この記事の内容は、Python が辞書をどのように整理するか (コード) について述べたもので、一定の参考価値があり、困っている友人が参照できるようになっています。
1. 要件
ディクショナリを作成すると同時に、ディクショナリを反復またはシリアル化するときに、ディクショナリ内の要素の順序も制御できるようにしたいと考えています。2. 解決策
辞書内の要素の順序を制御するには、コレクション モジュールの OrderedDict クラスを使用できます。ディクショナリを反復処理する場合、要素が最初に追加された順序で厳密に実行されます。
from collections import OrderedDict d=OrderedDict() d['a']=1 d['b']=2 d['c']=3 d['d']=4 #根据插入删除输出 for key in d: print(key,d[key])
結果:
a 1 b 2 c 3 d 4
OrderedDict は、後でシリアル化または別の形式にエンコードできるマッピング構造を構築する場合に特に便利です。例: JSON をエンコードするときに各フィールドの順序を正確に制御したい場合は、最初に OrderedDict でデータを構築するだけです:
from collections import OrderedDict import json d=OrderedDict() d['a']=1 d['b']=2 d['c']=3 d['d']=4 j=json.dumps(d) print(j)
結果:
{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4}OrderedDict は内部的に二重リンクのリストを維持します。これにより、要素が追加された順序に従ってキーの位置が配置されます。最初に新しく追加された要素はリンク リストの最後に配置され、その後、キーの位置を変更せずに既存のキーが再割り当てされます。
注意: OrderedDict のサイズは通常の辞書の 2 倍です。これは、追加のリンク リストが作成されるためです。したがって、多数の OrderedDict インスタンスを含むデータ構造を構築する予定がある場合 (たとえば、CSV ファイルから OrderedDict リストに 100,000 行を読み取る場合)、アプリケーションの要件分析を実行して利点を判断する必要があります。 OrderedDict を使用する場合の追加のメモリ オーバーヘッドの欠点は克服できますか?
以上がPython で辞書を整理する方法 (コード)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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