageDepth', 'ym:s:avgVisitDurationSeconds'], 'sort': ['ym:s:date'], 'date1': '2020-04-02', 'date2': '2020-04-11', 'limit': 5, 'offset': 1, 'group': 'Week', 'auto_group_size': '1', 'quantile': '50', 'offline_window': '21', 'attribution': 'Last', 'currency': 'RUB', 'adfox_event_id': '0'}
======================
[{'dimensions': [{'name': '2020-04-02'}, {'name': 'Internal traffic', 'icon_id': '-1', 'icon_type': 'traffic-source', 'id': 'internal'}, {'name': 'mydomain.ru', 'id': 'internal.mydomain.ru', 'favicon': 'mydomain.ru'}, {'name': 'Not specified', 'id': None}], 'metrics': [1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 16.0]}, {'dimensions': [{'name': '2020-04-02'}, {'name': 'Internal traffic', 'icon_id': '-1', 'icon_type': 'traffic-source', 'id': 'internal'}, {'name': 'mydomain.ru', 'id': 'internal.mydomain.ru', 'favicon': 'mydomain.ru'}, {'name': 'male', 'id': 'male'}], 'metrics': [3.0, 5.0, 8.0, 0.0, 1.6, 194.4]}, {'dimensions': [{'name': '2020-04-02'}, {'name': 'Internal traffic', 'icon_id': '-1', 'icon_type': 'traffic-source', 'id': 'internal'}, {'name': 'mydomain.ru', 'id': 'internal.mydomain.ru', 'favicon': 'mydomain.ru'}, {'name': 'female', 'id': 'female'}], 'metrics': [8.0, 9.0, 16.0, 0.0, 1.77777778, 91.77777778]}, {'dimensions': [{'name': '2020-04-02'}, {'name': 'Direct traffic', 'icon_id': '0', 'icon_type': 'traffic-source', 'id': 'direct'}, {'name': None, 'id': None, 'favicon': None}, {'name': 'Not specified', 'id': None}], 'metrics': [23.0, 29.0, 37.0, 44.82758621, 1.27586207, 34.79310345]}, {'dimensions': [{'name': '2020-04-02'}, {'name': 'Direct traffic', 'icon_id': '0', 'icon_type': 'traffic-source', 'id': 'direct'}, {'name': None, 'id': None, 'favicon': None}, {'name': 'male', 'id': 'male'}], 'metrics': [32.0, 50.0, 63.0, 4.0, 1.26, 44.74]}]

Получим цены на нефть в формате JSON с ресурса oilpriceapi.com

Для получения токена, необходимо пройти регистрацию на сайте oilpriceapi.com.

Пример для токена 984a45fflkj09j9870ujkheca7jj977658 (у вас будет свой ключ доступа):

# Импортируем библиотеку requests 
import requests

# Адрес api метода для запроса get
url = 'https://api.oilpriceapi.com/v1/prices/latest'
headers = {
    'Authorization': 'Token 984a45fflkj09j9870ujkheca7jj977658',
    'Content-Type': 'application/json'
}

# Отправляем get request (запрос GET)
response = requests.get(url = url, headers = headers)
data = response.json()
print(data)

Результат в формате json:

{'status': 'success', 'data': {'price': 30.08, 'formatted': '$30.08', 'currency': 'USD', 'code': 'BRENT_CRUDE_USD', 'created_at': '2020-04-14T21:50:00.585Z', 'type': 'spot_price'}}

Загрузить курс валют с помощью Requests GET в Python Pandas cbr.ru

Пример загрузки курсов валют по конкретному дню в DataFrame Pandas Python. Курс валюты отдается в формате XML, поэтому нам понадобится дополнительная библиотека xml.etree.ElementTree:

# Импортируем библиотеку requests 
import requests
import pandas as pd 
import xml.etree.ElementTree as et 

v_date = '16.04.2020'

# Адрес api метода для запроса get
url = 'https://www.cbr.ru/scripts/XML_daily.asp'
params = {
    'date_req': v_date
}

# Отправляем get request (запрос GET)
response = requests.get(url, params)

tree = et.ElementTree(et.fromstring(response.text))
root = tree.getroot()

df_cols = ["date", "numcode", "charcode", "nominal", "name", "value"]
rows = []

for node in root:
    s_numcode = node.find("NumCode").text if node is not None else None
    s_charcode = node.find("CharCode").text if node is not None else None
    s_nominal = node.find("Nominal").text if node is not None else None
    s_name = node.find("Name").text if node is not None else None
    s_value = node.find("Value").text if node is not None else None
    
    rows.append({"date": v_date, "numcode": s_numcode,
                 "charcode": s_charcode, "nominal": s_nominal,
                 "name": s_name, "value": s_value})

df = pd.DataFrame(rows, columns = df_cols)
print(df.head())

Результат:

         date numcode  ...                                      name    value
0  16.04.2020     036  ...                      Австралийский доллар  46,7719
1  16.04.2020     944  ...                     Азербайджанский манат  43,4509
2  16.04.2020     826  ...  Фунт стерлингов Соединенного королевства  92,2684
3  16.04.2020     051  ...                          Армянских драмов  15,1801
4  16.04.2020     933  ...                         Белорусский рубль  30,0814

[5 rows x 6 columns]

Получаем данные по вакансиям с сайта hh.ru через API с помощью Python Requests Get

У сайта hh есть API, вся свежая информация находится на сайте https://dev.hh.ru/ и в документации https://github.com/hhru/api. В рамках примера будет использован метод vacancies.

Скрипт запроса:

# Импортируем библиотеку requests 
import requests
import pandas as pd

page_number = 0
search_str = "qlik"
area_str = "1"

# Адрес api метода для запроса get
url = 'https://api.hh.ru/vacancies'
param = {
    "text":search_str,
    "area":area_str,
    "page":page_number
    }

# Отправляем get request (запрос GET)
response = requests.get(url,param)
data = response.json()

#Создаем пустой dict (словать данных)
dict_data = {}
dict_number = 0

# Количество страниц
for i in range(0,data['pages']):
    param_cycle = {
            "text":search_str,
            "area":area_str,
            "page":i
        }

    response_cycle = requests.get(url,param_cycle)
    print("ЗАПРОС №" + str(i))

    result = dict(response_cycle.json())
    result = result['items']
    #Парсим исходный list формата Json в dictionary (словарь данных)
    for y in range(0, len(result)-1):
        dict_data[dict_number] = {
            'id':result[y]['id'],
            'premium':result[y]['premium'],
            'name':result[y]['name'],
            'department':result[y]['department'],
            'has_test':result[y]['has_test'],
            'area_name':result[y]['area']['name'],
            'salary':result[y]['salary'],
            'type_name':result[y]['type']['name'],
            'snippet_requirement':result[y]['snippet']['requirement']
        }
        dict_number = dict_number + 1
    
    print("==================================")

print(dict_data[0])

Результат выполнения скрипта:

ЗАПРОС №0
==================================
ЗАПРОС №1
==================================
ЗАПРОС №2
==================================
ЗАПРОС №3
==================================
ЗАПРОС №4
==================================
ЗАПРОС №5
==================================
{'id': '36694453', 'premium': False, 'name': 'Аналитик', 'department': None, 'has_test': False, 'area_name': 'Москва', 'salary': None, 'type_name': 'Открытая', 'snippet_requirement': 'Продвинутый пользователь MS Exсel, SQL - простые запросы, пользователь одной или нескольких BI систем - Tableu, <highlighttext>Qlik</highlighttext> sense, Power BI, Microstrategy. '}

Пример выгрузки данных из Bitrix24 с использованием requests, pandas и Thread

import os
import requests
import pandas as pd
from urllib.request import urlopen
from threading import Thread
 
class DownloadThread(Thread):
    """
    Пример многопоточной загрузки данных из Bitrix24
    """
    
    def __init__(self, item, name, url_param, start_param, total, method_name):
        """Инициализация потока"""
        Thread.__init__(self)
        self.item = item
        self.name = name
        self.url_param = url_param
        self.start_param = start_param
        self.total = total
        self.method_name = method_name
    
    def run(self):
        """Запуск потока"""
        msg_start = "Поток %s стартовал загрузку start_param = %s, total = %s" % (self.name, self.start_param, self.total)
        print("")

        result_data=[]
        for i in range (self.start_param, self.total, 50):
            
            # Задаем параметры для API
            param = {
                "start": str(i)
                }
            
            # Отправляем get request (запрос GET)
            response = requests.get(self.url_param,param)
                
            result = response.json()
            data = result['result']
            result_data += data

        dict_data = {}
        
        for j in range(0,len(result_data)):
            dict_data[j] = dict(result_data[j])


        #Создаем DataFrame из dict (словаря данных или массива данных)
        dict_keys = dict_data[0].keys()
        df = pd.DataFrame.from_dict(dict_data, orient='index',columns=dict_keys)
        df = df.replace('\n',' ', regex=True)

        df.to_excel(self.method_name + "_" + str(self.item) +  ".xlsx", sheet_name='data', index=False)
        
        msg_end = "Поток %s завершил загрузку start_param = %s, total = %s" % (self.name, self.start_param, self.total)
        print(msg_end)
        print("")
 
 
def main(url_param, list_totals, step, total_param, method_name):
    """
    Запуск программы
    """
    start_param = 0
    for item, val in enumerate(list_totals):
        name = "Поток %s" % (item+1)
        print(name)
        if (val + step)<=total_param:
            total = val + step
        else:
            total = total_param
        thread = DownloadThread(item, name, url_param, start_param, total, method_name)
        thread.start()
        start_param = total
 
if __name__ == "__main__":

    # method
    method_name = "crm.deal.list"

    # Адрес api метода для запроса get 
    url_param = "https://crm.domain.ru/rest/1/56kjhoghius78yfpojj90/" + method_name 

    response = requests.get(url_param)
    result = response.json()
    total_param = result['total']
    step = 10000
    print(total_param)

    list_totals = list(range(0,total_param,step))

    main(url_param, list_totals, step, total_param, method_name)

Примеры запросов POST с использованием библиотеки REQUESTS в PYTHON

Выгрузка данных из Bitrix24 с фильтром по дате из REST API

import requests

# method
method_name = "crm.deal.list"

# Адрес api метода для запроса get 
url_param = "https://domain.ru/rest/1/854984lkjdsijd432/" + method_name

params = {"filter[>DATE_CREATE]": "2020-01-01T00:00:01+01:00"}

print(params)

response = requests.post(url_param, data = params)
result = response.json()
total = result['total']
print(total)

Выгрузка данных из Bitrix24 с двумя фильтрами по дате из REST API

import requests

# method
method_name = "crm.deal.list"

# Адрес api метода для запроса get 
url_param = "https://domain.ru/rest/1/854984lkjdsijd432/" + method_name

params = {
    "filter[<DATE_CREATE]":"2019-01-01T00:00:01+01:00",
    "filter[>DATE_CREATE]":"2020-01-01T00:00:01+01:00"
    }

print(params)

response = requests.post(url_param, data = params)
result = response.json()
total = result['total']
print(total)

Пример полноценной выгрузки данных из Bitrix24 API в Excel с помощью библиотек Requests & Pandas

# Импортируем библиотеку requests 
import requests 
import pandas as pd
import datetime
import xlsxwriter

# Старт
print(datetime.datetime.now())

# method
method_name = "crm.deal.list"

# Адрес api метода для запроса get 
url_param = "https://crm.domain.ru/rest/1/oj98lLKHNldoij97tg/" + method_name

# Путь для сохранения данных
excel_path = "C:\PythonETL\0_ExtractData\Bitrix24\Excel\crm.deal.list\"

params = {
    "filter[>=DATE_CREATE]":"2020-01-01 00:00:00"
    }

response = requests.post(url_param, params)
result = response.json()
total_param = result['total']
result_data=[]

print(total_param)


for i in range (0,total_param,50):
    for attempt in range(10):
        try:
            # Задаем параметры для API
            param = {
                "start": str(i),
                "filter[>=DATE_CREATE]":"2020-01-01 00:00:00"
                }
            # Отправляем get request (запрос GET)
            response = requests.post(url_param,param)
                
            result = response.json()
            data = result['result']
            result_data += data
        except:
            print("Ошибка при попытке " + str(attempt))
            continue
        break

print("Данные выгрузились, собираем df")
dict_data = {}

for j in range(0,len(result_data)):
    dict_data[j] = dict(result_data[j])


#Создаем DataFrame из dict (словаря данных или массива данных)
dict_keys = dict_data[0].keys()
df = pd.DataFrame.from_dict(dict_data, orient='index',columns=dict_keys)

print("Выгружаем Excel")
#Выгрузка данных из DataFrame в Excel
df.to_excel(excel_path + method_name + "_2020"  +  ".xlsx", sheet_name='data', index=False, engine='xlsxwriter')


# Конец
print(datetime.datetime.now())

5
1
голос

Рейтинг статьи

Навигация по записям

dict — справочник по Python (правильный путь) 0.1 документация

Словари — это изменяемые неупорядоченные коллекции (они не записывают позицию элемента или порядок вставки) пар ключ-значение. Ключи в словаре должны быть уникальными и хешируемыми. Сюда входят такие типы, как числа, строки и кортежи. Списки и диктовки нельзя использовать в качестве ключей, поскольку они изменяемы. Словари на других языках также называются хеш-таблицами или ассоциативными массивами.

Числовые типы, используемые для ключей, подчиняются обычным правилам числового сравнения: если два числа сравниваются равными (например, 1 и 1.0), то их можно использовать взаимозаменяемо для индексации одной и той же словарной статьи. (Однако обратите внимание, что, поскольку компьютеры хранят числа с плавающей запятой в качестве приближенных значений, обычно неразумно использовать их в качестве ключей словаря.)

Методы

Доступ к контенту

получить

Возвращает значение ключа в словаре; если не найден, возвращает значение по умолчанию.

шт.

Возвращает копию списка пар словаря (ключ, значение).

ключи

Возвращает копию списка ключей словаря.

значений

Возвращает копию списка значений словаря.

Добавление элементов

обновить

Добавляет пары ключ: значение в словарь.

Удаление

прозрачный

Удаляет все элементы из словаря.

поп

Удаляет ключ из словаря и возвращает его значение.

попитем

Удаляет и возвращает произвольную пару ключ: значение из словаря.

Информация

has_key

Возвращает логическое значение, указывающее, находится ли указанный ключ в словаре.

Другое

копия

Возвращает частичную копию словаря.

от ключей

Возвращает новый словарь с ключами из предоставленного итеративного объекта и значениями, установленными на указанное значение.

Итераторы

iteritems

Возвращает итератор по парам ключ: значение словаря.

itervalues ​​

Возвращает итератор по значениям словаря.

iterkeys

Возвращает итератор по ключам словаря.

просмотров словаря

просмотры

Возвращает новое представление элементов словаря (пары ключ: значение).

просмотр значений

Возвращает новое представление значений словаря.

вид ключей

Возвращает новое представление ключей словаря.

Diction

остерегайтесь Python dict.получить () · daolf

Если вы считаете, что значение = my_dict.get ('my_key', 'default_value') эквивалентно
to value = my_dict.get ('my_key') или 'default_value' , вы, вероятно, должны прочитать это 😃. Если вы знаете, почему это не то же самое, то, вероятно, здесь чему-то не научитесь.

Хорошая вещь:

Любой, кто использует Python 3, должен знать, что dict API очень понятен и прост. Я могу объявить диктат так:

  my_car = {'колеса': 4, 'марка': 'Тесла'}  

Это просто, быстро и легко.Получить значения так же просто:

  my_car.get ('бренд')
> "Тесла"
Марка моего автомобиля']
> 'Тесла'  

Но для получения значений я предпочитаю .get () по двум причинам. Во-первых, не возникнет никаких исключений, если ключа, к которому вы хотите получить доступ, здесь нет (он вернет Нет ). Во-вторых, вы можете передать значение по умолчанию методу, которое будет возвращено, если ключ отсутствует в dict:

  my_car ['цвет']
> KeyError: 'цвет'

my_car.get ('цвет')
>

моя машина.get ('цвет', 'черный')
> 'черный'  

И хитрый:

Теперь я собираюсь показать вам, что произошло в реальном мире при исправлении ошибки для ShopToList в написанном мной методе, использующем библиотеку, которая извлекает метаданные со страницы HTML (в данном случае страницы электронной коммерции).

Короче говоря, ожидаемые мной данные должны выглядеть так (упрощенный пример):

  data_from_extruct = {
    'title': 'футболка',
    'марка': 'французская ракета',
    'цвет': 'зеленый',
    'предлагает': {
          'amount': 20,
          'валюта': '€'
    }
}  

Самый простой способ узнать цену на основе этих данных:

  price_from_extruct = data_from_extruct ['предложение'] ['количество']
    > 20  

Но, как я уже сказал, это решение совершенно ненадежно.Это реальный мир, и в реальном мире данные из extruct не всегда идут с предложением и с ценой в этом предложении. Лучший способ сделать это — использовать dict.get:

  price_from_extruct = data_from_extruct.get ('предложение'). Get ('количество')  

Этого все еще недостаточно, потому что, если в данных нет предложения, вы попытаетесь выполнить второй .get («amount») на None , и это вызовет ошибку. Способ избежать этого — сделать:

  price_from_extruct = data_from_extruct.get ('предложение', {}). get ('количество')  

Здесь, если у нас нет предложения в данных, первое получение вернет {} (пустой dict) вместо None , а затем второе get будет выполняться против пустого dict и вернет None. . Все отлично, похоже, у нас есть надежный способ извлекать цену из данных, которые не имеют единообразного формата. Конечно, иногда значение будет отсутствовать, но, по крайней мере, этот код никогда не должен ломаться.

Что ж, мы ошибаемся.Уловка заключается в поведении параметра по умолчанию. Помните, что значение по умолчанию будет возвращено тогда и только тогда, когда ключ отсутствует в слове .

Это означает, что если данные, которые вы получаете, выглядят так:

  data_from_extruct = {
    'title': 'футболка',
    'марка': 'французская ракета',
    'цвет': 'зеленый',
    'предложение': Нет
}  

Тогда предыдущий фрагмент сломается:

  price_from_extruct = data_from_extruct.получить ('предложение', {}). получить ('количество')
> AttributeError: объект 'NoneType' не имеет атрибута 'get'  

Здесь значение по умолчанию get (‘offer’, {}) не было возвращено, потому что ключевое предложение было в dict. Просто было установлено значение «Нет».

Конечно, Python великолепен, так что есть много простых способов исправить это. Следующий фрагмент — лишь один из них:

  offer_from_extruct = data_from_extruct.get ('предложение') или {}
price_from_extruct = offer_from_extruct.get ('количество')  

Конечно, это также может нарушиться, если, например, содержание предложения представляет собой список.Но ради примера на этом остановимся.

Спасибо, что прочитали

Надеюсь, этот небольшой пост поможет вам сэкономить время в будущем. Хотел бы я знать это, прежде чем тратить позорное количество времени, пытаясь исправить определенную ошибку на этой неделе.

Не стесняйтесь размещать в комментариях свои постыдные рассказы о питоне.

У всех он есть;).

Если вам понравился этот пост, не забудьте подписаться на мою рассылку.

Вторую можно прочитать здесь

Использование get () для возврата значения по умолчанию из Python dict — dbader.org

Представьте, что у нас есть следующая структура данных, сопоставляющая идентификаторы пользователей с именами пользователей:

 name_for_userid = {
    382: "Алиса",
    950: "Боб",
    590: "Дилберт",
}
 

Теперь мы хотим написать функцию приветствие () , которая возвращает приветствие для пользователя с учетом его идентификатора пользователя. Наша первая реализация может выглядеть примерно так:

 def приветствие (идентификатор пользователя):
    return "Привет,% s!" % name_for_userid [идентификатор пользователя]
 

Эта реализация работает, если идентификатор пользователя является допустимым ключом в name_for_userid , но выдает исключение, если мы передаем неверный идентификатор пользователя:

 >>> приветствие (382)
"Привет, Алиса!"

>>> приветствие (33333333)
KeyError: 33333333
 

Давайте изменим нашу функцию приветствия, чтобы она возвращала приветствие по умолчанию, если идентификатор пользователя не может быть найден.Наша первая идея могла бы состоять в том, чтобы просто выполнить проверку членства «с клавиатуры»:

 def приветствие (идентификатор пользователя):
    если идентификатор пользователя в name_for_userid:
        return "Привет,% s!" % name_for_userid [идентификатор пользователя]
    еще:
        вернуться "Привет!"

>>> приветствие (382)
"Привет, Алиса!"

>>> приветствие (33333333)
"Всем привет!"
 

Хотя эта реализация дает ожидаемый результат, он не очень хорош:

• это неэффективно , потому что он дважды запрашивает словарь
• это подробное сообщение как часть строки приветствия повторяется, например
• это не pythonic — официальная документация Python рекомендует стиль кодирования «проще просить прощения, чем разрешения» (EAFP):

«Этот общий стиль кодирования Python предполагает наличие действительных ключей или атрибутов и перехватывает исключения, если предположение оказывается ложным.»(Глоссарий Python:« EAFP »)

Следовательно, лучшая реализация, следующая за EAFP , могла бы использовать try… кроме блока , чтобы поймать KeyError вместо выполнения теста членства:

 def приветствие (идентификатор пользователя):
    пытаться:
        return "Привет,% s!" % name_for_userid [идентификатор пользователя]
    кроме KeyError:
        вернуться "Привет"
 

Опять же, эта реализация была бы правильной — но мы все еще можем предложить решение для очистки и ! В словарях Python есть метод get () , который поддерживает аргумент по умолчанию, который можно использовать в качестве резервного значения:

Python dict.получить ()

تعريفها

تبحث في ائن الـ dict الذي قام باستدعائها عن يمة المفتاح الذي نمرره لها مكان البارره لا مكان البارره لا مكان البارر لا مكان الباراميرت12 90ارتاميرت

بناؤها

dict.get (ключ [, по умолчанию])

باراميترات

• مكان الباراميتر key نمرر مفتاح العنصر الذي نريد الحصول على قيمته.

• الباراميتر по умолчанию هو باراميتر إختياري, يمكنك أن تمرر مكانه قيمة إفتراضية يتم إرجاعها فقط في حال لم يتم العثور على عنصر يملك المفتاح الذي مررناه لها مكان الباراميتر ключ .

يمة الإرجاع

يمة المفتاح المراد البحث عنثا في الـ dict ictي حال تم يجاد عنصر يملك المفتاح.
ترجع Нет ي حال لم يتم يجاد عنصر يملك المفتاح و لم نمرر لها قيمة إفتراضية.
ي حال تم تمرير قيمة إفتراضية لها و لم يتم يجاد عنصر يملك المفتاح المراد الحصول على قيمتاد, يمتاح المراد الحصول عل قيمته, يمتالة.

المثال الأول

Test.py

# данные يتألف من ثلاث عناصر, إسمه dict هنا قمنا بتعريف
data = {
    1: "Администратор",
    2: "Редактор",
    3: "Читатель"
}

# بعدها قمنا بعرضها, data نا قمنا بالحصول على قيمة العنصر الذي يملك المفتاح رقم 2 من الكائن
print ('Возвращаемое значение:', data.get (2))

• سنحصل على النتيجة التالية عند التشغيل.

Возвращаемое значение: Editor

المثال الثاني

Контрольная работа.ру

# данные يتألف من ثلاث عناصر, إسمه dict هنا قمنا بتعريف
data = {
    1: "Администратор",
    2: "Редактор",
    3: "Читатель"
}

# و من ثم منا بعرضها, data نا حاولنا الحصول على قيمة العنصر الذي يملك المفتاح رقم 5 الكائن
# بما أنه لا يوجد عنصر يملك مفتاح يساوي الرقم 5, سيتم إظهار خطأ عند تشغيل البرنامج
print ('Возвращаемое значение:', data.get (5))

• سنحصل على النتيجة التالية عند التشغيل.

Возвращаемое значение: Нет

المثال الثالث

Контрольная работа.ру

# данные يتألف من ثلاث عناصر, إسمه dict هنا قمنا بتعريف
data = {
    1: "Администратор",
    2: "Редактор",
    3: "Читатель"
}

# و من ثم منا بعرضها, data نا حاولنا الحصول على قيمة العنصر الذي يملك المفتاح رقم 5 الكائن
# بما نه لا يوجد عنصر يملك مفتاح يساوي الرقم 5 و يوجد قيمة إفتراضية, سيتم رجاع القيمة الإفتراضية
print ('Возвращаемое значение:', data.get (5, 'Значение с указанным ключом не найдено'))

• سنحصل على النتيجة التالية عند التشغيل.

Возвращаемое значение: значение с указанным ключом не найдено

Как выполнять итерацию по словарю Python

Словарь Python — одна из важных структур данных, которая широко используется в науке о данных и в других местах, когда вы хотите сохранить данные в виде пары ключ-значение. В этом посте мы глубоко погрузимся в словари и способы перебора словаря и узнаем, как сортировать значения словаря и другие операции, используя структуру данных словаря

.

В основном словарь в python — это объект сопоставления, в котором ключ сопоставляется со значением.Ключи — это хешируемые значения, которые сопоставляются со значениями. Ключи — это произвольные значения, и любые значения, которые не могут быть хешированы, то есть значения, содержащие список или другие изменяемые типы, не могут использоваться в качестве ключей. Даже не рекомендуется использовать числовые значения в качестве ключей.

Как создать словарь?

Мы можем создать словарь, используя пары ключ: значение, разделенные запятыми, или используя конструктор dict

Использование пары значений ключа, разделенных запятыми

  d = {
"name": "Чарли",
«возраст»: 42,
"город": "Нью-Йорк",
"состояние": "Нью-Йорк",
«ранг»: 1.0}
  

Использование конструктора dict

  d = dict (name = "Charlie", age = 42, city = "NYC", state = "NY", rank = 1.0)
  

Преобразование двух списков в словарь

  d = dict (zip (['имя', 'возраст', 'город', 'штат', 'звание'], ['Чарли', 42, 'Нью-Йорк', 'Нью-Йорк', 1.0]))
  

Преобразовать список кортежей (ключ, значение) в словарь

  d = dict ([(«имя», «чарли»), («возраст», 42), («город», «Нью-Йорк», «штат», «Нью-Йорк»), («ранг», 1.0)])
  

Что изменилось для словаря в Python 3.6

Словари упорядочены в Python 3.6, что означает, что он запоминает порядок вставки пар ключ и значение. Это означает, что аргументы ключевого слова теперь могут быть повторены в порядке их создания, что в основном является реализацией cpython для python

.

Использование памяти этой новой реализацией словаря также уменьшит использование памяти на 20-25%

Вот пример из списка рассылки разработчиков python для реализации нового dict в python 3.6

Создать функцию для получения ключей словаря

  def func (** кВт):
  печать (kw.keys ())
  

Вызов вышеуказанной функции в Python 3.5 и ранее возвращает неупорядоченный файл dict_keys. Проверяем вывод ключи случайным образом упорядочены

  func (a = 1, b = 2, c = 3, d = 4, e = 5)
  

Вывод в Python 3.5 и ранее:

  dict_keys (['c', 'd', 'e', ​​'b', 'a']) # Ключи расположены в случайном порядке
  

Вызов той же функции в python3.6 и выше возвращает dict_keys в том же порядке, в каком он был передан в функции

.

Вывод в Python 3.6 и выше:

  dict_keys (['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # Ключи упорядочены
  

Итерация по словарю

Как разработчик Python или специалист по обработке данных вы будете много работать со словарями, и при работе с ключами и значениями словаря необходимо выполнять вычисления или действия.

В этом разделе мы увидим, как вы можете получить данные из словаря

Python поддерживает концепцию итерации по контейнерам, и итератору необходимо определить два метода: iter () и next ().Обычно сам объект определяет метод next (), поэтому он просто возвращает себя как итератор.

, iter определяет следующий метод, который будет вызываться операторами, такими как for и in, для получения следующего элемента, а next () должен вызывать исключение StopIteration, когда элементов больше нет

Надеюсь, это проясняет, как итератор работает со словарем

Эти методы используются операторами for и in, поэтому это означает, что если вы поместите словарь в цикл for, он автоматически вызовет метод iter () и перебирает ключи словарей

Итерировать словарь с помощью ключей

  для ключей в d:
    print (ключи, ":", d [ключи])
  

Выход:

  имя: чарли
возраст: 42
город: Нью-Йорк
штат: Нью-Йорк
ранг: 1.0
  

Объекты просмотра словаря

Это обеспечивает окно словарных статей, и когда любой из элементов изменяется в dict, он отразит эти изменения в представлениях

Согласно официальной документации python:

Объекты, возвращаемые dict.keys (), dict.values ​​() и dict.items (), являются объектами просмотра. Они обеспечивают динамическое представление словарных статей, что означает, что когда словарь изменяется, представление отражает эти изменения

Длина словаря

Возвращает количество пар ключ, значение в словаре

список ключей словаря

функция keys () возвращает dict_keys (), который обернут списком для получения объекта списка.

Выход:

  ['имя', 'возраст', 'город', 'штат', 'звание']
  

список значений словаря

функция values ​​() возвращает dict_values ​​(), которая обернута списком для получения объекта списка

Выход:

  ['charlie', 42, 'NYC', 'NY', 1.0]
  

Итерировать сквозные значения

dict_values ​​- это итерация, поэтому вы можете напрямую перебирать значения словарей, используя цикл for

  для значения в d.ценности():
      печать (значение)
  

Выход:

Итерация по клавишам dict

dict_keys — это итерация, поэтому вы можете напрямую перебирать ключи словарей, используя цикл for

  для ввода d.keys ():
     печать (ключ)
  

Выход:

Итерация ключа, пары значений с использованием dict.items

Возвращает пару (ключ, значение), которая является объектом кортежа.

  для ключа, значение в d.Предметы():
         print (ключ, ":", значение)
  

Выход:

  имя: Чарли
возраст: 42
город: Нью-Йорк
штат: Нью-Йорк
рейтинг: 1.0
  

Понимание словаря

Это синтаксическое расширение для понимания списка. Он создает объект словаря, и вы не можете добавлять ключи к существующему словарю с помощью этого

Вы группируете выражение, используя фигурные скобки, и левая часть перед ключевым словом for выражает как ключ, так и значение, разделенные двоеточием

  city = ['NYC', 'Boston', 'Los Angeles']
state = ['Нью-Йорк', 'Массачусетс', 'Калифорния']
city_state_dict = {ключ: значение ключа, значение в почтовом индексе (штат, город)}
  

Выход:

{«Калифорния»: «Лос-Анджелес», «Массачусетс»: «Бостон», «Нью-Йорк»: «Нью-Йорк»}

Словарь Get Key

get (ключ, по умолчанию)

Этот метод возвращает значение для ключа , если ключ находится в словаре, иначе по умолчанию .Если по умолчанию не указан, по умолчанию используется None , так что этот метод никогда не вызывает KeyError .

Давайте разберемся в этом на небольшом примере

Вот словарь городов и соответствующих штатов:

 > city_state_dict = {
> «NYC»: «Нью-Йорк»,
> "Бостон": "Массачусетс",
> "Шарлотта": "Северная Каролина",
> «Лос-Анджелес»: «Калифорния»,
> "Миннетонка": "Миннесота"}
  

Мы должны вывести название штата, когда пользователь входит в город

Когда город указан в словаре Ключ:

  city = "Шарлотта"
print (f'Вы живете в штате {city_state_dict.получить (город)} ')
  

Выход:

Вы живете в штате Северная Каролина

Если город не указан в словаре. Ключ:

  city = "Роли"
print (f'вы живете в штате {city_state_dict.get (city)} ')
  

Выход:

Вы живете в штате Нет

Распакуйте словарь с помощью itemgetter

Вы можете распаковать словарь с помощью функции operator.itemgetter (), которая полезна, если вы хотите получить значения из словаря с помощью ряда ключей

Посмотрите на этот пример ниже, мы извлекаем значения ключей a, b и c с помощью itemgetter

  от оператора import itemgetter
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
a, b, c = itemgetter ('a', 'b', 'c') (материал)
печать (a, b, c)
  

Сортировка

Есть определенные ситуации, когда вам нужно отсортировать словарь по ключам или значениям.Вы можете добиться этого с помощью функции sorted (). В следующем разделе мы увидим, как отсортировать словарь по ключам и значениям

.

, если вы используете python 3.6 и выше, не беспокойтесь, словарь упорядочен, данные структурированы и могут быть легко отсортированы с помощью функции sorted () внутри понимания словаря

Сортировка словаря по ключам

Вы можете передать весь словарь dict_items в качестве аргумента сортированной функции, и она вернет список кортежей после сортировки, которые можно преобразовать обратно в словарь с помощью конструктора dict

  d = {'B': 10, 'A': 4}
dict (отсортировано (d.Предметы()))
  

Выход:

{‘A’: 4, ‘B’: 10}

Вы можете увидеть вывод словаря, ключи отсортированы по алфавиту

Сортировка словаря по значениям

Вы также можете отсортировать словарь по их значениям с помощью функции sorted () и другого ключа аргумента, а значение параметра key должно быть функцией, которая принимает один аргумент и возвращает ключ для использования в целях сортировки

По умолчанию выдает результат в порядке возрастания.Вы можете увидеть список ключей, который возвращается здесь на основе значений каждого из соответствующих ключей, расположенных в порядке возрастания

По возрастанию

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100}
отсортировано (d, key = d.get)
  

Выход:

, если вы хотите, чтобы список ключей располагался в порядке убывания выше, добавьте еще один аргумент с именем reverse как True, и это даст ключи на основе их значений, расположенных в порядке убывания

По убыванию

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100}
отсортировано (d, ключ = d.получить, обратный = True)
  

Выход:

Перечислить словарь

Вы также можете перечислить через словарь и можете получить индекс каждого ключа

В окончательном выводе вы можете увидеть индекс для каждого ключа.

Просто помните, что d.keys (), d.values ​​() возвращает объект dict_keys, который ведет себя больше как набор, чем список

Следовательно, dict.values ​​() необходимо заключить в список. Вы можете видеть, что в приведенном ниже коде мы использовали список (d.values ​​()) [индекс]

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100, 'd': 542, 'e': 790, 'f': 1042}

для индекса элемент в enumerate (d):
    print (index, "", item, ":", list (d.values ​​()) [index])
  

Выход:

  0 а: 1000
1 б: 3000
2 с: 100
3 д: 542
4 е: 790
5 ж: 1042
  

Словарь фильтров

Вы можете фильтровать словарь, используя понимание словаря, которое создаст новый словарь на основе критериев фильтрации.

В этом примере мы отфильтровываем все пары ключ-значение, где значение <500. В окончательном словаре есть все ключи со значениями больше 500

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100, 'd': 542, 'e': 790, 'f': 1042}
{k: v вместо k, v в d.items (), если v> 500}
  

Выход:

{‘a’: 1000, ‘b’: 3000, ‘d’: 542, ‘e’: 790, ‘f’: 1042}

Обновить значение словаря

Метод обновления перезаписывает существующие ключи и обновляет словарь парами ключ / значение

Он принимает либо объект словаря, либо итерацию пар ключ / значение

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100, 'd': 542, 'e': 790, 'f': 1042}
d.обновить (g = 790, b = 3049)
  

Выход:

{‘a’: 1000, ‘b’: 3049, ‘c’: 100, ‘d’: 542, ‘e’: 790, ‘f’: 1042, ‘g’: 790}

Удалить ключ словаря

, вы можете использовать del для удаления ключа и его значения из словаря, если вы уверены, что ключ существует в словаре, иначе он вызывает KeyError , если ключ отсутствует на карте

  d = {'a': 1000, 'b': 3000, 'c': 100, 'd': 542, 'e': 790, 'f': 1042}
дель д ['ж']
  

Выход:

{‘a’: 1000, ‘b’: 3000, ‘c’: 100, ‘d’: 542, ‘e’: 790}

дикт.поп ()

Если вы не уверены, что ключ существует в словаре, используйте dict.pop ().

Это вернет d [‘f’], если ключ существует в словаре, и None в противном случае.

Если второй параметр не указан (т.е. d.pop (‘f’)) и ключ не существует, возникает ошибка KeyError.

Объединить два или более словарей

Вы можете использовать оператор распаковки словаря **, чтобы объединить два или более словарей в один словарь, а затем вы можете повторить этот новый объединенный словарь

Вот пример:

  city_1 = {'NYC': 'NY', 'Boston': 'Massachussets'}
city_2 = {'Лос-Анджелес': 'Калифорния', 'Шарлотта': 'Северная Каролина'}

# Объединить два словаря
merge_city_1_2 = {** city_1, ** city_2}
  

Выход:

{«NYC»: «Нью-Йорк», «Бостон»: «Массачусетс», «Лос-Анджелес»: «Калифорния», «Шарлотта»: «Северная Каролина»}

Вывод:

Мы подошли к концу этого всеобъемлющего и подробного поста об итерациях по словарям.Итак, вот что мы узнали из этого блога

.

1. Что такое словари и как они работают и каковы различные способы создания словаря в Python
2. Объекты просмотра словаря, почему это важно и динамический характер — немедленно отражать изменения
3. Dictionary get Функция для получения значений из простого и вложенного словаря и возвращает None, если ключ не найден.
4. Как отсортировать словарь по ключам и значениям в порядке возрастания и убывания
5. Перечислите по словарю и получите индексную позицию его ключей, которые теперь упорядочены после python 3.6
6. Наконец, каковы различные методы обновления и удаления ключа словаря?

Я попытался охватить все возможные способы итерации по словарю и объяснить различные способы эффективной работы со словарем.

Тем не менее, если есть что-то, что, по вашему мнению, должно быть включено в этот пост или может быть сделано более оптимизированным способом, оставьте комментарий ниже.

Метод Get () словаря Python — примеры Python

Словарь Python Получить значение ключа

Python dict.get () возвращает значение, соответствующее указанному ключу.

Это руководство знакомит вас с методом get () класса Dictionary в Python и его использованием с помощью примеров программ.

Синтаксис — dict.get ()

Синтаксис словарного метода get ():

  dictionary.get (ключ, значение)  

, где

Возвращаемое значение

• dict.get () возвращает значение, соответствующее указанному ключу, если он есть.
• Если ключ отсутствует и задано значение (второй аргумент), то get () возвращает это значение .
• Если ключ отсутствует и значение (второй аргумент) не задано, get () возвращает Нет .

Пример 1: Словарь get ()

В этом примере мы создадим словарь с некоторыми парами ключ: значение и будем использовать метод get () для доступа к значениям, соответствующим конкретным ключам, которые мы предоставляем в качестве аргументов.

Программа Python

  myDict = {
'foo': 12,
«бар»: 14
}

print (myDict.get ('bar'))  

Запустить эту программу ONLINE

Выход

  14  

Клавиша «bar» присутствует в словаре.Следовательно, метод get () вернул значение, соответствующее этому ключу.

Пример 2: Словарь get () — ключ отсутствует

В этом примере мы создадим словарь с некоторыми парами ключ: значение и будем использовать метод get () для доступа к значению, соответствующему определенному ключу, которого нет в словарь.

Программа Python

  myDict = {
'foo': 12,
«бар»: 14
}

# ключ отсутствует в словаре
print (myDict.get ('moo'))  

Запустить эту программу ONLINE

Выход

  Нет  

Ключ «moo» отсутствует в словаре.Кроме того, мы не указали второй аргумент методу get () для значения по умолчанию. В таких сценариях, как мы уже видели в разделе «Возвращаемое значение », метод Dictionary.get () возвращает значение None типа NoneType .

Пример 3: Словарь get () — со значением по умолчанию

Вы также можете указать методу get () вернуть значение по умолчанию вместо None, если для указанного ключа нет пары «ключ-значение». Укажите значение по умолчанию в качестве второго аргумента метода get ().

Программа Python

  myDict = {
'foo': 12,
«бар»: 14
}

print (myDict.get ('moo', 10))  

Запустить эту программу ONLINE

Вывод

  10  

dict.get () vs Доступ к dict с использованием индекса

В большинстве случаев вы увидите или используйте стиль индексации для доступа к значениям словаря с ключом в качестве индекса. Пример фрагмента кода:

  value1 = myDictionary [key1]  

У использования этого стиля есть обратная сторона.То есть, когда для упомянутого ключа нет пары ключ: значение, вы получите KeyError.

Ниже приведен пример, демонстрирующий, как использование квадратных скобок для получения значения, соответствующего данному ключу в словаре, приводит к ошибке KeyValue.

Программа Python

  myDict = {
'foo': 12,
«бар»: 14
}

print (myDict ['moo'])  

Запустить эту программу ONLINE

Вывод

  Traceback (последний вызов последним):
  Файл "пример.py ", строка 6, в 
    печать (myDict ['мычание'])
KeyError: 'moo'  

Итак, вам, возможно, придется явно проверить, присутствует ли ключ, а затем получить доступ к словарю, используя ключ в качестве индекса.

Резюме

В этом руководстве по примерам Python мы узнали, как использовать метод Dictionary get () для доступа к значениям с помощью хорошо подробных программ Python.