Python словари: Python | Словари

Красивый Питон. Используем словари в Python.

Это четвертый пост об идиомах в Питона. Теперь пришло время узнать, что же такое словари в Python. Вы наверняка знаете, что это такая структура данных, тип которой обычно обозначают как dict. Пост же несколько подробнее расскажет о словарях: о том, как их перебирать или получать значение по ключу.

Работа со словарями Python

Вообще, словарями в Python называют коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. При этом коллекции неупорядоченные. По-другому словари можно называть ассоциативными массивами или хеш-таблицами. Словарь может выглядеть, например, так:

dict = {'ключ1': 1, 'ключ2': 2}

Конечно же, существует куча способов работы со словарями, и все они не поместятся в этот пост. Но некоторые полезные идиомы, пожалуй, стоит упомянуть.

Цикл по ключам словаря Python

Одна из базовых операций, которая требуется при работе со словарями — это цикл по его ключам. Наверняка вы будете часто использовать такую операцию, поэтому стоит обратить внимание на правильный и красивый способ ее выполнения.

#Не перебирайте ключи так
for k in dic.keys():
    print(k)
    
#Делайте это так
for k in dic:
    print(k)

Как видите. для цикла по ключам словаря не нужно использовать метод dictionary.keys(). Все что нужно — это ссылка на словарь.

Цикл по паре ключ-значение Python

Еще одна нужная операция, которая почти всегда требуется при работе со словарями — это цикл по паре ключ:значение. Конечно же, в Python есть несколько быстрых и простых способ построить такой цикл.

#цикл можно построить так
for k in dic:
    print(k)
    print(dic[k])

#или вот так
for k, val in dic.items():
    print(k)
    print(val)

В примере показано два способа перебора пар ключ-значение в словаре. Первый перебирает ключи словаря, а значения извлекает по ключу. Второй пример пробегает по словарю, распаковывая ключи и значения в две переменные.

Использование dictionary.get() для получения значений

Если нужно получить значение по ключу, но при этом неизвестно, существует такой ключ или нет — используйте метод dictionary.get().

#Использование get() для получения значения
val = dic.get('key1', 'na')

Если ключ «key1» существует в словаре dic, то переменной будет присвоено значение в соответствии с ключом. В противном случае переменная получит значение второго аргумента функции get().

Удаление элементов из словаря Python по критериям

Вероятно, если бы перед вами встала такая задача, то в мыслях сразу бы возникли циклы и условные операторы. Но в Питоне все это не требуется! Смотрите:

#Удаление элементов из словаря по критериям
dic = {k : dic[k] for k in dic if not len(k) < 5}

Синтаксис очень простой:  {ключ : значение for ключ in словарь [условия]}. Пример выше создаст новый словарь, которые содержит все пары ключ-значение, в которых ключ имеет длину менее 5.

Объединение двух списков в словарь

Например, у вас есть список имен и список фамилий. Но вы хотите иметь словарь из пар фамилия-имя. Что делать в такой ситуации? Объединять списки в словарь, конечно же!

#Объединение двух списков в словарь
f_names = ["Ivan", "Anton", "Oleg", "Petr"]
l_names = ["Petrov", "Sidorov", "Ivanov", "Skripkin"]
names = dict(zip(f_names, l_names))

Эта идиома принимает на вход два списка: f_names и l_names, а затем формирует из них словарь из пар фамилия-имя. Это быстро и просто, как и в других идиомах Python. Если вас заинтересует метод zip() — почитайте о нем подробнее в документации.

На этом все. Надеюсь, несколько описанных идиом помогут вам эффективнее использовать словари в Python, сделать ваш код более читабельным и элегантным. Кстати, если интересно — можете почитать еще об одной структуре данных в Питоне — о списках.
Спасибо Jamal Moir за замечательные советы.

Руководство по словарям Python | Python

При работе с Python все время нужно временно хранить данные для их последующей обработки в соответствующей структуре данных. Язык предоставляет для этого специальную структуру данных — Python словари. В них можно получить доступ к фрагменту данных или значений с помощью ключа (слова), который у нас есть.

В этом руководстве мы рассмотрим следующие темы:

• как создать словарь, используя фигурные скобки и двоеточия;
• как загрузить данные в словарь с помощью библиотек urllib и random;
• как фильтровать словарь с помощью цикла for и специальных итераторов для перебора ключей и значений словаря;
• как выполнять операции со словарем для получения или удаления значений, и как использовать значения словаря для подмножества значений из него;
• как сортировать словарь с помощью библиотеки re и как в этом могут помочь функции OrderedDict и лямбда-функции;
• сравним словари Python со списками, массивами NumPy и Pandas DataFrames.

Предположим, что вы проводите «инвентаризацию» фруктов, которые положили в корзину, сохраняя количество каждого фрукта в словаре. Существует несколько способов создания словаря, но в этом руководстве мы используем самые простые. С остальными можно ознакомиться в документации Python по словарям.

Словари можно распознать по фигурным скобкам {} и разделению двоеточием : ключа и значения для каждого элемента.

Переменная fruit в приведенном ниже коде является допустимым словарем. Получить доступ к элементу Python словаря можно, поместив ключ между квадратными скобками [].Также можно использовать метод .get(), чтобы сделать то же самое:

fruit = {"apple" : 5, "pear" : 3, "banana" : 4, "pineapple" : 1,https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-dictionary-tutorial "cherry" : 20}
# Получаем доступ к словарю `fruit` непосредственно (без использования get) и выводим значение "banana"
print(_____["______"])
# Выбираем один из 5 фруктов и показываем, что оба способа извлечения дают аналогичные результаты
print(fruit["_____"] == fruit.get("_____"))

Теперь мы поместим данные во вложенный словарь, который содержит в качестве значения другой словарь, а не строку или целое число. Таким образом, в словарь можно сохранять таблицы или матрицы.

Используемые данные — это отзывы на Amazon о книге Донны Тартт «The Goldfinch«. Они были сохранены в простом файле с разделителями. Таблица содержит четыре столбца: оценка, URL-адрес, заголовок отзыва и текст отзыва.

Есть несколько способов представить эти данные в Python словаре, но в нашем случае мы берем URL-адрес в качестве ключа и помещаем другие столбцы в словарь с вложенными значениями:

import urllib
import random
# Загружаем данные из удаленного места (URL-адреса)
file = urllib.request.urlopen("https://gist.githubusercontent.com/twielfaert/a0972bf366d9aaf6cb1206c16bf93731/raw/dde46ad1fa41f442971726f34ad03aaac85f5414/Donna-Tartt-The-Goldfinch.csv")
f = file.read()
# Преобразуем битовый поток в строки
text = f.decode(encoding='utf-8',errors='ignore')
# Разбиваем эту одну строку на концах линий
lines = text.split("n")
# Инициализируем словарь
reviews = {}
# Заполняем словарь
for line in lines:
  l = line.strip().split("t")

  # Это просто тестовые данные, чтобы посмотреть, что входит в словарь
  score = l[0] 
  id = l[1]
  title = l[2]
  review = l[3]

  reviews[id] = {"score" : score, "title" : title, "review" : review}
# Берем случайный ключ из словаря и выводим его значение

Мы получили набор данных, в котором нет отсутствующих значений. Но можно проверить, присутствуют ли все ключи в словаре, сравнив количество строк из файла с количеством ключей словаря. В нашем случае вот как можно осуществить Python сортировку словаря:

# Подсчитываем количество строк в файле
print("Количество строк: " + str(len(lines)))
# Подсчитываем количество ключей в словаре; оно должно равняться количеству строк в файле
print("Количество ключей словаря: " + str(len(reviews.keys())))

Теперь, когда отзывы хранятся в словаре, пришло время попробовать выполнить некоторые операции. Допустим, вы хотите посмотреть, что на самом деле написали люди, выбрав только отзывы с оценкой 1.0.

Оценки хранятся в значениях словаря, поэтому придется перебирать словарь. Для этого можно использовать цикл for.

Элементы словаря Python имеют не только ключ и значение, но и специальный итератор для их перебора. Вместо for item in dictionary необходимо использовать for key, value in dictionary.items(). При этом должны использоваться две переменные, ключ и значение, а не одна.

Существуют отдельные итераторы для ключей (.keys()) и значений (.values()).

Мы сохраняем ключи отзывов с низкой оценкой в списке с именем lowscores. Благодаря этому в дальнейшем можно будет повторно использовать список, чтобы извлечь отзывы из словаря:

# Сохраняем ключи отзывов с низкой оценкой (1.0) в списке
lowscores = []
for key, value in reviews.items():
  if float(value["score"]) == 1.0: # Convert score to float
    lowscores.append(key)
# Выводим все записи с низкой оценкой
for item in __________:
  print(reviews[____])

Если словарь, содержащий полный набор данных, большой, то разумнее использовать список lowscores, который мы только что скомпилировали, чтобы создать совершенно новый словарь (Python список в словарь). Преимущество этого приема заключается в том, что для дальнейшего анализа не нужно хранить в памяти большой словарь. Можно просто перейти к соответствующему подмножеству исходных данных.

Во-первых, мы используем ключи, хранящиеся в lowscores, для создания нового словаря. Чтобы сделать это, есть два способа: первый — извлекаем только соответствующие элементы из исходного словаря с помощью метода .get(), оставляя исходный словарь без изменений. Второй — использовать метод .pop(), который удаляет извлеченные записи из исходного словаря.

Код для подмножества может выглядеть следующим образом: subset = dict([(k, reviews.get(k)) for k in lowscores]). Такое написание может показаться незнакомым, потому что цикл задан одной строкой кода. Этот стиль называется «генерацией словаря». На самом деле это цикл for, который перебирает элементы lowscores, извлекает значения из отзывов и использует их для заполнения нового словаря.

Вы можете сравнить традиционный стиль с использованием цикла и генерацию словаря и убедиться, что они действительно дают идентичный результат:

# Метод с использованием цикла for для создания подмножества словаря
forloop = {}
for k in lowscores:
  forloop[k] = reviews[k]
# Добавляем специальный метод извлечения релевантных элементов из словаря `reviews`
dictcomp = {k : reviews.___(k) for k in lowscores}
# Удостоверимся, что эти объекты аналогичны
print(forloop == ________)

Предположим, что теперь вы хотите изменить словарь Python 3, чтобы оценки выступали в качестве ключей словаря, а не идентификаторов. Можно использовать для этого цикл for, указав как ключи, так и значения, и создав новый вложенный словарь. Нужно будет извлечь «score» из исходного вложенного словаря, чтобы использовать его в качестве нового ключа.

Чтобы упростить код, мы создаем в отдельной строке новый вложенный словарь как новый объект newvalues. После чего заполняем scoredict идентификаторами в качестве ключей и объектами из словаря newvalues в качестве значений:

from collections import defaultdict
scoredict = defaultdict(list)
for key, value in reviews.items():
  newvalues = {'id' : key, "title" : value['title'], "review" : value['review']}
  # Используем 'score' из значений (!) из исходного словаря в качестве ключей для только что созданного  словаря
  scoredict[_____['_____']].append(newvalues)

# Выводим ключи словаря, чтобы удостовериться, что это на самом деле оценки из отзывов
print(scoredict.keys())

Мы попробовали загрузить в словарь реальный набор данных, теперь можно выполнить их простой анализ. Если вы хотите знать, что именно пишут люди, ставящие низкую оценку роману, можно провести Python сортировку словаря, создав список частоты использования слов в отрицательных отзывах (оценка 1.0).

Нам нужно немного обработать текст отзывов, удалив HTML-теги и конвертировав заглавные буквы в словах в нижний регистр. Для первой задачи мы используем регулярное выражение, которое удаляет все теги: re.sub(«», «»). Регулярные выражения — это полезный инструмент при работе с текстовыми данными. Они довольно сложны для компиляции и заслуживают отдельного руководства.

Но в нашем примере нужно просто определить наборы символов, которые начинаются с символа <, за которым следует произвольное количество символов, после чего стоит символ >. И заменить их на пустые кавычки «» (ничего).

Python содержит встроенную функцию для удаления заглавных букв из слов, нужно просто привязать функцию .lowercase() к строке. Таким образом, можно избавиться от слов, начинающихся с заглавной буквы, которые встречаются в начале предложений.

Затем мы создаем частотный словарь, используя defaultdict вместо обычного словаря. Это гарантирует, что каждый «ключ» уже инициализирован, и можно просто увеличивать его частоту, начиная с 1.

Если вы не используете defaultdict, Python может выдать ошибку при первом увеличении частоты (с 0 до 1), потому что ключ еще не существует. Этого можно избежать, предварительно проверив, существует ли ключ в Python словаре, прежде чем увеличивать значение его частоты. Но это решение не такое элегантное, как defaultdict:

import re
# Импортируем defaultdict
from collections import ___________
freqdict = defaultdict(int)
for item in lowscores:
  review = reviews[item]["review"]
  cleantext = re.sub(r'<.*?>', '', review).strip().split() # Remove HTML tags and split the review by word (space separated)
  for word in cleantext:
   # Конвертируем все буквы в нижний регистр
    word = word.lower()

    # Заполняем следующую строку, чтобы увеличить частоту на один:
    freqdict[word] += _

print(freqdict)

После того, как наш частотный словарь будет готов, все равно нужно будет осуществить Python сортировку словаря по значению в порядке убывания, чтобы быстро увидеть, какие слова употребляются чаще всего. Поскольку стандартные словари (в том числе defaultdict) не могут быть отсортированы определенным образом, нужно использовать другой класс, а именно OrderedDict. Он хранит элементы словаря в порядке их добавления. В этом случае сначала нужно отсортировать элементы, прежде чем сохранять их снова в класс OrderedDict.

Функция sorted принимает три аргумента. Первый — это объект, который нужно отсортировать, наш частотный словарь. При этом необходимо помнить, что доступ к парам ключ-значение в словаре возможен только через функцию .items(). Если вы забудете об этом, Python даже не выдаст предупреждение, а только вернет первый ключ, который встретит. Другими словами: если вы перебираете словарь, и ваш код ведет себя странным образом, проверьте, добавлена ли функция .items().

Второй аргумент указывает, какую часть первого аргумента следует использовать для сортировки: key=lambda item: item[1]. Но вам придется более углубленно изучить язык Python, чтобы понять, что это такое. Первая часть довольно понятна: вы хотите, чтобы ключи сортировались.

Но что там делает lambda? Она является анонимной функцией, то есть это функция без имени, которая не может быть вызвана извне. Это альтернативный способ обработки через цикл целого ряда объектов с помощью одной функции. В данном случае используется значение словаря (item[1], при item[0] выступающем в качестве ключа) в качестве аргумента для сортировки.

Третий (последний) аргумент, reverse, указывает, должна ли сортировка выполняться по возрастанию (по умолчанию) или по убыванию. В данном случае мы хотим увидеть наиболее часто встречающиеся слова вверху и указываем reverse=True.

Прямо сейчас вы были бы разочарованы словами, которые располагаются в самом верху списка отсортированных элементов. Это были бы просто «функциональные слова», такие как «the», «and», «a» и т. д. В английском, как и во многих других языках, эти слова употребляются достаточно часто. Но при этом они совершенно бессмысленны сами по себе.

В текстовой аналитике для удаления этих высокочастотных слов используются так называемые стоп-листы. Мы же применим более примитивный подход, игнорируя верхние 10% слов и рассматривая только слова, которые относятся к остальным 90%. Вы увидите, что в верхней части списка представлены как слова с негативным оттенком, такие как «неинтересно» и «разочаровывающе», так и более позитивные: «увлекательно» и «чудесно».

Можно поэкспериментировать и посмотреть, в каких частях Python словаря можно найти интересные слова:

from collections import OrderedDict
# Создаем словарь Ordered
ordict = OrderedDict(sorted(freqdict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))
# Игнорируем верхние 10%
top10 = int(len(ordict.keys())/10)
# Выводим 100 слов из верхних 90%
print(list(ordict.items())[top10:top10+100])

Словари — важная структура данных Python, позволяющая поместить данные в объекты для дальнейшей обработки. Они, наряду со списками и кортежами, являются одной из основных, наиболее мощных и гибких структур данных Python. Но в последнее время большая часть функциональных возможностей словаря может быть заменена и заменяется Pandas, библиотекой анализа данных Python. Она позволяет лучше обрабатывать и анализировать данные на Python, и при этом не нужно использовать сторонние специализированные языки статистического программирования (в частности, R).

Такие библиотеки, как Pandas, позволяют обработчикам данных работать быстрее и эффективнее. Им больше не нужно беспокоиться о деталях более низкого уровня, касающихся того, как хранятся данные. Но Pandas также использует словари (наряду с другими расширенными структурами данных, такими как массив NumPy) для хранения данных.

Даже при применении Pandas иногда рекомендуется использовать словари. Например, когда значения необходимо просто сопоставить, и вам не нужны функции Pandas ни для чего другого. Использование объекта Pandas в таких случаях просто неэффективно и излишне.

Pandas включает в себя функции для преобразования словаря в Pandas DataFrame, и наоборот, а DataFrame может осуществлять Python сортировку словаря. Оба они действительно являются полезными частями современного инструментария.

Данная публикация представляет собой перевод статьи «Python Dictionary Tutorial» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

телеграм канал. Подпишись, будет полезно!

Python 3 — Словарь | ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)

Каждая клавиша отделена от ее значения двоеточием (, элементы разделены запятыми, и все они заключены в фигурные скобки. Пустой словарь без каких-либо элементов пишется как две фигурные скобки, например: {}.

Ключи уникальны в пределах словаря в то же время как значения могут быть не уникальными. Значения словаря может быть любого типа, но ключи должны быть неизменного типа данных, такие как строки, числа и кортежи.

Доступ к значениям в словаре

Чтобы получить доступ к словарю элементов, вы можете использовать привычные квадратные скобки вместе с ключом, чтобы получить его значение. Ниже приведен простой пример:

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'AndreyEx', 'Age': 39, 'Class': 'Next'}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
print ("dict['Age']: ", dict['Age'])

Когда этот код выполниться, он производит следующий результат:

dict['Name']:  AndreyEx
dict['Age']:  39

Если мы попытаемся получить доступ к элементу данных с помощью ключа, который не является частью словаря, мы получаем ошибку следующим образом:

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'AndreyEx', 'Age': 39, 'Class': 'Next'};
print "dict['Alice']: ", dict['Alice']

Когда этот код выполниться, он произведет следующий результат:

dict['AndreyEx']:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 4, in <module>
      print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
KeyError: 'Alice'

Обновление словаря

Вы можете обновить словарь, добавив новый элемент или пару ключ-значение, изменить существующую запись или удалить существующую запись, как показано на простом примере, приведенном ниже.

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'AndreyEx', 'Age': 39, 'Class': 'Next'}
dict['Age'] = 33; # обновление существующей записи
dict['Coder'] = "DPS Coder" # добавление новой записи

print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
print ("dict['Coder']: ", dict['Coder'])

Когда этот код выполниться, он произведет следующий результат:

dict['Age']:  33
dict['Coder']:  DPS Coder

Удалить элементы словаря

Вы можете либо удалить отдельные элементы словаря или очистить все содержимое словаря. Вы также можете удалить весь словарь в одной операции.

Чтобы явно удалить весь словарь, просто используйте заявление del. Ниже приведен простой пример:

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'AndreyEx', 'Age': 39, 'Class': 'Next'}

del dict['Name'] # удалить запись с ключом 'Name'
dict.clear()     # удалить все записи в словаре
del dict         # весь удалить словарь

print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
print ("dict['Coder']: ", dict['Coder'])

Это приводит к следующему результату.

Возбуждается исключение, потому что после того, как del dict, словарь больше не существует.

dict['Age']:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 33, in <module>
      print "dict['Age']: ", dict['Age'];
TypeError: 'type' object is unsubscriptable

Примечание:

Функция del() обсуждается в следующем разделе.

Свойства ключей словаря

Значения в словаре не имеют каких-либо ограничений. Они могут быть любым произвольным объектом в Python, либо стандартные объекты или определенные пользователем объекты. Однако, это не относится к клавишам.

Есть два важных момента, о которых необходимо помнить для ключей в словаре:

(а) Более чем одна запись в ключе не допускается. Это означает, что не дубликат ключа не допускается. При одинаковых ключей встречаются во время задания, последнее назначение выигрывает. Например:

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'AndreyEx', 'Age': 39, 'Name': 'Destroyer'}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])

Когда этот код выполниться, он произведет следующий результат:

dict['Name']:  Destroyer

(б) Ключи должны быть неизменными. Это означает, что вы можете использовать строки, числа или кортежи в качестве ключей словаря, но что – то вроде [‘key’] не допускается. Ниже приведен простой пример:

#!/usr/bin/python3

dict = {['Name']: 'AndreyEx', 'Age': 39}
print ("dict['Name']: ", dict['Name'])

Когда этот код выполниться, он выведет следующий результат:

Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 3, in <module>
      dict = {['Name']: 'AndreyEx', 'Age': 39}
TypeError: list objects are unhashable

Встроенный словарь функций и методов

Python включает в себя следующие функции словаря:

Python включает в себя следующие методы словаря:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Язык программирования «Python». Словари Python. Операции и методы словаря

Словари (dict)

В Python имеется еще один составной тип данных, называемый словарем, который похож на список.
Словарь (dict) — неупорядоченная коллекция произвольных объектов с доступом по ключу. Словарь
более известен как ассоциативный массив. Словарь состоит из набора пар «Ключ-Значение». И в отличии от
списка, где к каждому элементу можно обратиться по его порядковому номеру(индексу), в словаре обращение
к элементу происходит по ключу.

Создание словаря

Вы можете определить словарь, включив в фигурные скобки список пар «Ключ-значение»,
разделенных запятыми. Двоеточие (:) отделяет каждый ключ от связанного с ним значения:

 d = {
    ключ 1: значение,
    ключ 2: значение,
      ....
    ключ N: значение
}

Пример: мы можем связать (ассоциировать) названия футбольной команды с городом, где она основана:

 teams = {
    'Arsenal': 'London',
    'Bayern': 'Munich',
    'PSG': 'Paris',
}

Доступ к значениям словаря

Для получения значения внутри пары вы должны обратиться по ключу dict[key]

>>> teams['PSG']
'Paris'
>>> teams['Arsenal']
'London'

Если попытаетесь обратиться к ключу, которого нет, получится исключение типа KeyError

>>> teams['Chelsea']
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    teams['Chelsea']
KeyError: 'Chelsea'

Добавление нового элемента

Чтобы добавить новое значение в словарь, нужно обратиться по несуществующему ключу и присвоить в него значение

>>> teams
{'Arsenal': 'London', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams['Sporting'] = 'Lisbon'
>>> teams
{'Arsenal': 'London', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Sporting': 'Lisbon'}

Изменение элемента

Чтобы изменить значение существующего ключа, нужно обратиться по этому ключу и присвоить новое значение

>>> teams
{'Arsenal': 'London', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Sporting': 'Lisbon'}
>>> teams['Arsenal']='Лондон'
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Sporting': 'Lisbon'}

Удаление элемента

Чтобы удалить элемент словаря, нужно воспользоваться командой del

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Sporting': 'Lisbon'}
>>> del teams['Sporting']
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}

Операции со словарем

Нахождение длины словаря

Чтобы найти длину словаря(количество пар «ключ-значение»), нужно воспользоваться функцией len()

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> len(teams)
3
>>> len({})
0
>>> len({'a':[1,2,3]})
1

Проверка вхождения ключа в словарь

Для этого нужно воспользоваться командой in. Обратите внимание, что поиск происходит только
среди ключей словаря

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> 'Bayern' in teams
True
>>> 'Munich' in teams
False

Методы словаря

Метод .clear()

Полностью очищает словарь

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.clear()
>>> teams
{}

Метод .get(key [,default])

Метод, который принимает обязательный параметр — значение ключа. В случае, если данный
ключ имеется в словаре, возвращается его значение. В противном случае вернется None, либо значение
default (если оно было передено)

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.get('PSG')
'Paris'
>>> teams.get('Porto')
>>> print(teams.get('Porto'))
None
>>> teams.get('Porto','Not exist')
'Not exist'
>>> teams.get('Porto',999)
999

Метод .setdefault(key [,default])

Метод, который принимает обязательный параметр — значение ключа. Возвращает значение ключа,
но если его нет создает ключ с значением default (по умолчанию None).

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.setdefault('PSG')
'Paris'
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.setdefault('Porto')
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Porto': None}
>>> teams.setdefault('Benfika','Lisbon')
'Lisbon'
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Porto': None, 'Benfika': 'Lisbon'}

Метод .pop(key [,default])

Метод, который удаляет ключ и возвращает значение. Если ключа нет, возвращает
default (по умолчанию бросает исключение).

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Porto': None, 'Benfika': 'Lisbon'}
>>> print(teams.pop('Porto'))
None
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris', 'Benfika': 'Lisbon'}
>>> teams.pop('Benfika','Hello')
'Lisbon'
>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.pop("Chelsea")
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    teams.pop("Chelsea")
KeyError: 'Chelsea'
>>> teams.pop("Chelsea","Hello")
'Hello'

Метод .keys()

Метод, который возвращает коллекцию всех ключей в словаре

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.keys()
dict_keys(['Arsenal', 'Bayern', 'PSG'])

Метод .values()

Метод, который возвращает коллекцию всех значений в словаре

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.values()
dict_values(['Лондон', 'Munich', 'Paris'])

Метод .items()

Метод, который возвращает коллекцию всех пар «ключ-значение»

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> teams.items()
dict_items([('Arsenal', 'Лондон'), ('Bayern', 'Munich'), ('PSG', 'Paris')])

Обход элементов словаря в цикле for

При обходе элементов в переменной i по умолчанию будут сохранятся значения ключей

>>> teams
{'Arsenal': 'Лондон', 'Bayern': 'Munich', 'PSG': 'Paris'}
>>> for i in teams:
	print(i)
Arsenal
Bayern
PSG

Но, зная ключ, можно обратиться к значению этого ключа

>>> for i in teams:
	print(i, teams[i])
Arsenal Лондон
Bayern Munich
PSG Paris

Обойти только значения словаря можно при использовании метода .values()

>>> for i in teams.values():
	print(i)
Лондон
Munich
Paris

При помощи метода .items() можно обходить элементы, получая сразу и ключ и значение

>>> for item in teams.items():
	key, value = item[0], item[1]
	print(key, value)
Arsenal Лондон
Bayern Munich
PSG Paris

>>> for key, value in teams.items():
	print(key, value)
Arsenal Лондон
Bayern Munich
PSG Paris

Немного внутренностей словарей в CPython (и PyPy) / Хабр

Внутреннее устройство словарей в Python не ограничивается одними лишь бакетами и закрытым хешированием. Это удивительный мир разделяемых ключей, кеширования хешей, DKIX_DUMMY и быстрого сравнения, которое можно сделать ещё быстрее (ценой бага с примерной вероятностью в 2^-64).

Если вы не знаете количество элементов в только что созданном словаре, сколько памяти расходуется на каждый элемент, почему теперь (CPython 3.6 и далее) словарь реализован двумя массивами и как это связано с сохранением порядка вставки, или просто не смотрели презентацию Raymond Hettinger «Modern Python Dictionaries A confluence of a dozen great ideas». Тогда добро пожаловать.

Впрочем, люди знакомые с лекцией, тоже могут найти немного подробностей и свежей информации, и для совсем новичков, не знакомых с бакетами и закрытым хешированием, статья тоже будет интересна.

Словари в CPython везде, на них основаны классы, глобальные переменные, параметры kwargs, интерпретатор создаёт тысячи словарей, даже, если вы сами не добавили ни одной фигурной скобки в свой скрипт. Но для решения многих прикладных задач словари так же используются, неудивительно, что их реализация продолжает улучшаться и всё больше обрастать разными трюками.

Базовая реализация словарей (через Hashmap)

Если вы знакомы с работой стандартного Hashmap и закрытого хеширования, можете переходить к следующей главе.

Идея, лежащая в основе словарей проста: если у нас есть массив, в котором хранятся объекты одинакового размера, то мы легко получаем доступ к нужному объекту, зная индекс.

Мы просто добавляем к смещению массива индекс, помноженный на размер объекта, и получаем адрес искомого объекта.

Но что, если мы хотим организовать поиск не по целочисленному индексу, а по переменной другого типа, например, находить пользователей по адресу их почты?

В случае простого массива нам придётся просматривать почты всех пользователей в массиве и сравнивать их с искомой, такой подход называется линейным поиском и, очевидно, что он куда медленнее обращения к объекту по индексу.

Линейный поиск может быть значительно ускорен, если мы ограничим размер области, в которой необходимо осуществлять поиск. Обычно это достигается взятием остатка от хеша. Поле, по которому осуществляется поиск, — ключом.

В итоге линейный поиск осуществляется не по всему большому массиву, а по его части.

Но что, если там уже есть элемент? Такое вполне может случится, так как никто не гарантировал, что остатки от деления хеша будут уникальны (как и сам хеш). В этом случае объект будет помещён по следующему индексу, если и он занят, то сместится ещё на один индекс и так пока не найдёт свободный. При извлечении элемента, будут просмотрены все ключи с одинаковым хешем.

Данный тип хеширования называется закрытым. Если в словаре остаётся мало свободных ячеек, то такой поиск грозит выродиться в линейный, соответственно мы потеряем весь выигрыш, ради которого и создавался словарь, во избежание подобного интерпретатор сохраняет массив заполненным на 1/2 — 2/3. Если свободных ячеек не хватает, то создаётся новый массив в два раза больше предыдущего и элементы из старого переносятся в новый по одному.

Что же делать, если элемент был удалён? В таком случае в массиве образуется пустая ячейка и алгоритм поиска по ключу, не может различить, эта ячейка пуста, потому что элемента с таким хешем не было в словаре, или потому что он был удалён. Во избежание потери данных при удалении ячейка помечается специальным флагом (DKIX_DUMMY). Если во время поиска элемента встретится этот флаг, то поиск продолжится, ячейка считается занятой, в случае вставки ячейка будет перезаписана.

Особенности реализации в Python

Каждый элемент словаря должен содержать ссылку на целевой объект и ключ. Ключ необходимо хранить для обработки коллизий, объект — по очевидным причинам. Так как и ключ, и объект могут быть любого типа и размера мы не можем хранить в структуре непосредственно их, они лежат в динамической памяти, а в структуре элемента списка хранятся ссылки на них. То есть размер одного элемента должен быть равен минимум размеру двух указателей (16 байт на 64-битных системах). Однако интерпретатор хранит ещё и хеш, сделано это для того, чтобы не перевычислять его при каждом увеличении размера словаря. Вместо того, чтобы вычислять хеш от каждого ключа по-новому и брать остаток от деления на количество бакетов, интерпретатор просто читает уже сохранённое значение. Но, что если объект ключа изменили? В таком случае хеш должен пересчитаться и сохранённое значение будет неверным? Такая ситуация невозможна, так как изменяемые типы не могут быть ключами словаря.

Структура элемента словаря определена следующим образом:

typedef struct {
    Py_hash_t me_hash;   // хеш
    PyObject *me_key;    // указатель на ключ
    PyObject *me_value;  // указатель на хранимый объект
} PyDictKeyEntry;

Минимальный размер словаря объявлен константой PyDict_MINSIZE, которая равна 8. Разработчики решили, что это оптимальный размер, для того, чтобы избежать лишнего расходования памяти на хранение пустых значений и времени на динамическое расширение массива. Таким образом при создании словаря (до версии 3.6) вам требовалось минимум 8 элементов в словаре * 24 байт в структуре = 192 байта (это без учёта остальных полей: расходы на саму переменную типа словарь, счётчик числа элементов и т.д.)

Словари используются и для реализации полей пользовательских классов. Python позволяет динамически изменять количество атрибутов, эта динамика не требует дополнительных расходов, так как добавление/удаление атрибута по сути эквивалентно соответствующей операции над словарём. Однако данным функционалом пользуется меньшинство программ, большинство ограничивается полями, объявленными в __init__. Но каждый объект должен хранить свой словарь, со своими ключами и хешами, несмотря на то, что они совпадают с другими объектами. Логичным улучшением тут выглядит хранение общих ключей только в одном месте, именно это и было реализовано в PEP 412 — Key-Sharing Dictionary. Возможность динамического изменения словаря при этом не исчезла: если меняется порядок или количество ключей словарь преобразуется из разделяющего ключи в обычный.

Во избежание коллизий максимальная «загрузка» словаря составляет 2/3 от текущего размера массива.

#define USABLE_FRACTION(n) (((n) << 1)/3)

Таким образом первое расширение произойдёт при добавлении 6-го элемента.

Массив получается довольно разряжен, во время работы программы от половины до трети ячеек остаются пустыми, что ведёт к увеличенному расходу памяти. Для того, чтобы обойти это ограничение и по возможности хранить только необходимые данные был добавлен новый уровень абстракции массив.

Вместо хранения разряженного массива, например:

   d = {'timmy': 'red', 'barry': 'green', 'guido': 'blue'}  # ->

    entries = [['--', '--', '--'],
               [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
               ['--', '--', '--'],
               ['--', '--', '--'],
               ['--', '--', '--'],
               [-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
               ['--', '--', '--'],
               [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

Начиная с версии 3.6 словари организованны следующим образом:

    indices =  [None, 1, None, None, None, 0, None, 2]
    entries =  [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
                [-8522787127447073495, 'barry', 'green'],
                [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]

Т.е. хранятся только те записи, которые действительно необходимы, они вынесены из хеш-таблицы в отдельный массив, а в хеш-таблице хранятся только индексы соответствующих записей. Если изначально на массив уходило 192 байт, то сейчас только 80 (3 * 24-байт для каждой записи + 8 байт на indices). Достигнуто сжатие в 58%.[2]

Размер элемента в indices тоже меняется динамически, изначально он равен одному байту, то есть весь массив может быть помещён в один регистр, когда индекс начинает не влезать в 8 бит, то элементы расширяются до 16, потом до 32 бит. Есть специальные константы DKIX_EMPTY и DKIX_DUMMY, для пустого и удалённого элемента, соответственно расширение индексов до 16 байт происходит, когда элементов в словаре становится более 127.

Новые объекты добавляются в entries, то есть при расширении словаря нет необходимости их перемещать, необходимо лишь увеличить размер indices и перезаполнить его индексами.

При итерировании по словарю, массив indices не нужен, элементы последовательно возвращаются из entries, т.к. элементы добавляются каждый раз в конец entries, то словарь автоматически сохраняет порядок вхождения элементов. Таким образом, кроме уменьшения необходимой памяти для хранения словаря, мы получили более быстрое динамическое расширение и сохранение порядка ключей. Уменьшение памяти хорошо и само по себе, но в то же время может увеличить быстродействие, так как позволяет большему числу записей влезть в кеш процессора.

Эта реализация настолько понравилась разработчикам CPython, что словари теперь обязаны сохранять порядок вставки по спецификации. Если раньше порядок словарей был детерминирован, т.е. жёстко определялся хешем и был неизменен от запуска к запуску, потом к нему добавили немного случайности, чтобы ключи шли каждый раз по-разному, то теперь ключи словаря обязаны сохранять порядок следования. Насколько это было необходимо, и что делать, если появится ещё более эффективная реализация словаря, но не сохраняющая порядок вставки, непонятно.

Впрочем, и так раздавались просьбы реализовать механизм сохранения порядка объявления атрибутов в классах и в kwargs, данная реализация позволяет закрыть эти проблемы без специальных механизмов.

Вот как это выглядит в коде CPython:

struct _dictkeysobject {
    Py_ssize_t dk_refcnt;

    /* Size of the hash table (dk_indices). It must be a power of 2. */
    Py_ssize_t dk_size;

    /* Function to lookup in the hash table (dk_indices):
       - lookdict(): general-purpose, and may return DKIX_ERROR if (and
         only if) a comparison raises an exception.
       - lookdict_unicode(): specialized to Unicode string keys, comparison of
         which can never raise an exception; that function can never return
         DKIX_ERROR.
       - lookdict_unicode_nodummy(): similar to lookdict_unicode() but further
         specialized for Unicode string keys that cannot be the <dummy> value.
       - lookdict_split(): Version of lookdict() for split tables. */
    dict_lookup_func dk_lookup;

    /* Number of usable entries in dk_entries. */
    Py_ssize_t dk_usable;

    /* Number of used entries in dk_entries. */
    Py_ssize_t dk_nentries;

    /* Actual hash table of dk_size entries. It holds indices in dk_entries,
       or DKIX_EMPTY(-1) or DKIX_DUMMY(-2).
       Indices must be: 0 <= indice < USABLE_FRACTION(dk_size).
       The size in bytes of an indice depends on dk_size:
       - 1 byte if dk_size <= 0xff (char*)
       - 2 bytes if dk_size <= 0xffff (int16_t*)
       - 4 bytes if dk_size <= 0xffffffff (int32_t*)
       - 8 bytes otherwise (int64_t*)
       Dynamically sized, SIZEOF_VOID_P is minimum. */
    char dk_indices[];  /* char is required to avoid strict aliasing. */

    /* "PyDictKeyEntry dk_entries[dk_usable];" array follows:
       see the DK_ENTRIES() macro */
};

Но итерирование устроено сложнее, чем можно было изначально подумать, существуют дополнительные механизмы проверки, что словарь не был изменён во время итерирования, один из них — версия словаря в виде 64-битного числа, который хранит каждый словарь.

Напоследок рассмотрим механизм разрешения коллизий. Дело в том, что в python значения хеш-функции легко предсказуемы:

  >>>[hash(i) for i in range(4)]
  [0, 1, 2, 3]

А так как при создании словаря от этих хешей берётся остаток от деления, то по сути определяют, в какой бакет пойдёт запись, лишь несколько последних бит ключа (если он целочисленный). Можно представить себе ситуацию, когда у нас много объектов «хотят» попасть в соседние бакеты, в таком случае при поиске придётся просмотреть множество объектов, которые находятся не на своих местах. Для уменьшения числа коллизий и увеличения числа бит, определяющих, в какой бакет пойдёт запись был реализован следующий механизм:

    // вместо простого 
    i = i + 1 % n

    // был реализован следующий:
    #define PERTURB_SHIFT 5
    perturb >>= PERTURB_SHIFT;
    j = (5*j) + 1 + perturb;
    // использовать значение j % n в качестве следующего индекса

perturb — целочисленная переменная, инициализируемая хешем. Следует заметить, что в случае большого числа коллизий она обнуляется и следующий индекс вычисляется по формуле:

    j = (5 * j + 1) % n

При извлечении элемента из словаря осуществляется такой же поиск: вычисляется индекс слота, в котором должен находиться элемент, если слот пуст, то выбрасывается исключение «значение не найдено». Если же значение в данном слоте есть, необходимо проверить, что его ключ соответствует искомому, это вполне может не выполняться, если произошла коллизия. Однако ключом может быть почти любой объект, в том числе такой, для которого, операция сравнения занимает значительное время. Дабы избежать длительной операции сравнения, в Python применено несколько трюков:

    # псевдокод алгоритма (на самом деле там, разумеется C)
    def eq(key, entity):
        if id(key) == id(entity): return True
	if hash(key) != hash(entity): return False
	return key == entity 

сначала сравниваются указатели, если указатель ключа искомого объекта равен указателю объекта, по которому осуществляется поиск, то есть указывают на одну и ту же область памяти, то сравнение сразу же возвращает истинно. Но и это не всё. Как известно, у равных объектов должны быть равные хеши, из чего следует, что объекты с разными хешами не равны. После проверки указателей проверяются хеши, если они не равны, вернётся false. И лишь, если хеши равны, будет вызвано честное сравнение.

Какова вероятность такого исхода? Примерно 2^-64, разумеется из-за лёгкой предсказуемости значения хеша, можно легко подобрать такой пример, но в реальности до этой проверки выполнение доходит не часто, насколько? Raymond Hettinger собрал интерпретатор, изменив последнюю операцию сравнения простым return true. Т.е. интерпретатор считал объекты равными, если их хеши равны. После чего натравил на такой интерпретатор автоматизированные тесты многих популярных проектов, которые завершились успешно. Может показаться странным считать объекты с равными хешами равными, не проверять дополнительно их содержимое, и целиком полагаться только на хеш, но вы это делаете регулярно, когда пользуетесь протоколами git или torrent. Они считают файлы (блоки файлов) равными, если равны их хеши, что вполне может привести к ошибкам, но их создатели (и все мы) надеемся, стоит заметить, небезосновательно, что вероятность коллизии крайне мала.

Сейчас вам должна быть окончательна понятна структура словаря, которая выглядит следующим образом:

typedef struct {
    PyObject_HEAD

    /* Number of items in the dictionary */
    Py_ssize_t ma_used;

    /* Dictionary version: globally unique, value change each time
       the dictionary is modified */
    uint64_t ma_version_tag;

    PyDictKeysObject *ma_keys;

    /* If ma_values is NULL, the table is "combined": keys and values
       are stored in ma_keys.
       If ma_values is not NULL, the table is splitted:
       keys are stored in ma_keys and values are stored in ma_values */
    PyObject **ma_values;
} PyDictObject;

Будущие изменения

В предыдущей главе было рассмотрено то, что уже реализовано и может использоваться каждым в своей работе, но улучшения этим, разумеется, не ограничиваются: в планах на версию 3.8 стоит поддержка reversed словарями. Действительно, ничто не мешает вместо итерирования с начала массива элементов и увеличения индексов начать с конца и уменьшать индексы.

Дополнительные материалы

Для более глубокого погружения в тему рекомендуется ознакомиться со следующими материалами:

1. Запись доклада в начале статьи
2. Предложение новой реализации словарей
3. Исходный код словаря в CPython

Словари и множества в Python

Множество в языке Python — это структура данных, эквивалентная множествам в математике.
Элементы могут быть различных типов. Порядок элементов не определён.

Действия, которые можно выполнять с множеством:

1. добавлять и удалять элементы,
2. проверять принадлежность элемента множеству,
3. перебирать его элементы,
4. выполнять операции над множествами (объединение, пересечение, разность).

Операция “проверить принадлежность элемента” выполняется в множестве намного быстрее, чем в списке.

Элементами множества может быть любой неизменяемый тип данных: числа, строки, кортежи.

Изменяемые типы данных не могут быть элементами множества, в частности, нельзя сделать элементом множества список (вместо этого используйте неизменяемый кортеж) или другое множество. Требование неизменяемости элементов множества накладывается особенностями представления множества в памяти компьютера.

Задание множеств

Множество задается перечислением в фигурных скобках. Например:

Исключением явлеется пустое множество:

A = set()       # A -- множество
D = {}          # D -- не пустое множество, а пустой словарь!

Если функции set передать в качестве параметра список, строку или кортеж, то она вернет множество, составленное из элементов списка, строки, кортежа. Например:

>>> A = set('qwerty')
>>> print(A)
{'e', 'q', 'r', 't', 'w', 'y'}.

Каждый элемент может входить в множество только один раз.

>>> A = {1, 2, 3}
>>> B = {3, 2, 3, 1}
>>> print(A == B) # A и B — равные множества.
True
>>> set('Hello')
{'H', 'e', 'l', 'o'}

Работа с элементами множеств

Поведение discard и remove различается тогда, когда удаляемый элемент отсутствует в множестве:
discard не делает ничего, а метод remove генерирует исключение KeyError.
Метод pop также генерирует исключение KeyError, если множество пусто.

При помощи цикла for можно перебрать все элементы множества:

Primes = {2, 3, 5, 7, 11}
for num im Primes:
    print(num)

Из множества можно сделать список при помощи функции list:

>>> A = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> B = list(A)
[1, 2, 3, 4, 5]

Упражнение №1

Вывести на экран все элементы множества A, которых нет в множестве B.

A = set('bqlpzlkwehrlulsdhfliuywemrlkjhsdlfjhlzxcovt')
B = set('zmxcvnboaiyerjhbziuxdytvasenbriutsdvinjhgik')
for x in A:
    ...

Операции с множествами, обычные для математики

Упражнение №2

Даны четыре множества:

A = set('0123456789')
B = set('02468')
C = set('12345')
D = set('56789')

Найти элементы, принадлежащие множеству E:

Генераторы словарей / Хабр

Некоторые замечательные возможности языка Python незаслуженно оставлены без внимания и многие программисты о них не знают. В этот раз речь пойдет о прекрасной возможности языка, делающей код яснее: генераторы словарей — однострочные выражения, возвращающие словарь. Но начнем с компактных генераторов списков и задачи удаления неуникальных элементов коллекций.

Будет интересно в основном новичкам в Python.

Генераторы списков

Самый простой способ создать список — использовать однострочное выражение — генератор списка. Он довольно часто применяется, и я встречал его во многих примерах и в коде многих библиотек.

Предположим, что у нас есть функция возвращающая какой-то список. Хороший пример — функция range(start, end), которая возвращает числа между start и end. Начиная с версии Python 3.0 она реализована как генератор и возвращает не сразу полный список, а выдает число за числом по мере необходимости. В Python 2.* для этого использовалась функция xrange(). Получение списка чисел от 1 до 10 при помощи этой функции могло бы выглядеть так:

numbers = []
for i in range(1, 11):
    numbers.append(i)

Если нам нужны только четные номера, мы могли бы реализовать это следующим образом:

numbers = []
for i in range(1, 11):
    if i % 2 == 0:
        numbers.append(i)

Генераторы списков делают код намного проще. Так выглядит выражение возвращающее список в общем виде:

[ expression for item in list if conditional ]

Используя его, первый пример можно переписать так:

numbers = [i for i in range(1, 11)]

а второе так:

numbers = [i for i in range(1, 11) if i % 2 == 0]

Конечно такой синтаксис на первый взгляд может показаться странным, но когда к нему привыкнешь — код станет проще и понятнее.

Удаление дубликатов

Другая часто встречающаяся задача при работе с коллекциями — удаление одинаковых элементов. Ее можно решить множеством методов.
Допустим мы работаем с таким списком:

numbers = [i for i in range(1,11)] + [i for i in range(1,6)]

Самый сложный способ удалить дубликаты, который мне встречался, выглядит так:

unique_numbers = []
for n in numbers:
    if n not in unique_numbers:
        unique_numbers.append(n)

Конечно и это работает, но есть решения попроще. Вы можете использовать стандартный тип множество(set). Множества не могу содержать одинаковые элементы по определению, таким образом если конвертировать список во множество — дубликаты удалятся. Но мы получим множество а не список, поэтому если мы хотим именно список уникальных значений — нужно сконвертировать еще раз:

unique_numbers = list(set(numbers))

Удаление одинаковых объектов

Совсем другая ситуация с объектами или словарями. Например у нас есть список словарей, в которых одно из значений используется в качестве идентификатора:

data = [
  {'id': 10, 'data': '...'},
  {'id': 11, 'data': '...'},
  {'id': 12, 'data': '...'},
  {'id': 10, 'data': '...'},
  {'id': 11, 'data': '...'},
]

Удаление повторов может может быть реализовано большим или меньшим количеством кода. Конечно, чем меньше — тем лучше! Длинный вариант может выглядеть, например, так:

unique_data = []
for d in data:
    data_exists = False
    for ud in unique_data:
        if ud['id'] == d['id']:
          data_exists = True
          break
    if not data_exists:
        unique_data.append(d)

Можно получить то же результат, используя возможность, о которой я узнал пару дней назад: генераторы словарей. Они имеют похожий на генераторы списков синтаксис, но возвращают словарь:

{ key:value for item in list if conditional }

Если переписать код из примера выше с использование этой фичи, останется всего одна сточка:

{ d['id']:d for d in data }.values()

В этой строчке кода создается словарь, ключами которого являются поля, которые мы приняли за уникальный идентификатор, затем с помощью метода values() получаем все значения из созданного словаря. Т.к. словарь может содержать не больше одной записи для каждого ключа — полученный в итоге список не содержит дубликатов, что нам и требовалось.
Данная возможность была добавлена в Python 3.0 и бэкпортирована в Python 2.7, В более ранних версиях для решения подобной задачи можно использовать конструкцию такого вида:

dict((key, value) for item in list if condition)

Генерируется список кортежей (пар) и передается их конструктору dict(), который берет первый элемент кортежа как ключ, а второй как значение. При таком подходе решение всё той же задачи будет выглядеть так:

dict((d['id'], d) for d in data).values()

Словари на Python | Язык Python,

Le dictionnaire Python — это собрание неординарных элементов. Alors que d’autres types de données composées ont uniquement la valeur en tant qu’élément, un dictionnaire Возможная пара clé: valeur.

Un dictionnaire en Python fonctionne de manière similaire au dictionnaire dans un monde réel. Les clés d’un dictionnaire doivent être uniques et de type de données immuable, telles que chaînes, entiers et tuples, mais les valeurs-clés peuvent être répétées и être de n’importe quel type.

Chaque clé соответствует à une valeur, nous ne pouvons donc pas escapeir de clés dupliquées. Les dictionnaires sont des objets modifiables, ce qui signifie que nous pouvons ajouter, supprimer or mettre à jour les éléments après leur création.

Les dictionnaires sont optimisés pour récupérer des valeurs lorsque la clé est connue.

Créer un dictionnaire

Créer un dictionnaire est aussi simple que de placer des éléments entre accolades {} , séparés par une virgule.

Пример 1:

 # dictionnaire vide
                                dict1 = {}
                                print ("dict1:", dict1)

                                # dictionnaire avec des clés de type chaines
                                dict2 = {"Prenom": "Mostafa", "age": 20, "ville": "Meknes"}
                                print ("dict2:", dict2)

                                # dictionnaire avec des clés entières
                                dict3 = {1: "Мекнес", 2: "Марракеш", 3: "Эс-Сувейра"}
                                print ("dict3:", dict3)

                                # dictionnaire avec des clés mixtes
                                dict4 = {1: "Мостафа", "вилле": "Мекнес", 10.4: 1.78}
                                print ("dict4:", dict4)

                                # Création d'un dictionnaire avec la méthode dict ()
                                dict5 = dict ({1: 'Dev', 2: 'Info', 3: 'COM'})
                                print ("dict5:", dict5)

                                # Créer un dictionnaire avec chaque élément en paire
                                dict6 = dict ([(1, 'Гики'), (2, 'Для')])
                                print ("dict6:", dict6)
                             

dict1: {}
dict2: {‘Prenom’: ‘Mostafa’, ‘age’: 20, ‘ville’: ‘Meknes’}
dict3: {1: ‘Meknes’, 2: ‘Marrakech’, 3: ‘Эс-Сувейра’}
dict4: {1: ‘Мостафа’, ‘вилле’: ‘Мекнес’, 10.4: 1.78}
dict5: {1: ‘Dev’, 2: ‘Info’, 3: ‘COM’}
dict6: {1: ‘Geeks’, 2: ‘For »}

Comme vous pouvez le voir ci -dessus, nous pouvons également créer un dictionnaire en utilisant la fonction intégrée dict ().

Комментарий добавить к словарю?

Comme indiqué précédemment, l’ordre des éléments dans un dictionnaire peut varier. Par conséquent, nous ne pouvons pas utiliser l’indice de l’élément pour accéder à la valeur.Au lieu de cela, nous utilisons une clé . Pour accéder à la valeur du dictionnaire, nous utilisons la syntaxe suivante:

 nom_dictionnaire [clé]
                             

Пример 2:

 D = {1: "Мостафа", "вилле": "Мекнес", 10.4: 1.78}
                                print ("Clé 1:", D [1])
                                print ("clé ville", D ["ville"])
                                print ("Clé 10.4: ", D [10.4])

                             

Clé 1: Mostafa
clé ville Meknes
Clé 10.4: 1.78

Si la clé spécifiée n’existe pas, исключение KeyError sera déclenchée.

Пример 3:

 D = {1: "Mostafa", "ville": "Meknes", 10.4: 1.78}
                                печать (D [2])

                             

Traceback (последний вызов последним):
File «прог.py «, строка 2, в
print (D [2])
KeyError: 2

Ajout и модификация элементов

Dictionnaire sont mutables. à l’aide d’un opérateur d’affectation.

Si la clé est déjà présente, la valeur est mise à jour, sinon une nouvelle paire clé: valeur est ajoutée au dictionnaire.

Exemple

 D = {1: "Мостафа", "ville": "Марракеш", 10.4: 1.78}
                                печать (D)

                                # модификатор la ville
                                D ["ville"] = "Мекнес"
                                print ("D:", D)

                                # ajouter une clé age
                                D ["age"] = 32
                                print ("D:", D)



                             

{1: «Мостафа», «вилле»: «Марракеш», 10.4: 1.78}
D: {1: ‘Mostafa’, ‘ville’: ‘Meknes’, 10.4: 1.78}
D: {1: ‘Mostafa’, ‘ville’: ‘Meknes’, 10.4: 1.78, ‘age ‘: 32}

Supprimer des elements

Nous pouvons supprimer un élément special dans un dictionnaire en utilisant la méthode pop () . Cette méthode supprimecom élément avec la clé fournie et retourne la valeur.

La méthode popitem () peut être utilisée pour Supprimer et renvoyer un élément Arbitraire (clé, valeur) dictionnaire.Все элементы должны быть предоставлены для использования в методе clear ().

Nous pouvons également utiliser le mot-clé del для поддержки отдельных элементов или словаря для всей памяти.

Пример 5:

 D = {1: "Мостафа", "вилла": "Марракеш", 10.4: 1.78, "возраст": 32, 3:45, "tt": "тест"}
                                печать (D)

                                print ("val:", D.поп (1))
                                print ("поп:"; D)

                                print ("val:", Д.попьем ())
                                print ("popitem:", D)

                                дель Д ["возраст"]
                                print ("del:"; D)

                                # vider le dictionnaire
                                D.clear ()
                                печать (D)

                             

{1: «Мостафа», «вилле»: «Марракеш», 10.4: 1.78, ‘age’: 32, 3: 45, ‘tt’: ‘test’}
val: Mostafa
pop: {‘ville’: ‘Marrakech’, 10.4: 1.78, ‘age’: 32, 3: 45, ‘tt’: ‘test’}

val: (‘tt’, ‘test’)
popitem: {‘ville’: ‘Marrakech’, 10.4: 1.78, ‘age’: 32, 3: 45}

del: {‘ville’: ‘Marrakech’, 10.4: 1.78, 3: 45}

{}

Méthodes de dictionnaire

Les méthodes disponibles avec dictionnaire sont résumées ci-dessous. Некоторые из них могут быть использованы в качестве примера.

Метод	Описание
прозрачный ()	Дополнение к элементам словаря.
copy ()	Retourne une copie superficielle du dictionnaire.
fromkeys ( seq [, v ])	Renvoie un nouveau dictionnaire avec les clés de seq et une valeur égale à v (la valeur par défaut est None).
получить ( clé [, d ])	Renvoie la valeur de la clé.Si la clé n’existe pas, retourne d (la valeur par défaut est None).
items ()	Renvoie une nouvelle vue des éléments du dictionnaire (clé, valeur).
ключи ()	Renvoie une nouvelle vue des clés du dictionnaire.
pop ( clé [, d ])	Supprimez l’élément avec «clé» et renvoyez sa valeur ou «d» si «clé» is introuvable. Si «d» n’est pas fourni et que «key» n’est pas Trouvé, KeyError есть levé.
popitem ()	Supprimer et renvoyer un élément arterraire (clé, valeur). KeyError si le dictionnaire есть видео.
setdefault ( clé [, d ])	Si «clé» est dans le dictionnaire, retourne sa valeur. Sinon, insérez «ключ» avec la valeur «d» et renvoyez «d» (la valeur par défaut est None).
обновление ([ dict ])	Меттез в журнале словаря со всеми парами кликов / словаря и ремпласантом существующих существ.
values ​​()	Renvoyer une nouvelle vue des valeurs du dictionnaire

Пример 6:

 D = {1: "Мостафа", "ville": "Марракеш", 10.4: 1.78}
                                cles = D.keys ()
                                печать (cles)
                                печать (тип (cles))
                             

dict_keys ([1, ‘ville’, 10.4])

Метод keys () renvoie une séquence de type dict_keys .Considérez l’objet dict_keys с учетом списка неизменяемых средств использования в букле за или le transmettre à d’autres fonctions pour un traitement ultérieur. Si vous voulez une list ou un tuple , transmettez simplement le résultat de la méthode keys () au constructeur list () или кортеж () соответствует:

Пример 7:

 {1: «Мостафа», «вилле»: «Марракеш», 10.4: 1.78}
                                cles = список (D.keys ())
                                печать (cles)
                                печать (тип (cles))
                             

[1, ‘ville’, 10.4]

Пример 8:

 D = {1: "Mostafa", "ville": "Marrakech", 10.4: 1.78}
                                
                                для элемента в D.items ():
                                    печать (элемент)
                             

(1, «Мостафа»)
(«вилл», «Марракеш»)
(10.4, 1.78)

.

Наследование Python

---

Наследование Python

Наследование позволяет нам определить класс, который наследует все методы и свойства другого класса.

Родительский класс — это наследуемый класс, также называемый
базовый класс.

Дочерний класс — это класс, наследуемый от другого класса,
также называется производным классом.

---

Создать родительский класс

Любой класс может быть родительским, поэтому синтаксис такой же, как при создании любого
другой класс:

Пример

Создайте класс с именем Person с
имя и фамилия свойства,
и printname метод:

класс Person:
def __init __ (self, fname, lname):
я.firstname = fname
self.lastname = lname

def printname (self):
print (self.firstname,
self.lastname)

# Используйте класс Person для создания объекта, а затем
выполнить метод printname:

x = Person («John», «Doe»)
x.printname ()

Попробуй сам »

---

Создание дочернего класса

Чтобы создать класс, который наследует функциональность от другого класса, отправьте родительский класс в качестве параметра при создании дочернего
класс:

Пример

Создайте класс с именем Student , который унаследует свойства
и методы из
Класс Person :

класс Студент (человек):
балл

Примечание: Используйте проход
ключевое слово, если вы не хотите добавлять какие-либо другие свойства или методы в
учебный класс.

Теперь класс Student имеет те же свойства и методы, что и класс Person.
учебный класс.

Пример

Используйте класс Student для создания объекта,
а затем выполните метод printname :

x = Студент («Майк», «Олсен»)
x.printname ()

Попробуй сам »

---

---

Добавить функцию __init __ ()

Итак, мы создали дочерний класс, наследующий свойства и методы
от своего родителя.

Мы хотим добавить в дочерний класс функцию __init __ () (вместо ключевого слова pass ).

Примечание: Функция __init __ () вызывается автоматически каждый раз, когда класс используется для создания нового объекта.

Пример

Добавьте функцию __init __ () в
Студент класс:

класс Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname):
# добавить свойства и т. д.

Когда вы добавляете функцию __init __ () , дочерний класс больше не будет наследовать
родительская функция __init __ () .

Примечание: Детский __init __ ()
функция отменяет наследование родительского
__init __ () функция.

Чтобы сохранить наследование родительского __init __ ()
функцию, добавьте вызов в
родительская __init __ () функция:

Пример

класс Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname):
Человек.__init __ (я, имя, имя)

Попробуй сам »

Теперь мы успешно добавили функцию __init __ () и сохранили
наследование родительского класса, и мы готовы добавить функциональность в
__init __ () функция.

---

Используйте функцию super ()

Python также имеет функцию super () , которая
заставит дочерний класс наследовать все методы и свойства от своего
родитель:

Пример

класс Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname):
супер().__init __ (имя, имя)

Попробуй сам »

Используя функцию super () , вы не
должны использовать имя родительского элемента, он автоматически унаследует
методы и свойства от своего родителя.

---

Добавить недвижимость

Пример

Добавьте объект под названием окончательный год в список
Студент класс:

класс Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname):
супер().__init __ (fname, lname)
self.graduationyear
= 2019

Попробуй сам »

В приведенном ниже примере год 2019 должен быть переменной и передан в
Студент класс при создании студенческих объектов.
Для этого добавьте еще один параметр в функцию __init __ ():

Пример

Добавьте параметр года и передайте правильный
год при создании объектов:

class Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname, year):
супер().__init __ (fname, lname)
self.graduationyear
=

год x = Студент («Майк», «Олсен», 2019)

Попробуй сам »

---

Добавить методы

Пример

Добавьте метод под названием welcome в
Студент класс:

class Студент (Человек):
def __init __ (self, fname, lname, year):
super () .__ init __ (имя-файла, имя-файла)
self.graduationyear
= год

def welcome (self):
print («Добро пожаловать»,
я.firstname, self.lastname, «в класс», self.graduationyear)

Попробуй сам »

Если вы добавляете метод в дочерний класс с тем же именем, что и функция в
родительский класс, наследование родительского метода будет отменено.

---

.

типов natifs — Документация Python 3.9.0

Les section suivantes décrivent les types standard intégrés à l’interpréteur.

Les Principaux — типы natifs sont les numériques, les séquences, les dictionnaires, les classes, les instance et les exceptions.

Определенные классы коллекции файлов. Les méthodes qui ajoutent, retirent, or reorganisent leurs éléments sur place, et qui ne renvoient pas un élément spécifique, ne renvoient jamais l’instance de la collection elle-même, mais None .

Некоторые операции не оплачиваются по принципу плюс типы самолетов; в частности, практика всех объектов, которые имеют значение, сравниваются в égalité, testés en véridicité (valeur booléenne) и convertis en une chaîne de caractères (avec la fonction repr () ou la fonction légèrement) diff. Cette dernière - это неявное использование, являющееся объектом, имеющим отношение к функции print () .

Valeurs booléennes

Все объекты могут быть сравнены с полезными ценными бумагами, типичными в соответствии с условием , если или , а или аналогичными операциями, которые могут произойти.

Par défaut, tout objet est considéré vrai à moins que sa classe définisse soit une méthode __bool __ () renvoyant False soit une méthode __len __ () renvoyant __ () renvoyant ze. Voici la majorité des objets natifs considérés com étant faux:

• les constantes définies Com étant fausses: Нет et False .

• zéro de tout type numérique: 0 , 0.0 , 0j , Десятичное (0) , Дробь (0, 1)

• les chaînes et collections vides: '' , () , [] , {} , set () , диапазон (0)

Местные операции и функции не имеют результатов, полученных в результате использования туалетов 0 или False pour faux et 1 or True pour vrai, sauf индикация наоборот. (Важное исключение: les opérations booléennes или et и renvoient toujours l’une de leurs opérandes.)

Операции booléennes — и , или , не

Ce sont les opérations booléennes, classées par Priorité ascendante:

Эксплуатация	Результат	Банкноты
x или y	si x est faux, alors y , sinon x	(1)
x и y	si x est faux, alors x , sinon y	(2)
не x	si x est faux, alors True , sinon False	(3)

Примечания:

1. Ceci est un opérateur court-circuit: il n’évalue le deuxième argument que si le premier est faux.

2. Сеси является оператором судебного округа, не имеет значения аргумент deuxième si le premier est vrai.

3. not a une Priorité inférieure à celle des opérateurs non-booléens, donc not a == b est interprétécom not (a == b) et a == not b est une erreur de syntaxe .

Сравнения

Или несколько операций по сравнению с Python. Elles ont toutes la même Priorité (qui est supérieure à celle des opérations booléennes).Les Comparison Peuvent être Enchaînées Arbitrairement; Например, x эквивалентно x , sauf que y n'est évalué qu'une seule fois (mais dans les deux cas z n ' est pas évalué du tout quand x est faux).

Текущее резюме сравнительных операций:

Эксплуатация	Значение
<	Ограничение свободы
<=	ниже или ниже
>	supérieur strictement
> =	выше или выше
==	égal
! =	другой
-	идентификатор объекта
не	Contraire de l'identité d'objet

Объекты различных типов, исключение из числа типов, которые могут быть разными, но не сравниваются с разными языками.L'opérateur == est toujours défini mais для определенных типов объектов (например, les objets de type classe), или эквивалент - это . Операторы <, <= , > et > = sont définis seulement quand ils ont un sens. Например, это вызвало исключение TypeError Если аргументы являются сложными.

Разные экземпляры класса нормального, учитывающего разные классы, не соответствуют определенному методу __eq __ () .

Les instance d'une classe ne peuvent pas être ordonnées par rapport à d'autres instance de la même classe, ou d'autres types d'objets, à moins que la classe ne définisse suffisamment de méthodes parmi __lt __ () , __le __ () , __gt __ () et __ge __ () (en général, __lt __ () et __eq __ () sont suffisantes, si vous class de des lesdes values.

Le comportement des opérateurs is et is not ne peut pas être personnalisé; Aussi ils peuvent être appliqués à deux objets quelconques et ne lèvent jamais d'exception.

Deux autres opérations avec la même Priorité syntaxique, в и не в , не включены в стоимость, как и другие типы, или как имплементарный метод __contains __ () .

Т

.

No related posts.