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|) および更新 (
|=) 演算子が
dict クラスに追加されました。これらの更新により、既存の
dict.update メソッドと
{**d1,**d2} メソッドが完了します。
>>> pycon = {2016: "Portland", 2018: "Cleveland"} # 字典1>>> europython = {2017: "Rimini", 2018: "Edinburgh", 2019: "Basel"} # 字典2# 方法一>>> {**pycon, **europython}{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}#方法二>>> merged = pycon.copy>>> for key, value in europython.items:... merged[key] = value...>>> merged{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}复制代码どちらの方法でも、元のデータを変更せずに辞書を結合します。辞書 1 の「Cleveland」が、結合された辞書 2 の「Edinburgh」によって上書きされていることに注意してください。 辞書 1 を更新することもできます:
>>> pycon.update(europython)>>> pycon{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}复制代码新しいバージョンの Python では、merge(
|) と update(
|=#) という 2 つの新しい辞書演算子が導入されました。 ##)。 |
を使用して 2 つの辞書を結合できますが、|=
は辞書の更新に使用されます: <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> pycon = {2016: "Portland", 2018: "Cleveland"}>>> europython = {2017: "Rimini", 2018: "Edinburgh", 2019: "Basel"}>>> pycon | europython # 合并{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}>>> pycon |= europython # 更新>>> pycon{2016: 'Portland', 2018: 'Edinburgh', 2017: 'Rimini', 2019: 'Basel'}复制代码</pre>
および { ** d1, ** d2}
には同様の機能があります。どちらも辞書のマージと共用体の取得に使用されます。同じキーに遭遇すると、後者が前者を上書きします。
を使用する利点の 1 つは、辞書のような型で動作し、マージ後に元の型が維持されることです。 <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> from collections import defaultdict>>> europe = defaultdict(lambda: "", {"Norway": "Oslo", "Spain": "Madrid"})>>> africa = defaultdict(lambda: "", {"Egypt": "Cairo", "Zimbabwe": "Harare"})>>> europe | africadefaultdict(<function <lambda> at 0x7f0cb42a6700>,{'Norway': 'Oslo', 'Spain': 'Madrid', 'Egypt': 'Cairo', 'Zimbabwe': 'Harare'})>>> {**europe, **africa}{'Norway': 'Oslo', 'Spain': 'Madrid', 'Egypt': 'Cairo', 'Zimbabwe': 'Harare'}复制代码</pre>
関数は、.update
と同様に辞書を更新することです: <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> libraries = {... "collections": "Container datatypes",... "math": "Mathematical functions",... }>>> libraries |= {"zoneinfo": "IANA time zone support"}>>> libraries{'collections': 'Container datatypes', 'math': 'Mathematical functions','zoneinfo': 'IANA time zone support'}复制代码</pre>
更新には辞書のようなデータ構造を使用することもできます: <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> libraries |= [("graphlib", "Functionality for graph-like structures")]>>> libraries{'collections': 'Container datatypes', 'math': 'Mathematical functions','zoneinfo': 'IANA time zone support','graphlib': 'Functionality for graph-like structures'}复制代码</pre>
2. 文字列のプレフィックスとサフィックスを削除する
と .removesuffix
を使用して文字列の先頭または末尾を削除できます。 <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> "three cool features in Python".removesuffix(" Python")'three cool features in'>>> "three cool features in Python".removeprefix("three ")'cool features in Python'>>> "three cool features in Python".removeprefix("Something else")'three cool features in Python'复制代码</pre>
メソッドも可能だと言う人もいますが、このメソッドは誤って削除してしまいます: <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> "three cool features in Python".strip(" Python")'ree cool features i'复制代码</pre>
ご覧のとおり、明らかに最後の単語 python を削除したいのですが、先頭の の一部も削除されています - Th.
したがって、
.removeprefix と .removesuffix
の方が正確である可能性があります。 3.zoneinfo タイム ゾーン モジュール
zoneinfo を使用すると、データベース内の任意のタイム ゾーンを記述するオブジェクトを取得できます:
>>> from zoneinfo import ZoneInfo>>> ZoneInfo("America/Vancouver")zoneinfo.ZoneInfo(key='America/Vancouver') >>> from zoneinfo import ZoneInfo>>> from datetime import datetime, timedelta>>> # 夏令时>>> dt = datetime(2020, 10, 31, 12, tzinfo=ZoneInfo("America/Los_Angeles"))>>> print(dt)2020-10-31 12:00:00-07:00>>> dt.tzname'PDT'>>> # 标准时间>>> dt += timedelta(days=7)>>> print(dt)2020-11-07 12:00:00-08:00>>> print(dt.tzname)PST复制代码
4. 組み込みのコレクション型は型ヒントで使用されます
からインポートすることなく、ジェネリック型として使用できるようになりました。 <pre class="brush:php;toolbar:false">def greet_all(names: list[str]) -> None:for name in names:print("Hello", name)复制代码</pre>
5. トポロジカル ソート
クラスを含む新しいモジュール chartlib が追加されています。 <pre class="brush:php;toolbar:false">>>> dependencies = {... "realpython-reader": {"feedparser", "html2text"},... "feedparser": {"sgmllib3k"},... }...>>> from graphlib import TopologicalSorter>>> ts = TopologicalSorter(dependencies)>>> list(ts.static_order)['html2text', 'sgmllib3k', 'feedparser', 'realpython-reader']复制代码</pre>
6. 最小公倍数 (LCM)
>>> import math>>> math.gcd(49, 14)7复制代码
最小公倍数(LCM) は最大公約数 (GCD) に関連しています。LCM は GCD に従って定義できます:
>>> def lcm(num1, num2):... if num1 == num2 == 0:... return 0... return num1 * num2 // math.gcd(num1, num2)...>>> lcm(49, 14)98复制代码
Python 3.9 では、独自の LCM 関数を定義する必要はなくなりました。計算する関数が追加されました。最小公倍数:
>>> import math>>> math.lcm(49, 14)98复制代码
7. より強力な Python パーサー
Python は以前、LL(1) パーサーを使用してソース コードを解析ツリーに解析していました。 LL(1) パーサーは、一度に 1 文字を読み取り、バックトラックせずにソース コードを解釈するパーサーと考えることができます。
新しいインタープリタは、LL(1) ではなく、PEG (解析式文法) に基づいて実装されています。新しいパーサーのパフォーマンスは古いパーサーと同等であり、新しい言語機能を設計する場合、PEG は LL(1) よりも柔軟です。
標準ライブラリ全体の中で、PEG パーサーはわずかに高速ですが、より多くのメモリを使用します。実際、新しいパーサーを使用した場合のパフォーマンスがどの程度良いか悪いかを判断するのは困難です。
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