dictionary
の概念がその後の学習や仕事に役立ちます。 #辞書が順序付けされていないのかどうか
多くの友人は、この概念についてよく理解していないかもしれません。 Python 2.7 では、辞書は順序付けされていない構造です。辞書項目の順序が間違っています。これは、項目の順序が決定的で反復可能であることを意味します。>>> # Python 2.7 >>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}
>>> # Python 3.5 >>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'pet': 'dog', 'fruit': 'apple'}
>>> a_dict = {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'} >>> a_dict {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}
キー値の交換
辞書があり、何らかの理由でキーを値に変換し、値を値に変換する必要があるとします。キー、どうすればいいですか?>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4} >>> new_dict = {} >>> for key, value in a_dict.items(): ... new_dict[value] = key ... >>> new_dict {1: 'one', 2: 'two', 3: 'thee', 4: 'four'}
特定の条件に基づいて辞書をフィルタリングする
特定の条件に基づいて辞書をフィルタリングする必要がある場合があります。その場合は、if 条件文と連携するのが良いでしょう。>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4} >>> new_dict = {} # Create a new empty dictionary >>> for key, value in a_dict.items(): ... if value <= 2: ... new_dict[key] = value ... >>> new_dict {'one': 1, 'two': 2}
利用字典中的值,做一些计算
>>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00} >>> total_income = 0.00 >>> for value in incomes.values(): ... total_income += value # Accumulate the values in total_income ... >>> total_income 14100.0
字典推导式
>>> objects = ['blue', 'apple', 'dog'] >>> categories = ['color', 'fruit', 'pet'] >>> a_dict = {key: value for key, value in zip(categories, objects)} >>> a_dict {'color': 'blue', 'fruit': 'apple', 'pet': 'dog'}
利用字典推导式,实现键值转换
>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4} >>> new_dict = {value: key for key, value in a_dict.items()} >>> new_dict {1: 'one', 2: 'two', 3: 'thee', 4: 'four'}
利用字典推导式,过滤字典
>>> a_dict = {'one': 1, 'two': 2, 'thee': 3, 'four': 4} >>> new_dict = {k: v for k, v in a_dict.items() if v <= 2} >>> new_dict {'one': 1, 'two': 2}
利用字典推导式,做一些计算
>>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00} >>> total_income = sum([value for value in incomes.values()]) >>> total_income 14100.0
字典排序
>> incomes = {'apple': 5600.00, 'orange': 3500.00, 'banana': 5000.00} >>> sorted_income = {k: incomes[k] for k in sorted(incomes)} >>> sorted_income {'apple': 5600.0, 'banana': 5000.0, 'orange': 3500.0}
内置函数,与字典配合使用
map()函数
>>> prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'banana': 0.25} >>> def discount(current_price): ... return (current_price[0], round(current_price[1] * 0.95, 2)) ... >>> new_prices = dict(map(discount, prices.items())) >>> new_prices {'apple': 0.38, 'orange': 0.33, 'banana': 0.24}
filter()函数
>>> prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'banana': 0.25} >>> def has_low_price(price): ... return prices[price] < 0.4 ... >>> low_price = list(filter(has_low_price, prices.keys())) >>> low_price ['orange', 'banana']
字典解包运算符
>>> vegetable_prices = {'pepper': 0.20, 'onion': 0.55} >>> fruit_prices = {'apple': 0.40, 'orange': 0.35, 'pepper': .25} >>> {**vegetable_prices, **fruit_prices} {'pepper': 0.25, 'onion': 0.55, 'apple': 0.4, 'orange': 0.35}
以上がTips | 使いやすくてとっつきやすい「Python辞典」の知識ポイント11選!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。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

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。


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