Python ディクショナリは別の変更可能なコンテナ モデルであり、文字列、数値、タプル、その他のコンテナ モデルなど、あらゆる種類のオブジェクトを格納できます。
1. 辞書を作成します
辞書は、キーと対応する値のペアで構成されます。辞書は、連想配列またはハッシュ テーブルとも呼ばれます。基本的な構文は次のとおりです。
次のような辞書を作成することもできます:
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };
注:
各キーと値はコロン (:) で区切られ、各ペアにコンマを使用し、各ペアをカンマで区切って、ペア全体を中括弧 ({}) で囲みます。
キーは一意である必要がありますが、値は一意ではありません。
値は任意のデータ型にすることができますが、文字列、数値、タプルなど、不変である必要があります。
2. ディクショナリ内の値にアクセスします。
次の例に示すように、対応するキーを角かっこで囲みます。コードをコピーします
print "dict['年齢']: ", dict[ 'Age'];
#上記の例の出力結果:
#dict['Name']: Zara
#dict['Age']: 7
辞書にないキーを使用してデータにアクセスすると、次のエラーが出力されます。
コードをコピー
#上記の例の出力結果:
#dict['Zara']:#Traceback (最新の呼び出しは最後):
# ファイル "test.py"、4 行目、
#KeyError: 'Alice'[/code]
3. 辞書を変更します
新しいコンテンツを追加する方法次のように、新しいキーと値のペアを追加したり、既存のキーと値のペアを変更または削除したりします:
コードをコピー
dict['School'] = "DPS School"; # 新しいエントリを追加
print "dict['Age'] : ", dict['Age'];
print "dict['School']: ", dict['School'];
#上記の例の出力結果:
#dict['Age ']: 8
#dict['School']: DPS School
4. 辞書要素の削除
単一の要素を削除するか、辞書のみをクリアできます。 1 回の操作が必要です。
次の例に示すように、del コマンドを表示して辞書を削除します。
コードをコピーします
dict.clear(); # 辞書内のすべてのエントリをクリアします
del dict; # 辞書を削除します
print "dict['Age']: ", dict['Age '];
print "dict['School']: ", dict['School'];
#But del:
を使用した後は辞書が存在しないため、例外がスローされます。
dict['Age']:
#Traceback (最新の呼び出しは最後):
# ファイル "test.py"、8 行目、
#TypeError: 'type' object is unsubscriptable
5. 辞書キーの特徴
覚えておくべき 2 つの重要な点: 1) 同じキーを 2 回使用することはできません。作成中に同じキーが 2 回割り当てられた場合、次の例のように、後の値が記憶されます。
コードをコピー
#dict['Name']: Manni
2)キーは不変である必要があるため、数値、文字列、またはタプルとして使用できるため、次の例に示すようにリストは機能しません:
Copy code
コードは次のとおりです:
#Traceback (最新の呼び出しは最後):
# ファイル "test.py"、3 行目、
# dict = {['Name']: 'Zara', 'Age ': 7};
#TypeError: リスト オブジェクトはハッシュ化できません
6. 辞書の組み込み関数とメソッド
Python 辞書には次の組み込み関数が含まれています:
1. cmp(dict1, dict2): 2 つの辞書要素を比較します。
2. len(dict): 辞書の要素数、つまりキーの総数を計算します。
3. str(dict): 辞書の印刷可能な文字列表現を出力します。
4. type(variable): 入力変数の型を返します。変数が辞書の場合は、辞書の型を返します。
Python 辞書には次の組み込みメソッドが含まれています:
1. radiansdict.clear(): 辞書内のすべての要素を削除します。
2. radiansdict.copy(): 辞書の浅いコピーを返します。 >3. radiansdict .fromkeys(): シーケンス seq 内の要素を辞書のキーとして使用して、新しい辞書を作成します。val は辞書内のすべてのキーに対応する初期値です
4. radiansdict.get(key 、default=None): 指定されたキーの値を返します。値が辞書にない場合は、デフォルト値を返します
5。 radiansdict.has_key(key): キーが辞書にある場合は true を返します。それ以外の場合は false を返します
6. radiansdict.items(): 走査可能な項目をリスト (キー、値) タプルとして返します。7. radiansdict.keys(): リスト内の辞書のすべてのキーを返します。 🎜>8. radiansdict.setdefault(key,default=None): get() と似ていますが、キーが辞書に存在しない場合は、キーが追加され、値がデフォルトに設定されます
9 、radiansdict.update(dict2): 辞書 dict2 のキーと値のペアを dict
10 に更新します、radiansdict value(): 辞書内のすべての値をリスト
として返します。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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