Python 사전은 또 다른 변경 가능한 컨테이너 모델이며 문자열, 숫자, 튜플 및 기타 컨테이너 모델과 같은 모든 유형의 객체를 저장할 수 있습니다.
1. 사전 만들기
사전은 키와 해당 값의 쌍으로 구성됩니다. 사전은 연관 배열 또는 해시 테이블이라고도 합니다. 기본 구문은 다음과 같습니다.
dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}
다음과 같이 사전을 생성할 수도 있습니다.
dict1 = { 'abc': 456 }; dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };참고:
각 키와 값은 콜론(:)으로 구분되며, 각 쌍은 각 쌍은 쉼표로 구분됩니다. 전체는 중괄호({})로 묶입니다.
키는 고유해야 하지만 값은 그렇지 않습니다.
값은 모든 데이터 유형이 될 수 있지만 문자열, 숫자 또는 튜플과 같이 변경할 수 없어야 합니다.
2. 사전의 값에 액세스합니다.
다음 예와 같이 해당 키를 익숙한 대괄호 안에 넣습니다.
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}; print "dict['Name']: ", dict['Name']; print "dict['Age']: ", dict['Age']; #以上实例输出结果: #dict['Name']: Zara #dict['Age']: 7
다음과 같은 키로 데이터에 액세스하는 경우 사전에 없으면 다음과 같이 오류가 출력됩니다.
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}; print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];#위 예의 출력 결과:
#dict['Zara']:
#Traceback(가장 최근 호출 마지막) :
# 파일 "test.py", 4행,
# print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];
#KeyError: 'Alice '[/code]
3. 사전
방향 수정 사전에 새 콘텐츠를 추가하는 방법은 다음과 같이 새 키/값 쌍을 추가하거나 기존 키/값 쌍을 수정하거나 삭제하는 것입니다.
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}; dict['Age'] = 8; # update existing entry dict['School'] = "DPS School"; # Add new entry print "dict['Age']: ", dict['Age']; print "dict['School']: ", dict['School']; #以上实例输出结果: #dict['Age']: 8 #dict['School']: DPS School
4. 사전 요소 삭제
단일 요소를 삭제하거나 사전을 지울 수 있으며, 지우려면 한 번의 작업만 필요합니다.
사전을 표시하고 삭제하려면 다음 예와 같이 del 명령을 사용합니다.
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}; del dict['Name']; # 删除键是'Name'的条目 dict.clear(); # 清空词典所有条目 del dict ; # 删除词典 print "dict['Age']: ", dict['Age']; print "dict['School']: ", dict['School']; #但这会引发一个异常,因为用del后字典不再存在: dict['Age']: #Traceback (most recent call last): # File "test.py", line 8, in <module> # print "dict['Age']: ", dict['Age']; #TypeError: 'type' object is unsubscriptable
5. 사전 키의 특성
사전 값은 제한 없이 모든 Python 객체가 될 수 있습니다. 표준 객체이거나 사용자 정의이지만 키는 아닙니다.
기억해야 할 두 가지 중요한 사항:
1) 동일한 키가 두 번 나타날 수 없습니다. 생성 중에 동일한 키가 두 번 할당되면 다음 예와 같이 후자의 값이 기억됩니다.
#!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'}; print "dict['Name']: ", dict['Name']; #以上实例输出结果: #dict['Name']: Manni
2) 키는 변경할 수 없어 숫자, 문자열 또는 튜플로 사용할 수 있습니다. 이므로 다음 예와 같이 목록을 사용하면 작동하지 않습니다.
#!/usr/bin/python dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}; print "dict['Name']: ", dict['Name']; #以上实例输出结果: #Traceback (most recent call last): # File "test.py", line 3, in <module> # dict = {['Name']: 'Zara', 'Age': 7}; #TypeError: list objects are unhashable
6. 사전 내장 함수 및 메서드
Python 사전에는 다음 내장 함수가 포함되어 있습니다.
1. (dict1, dict2): 두 개의 사전 요소를 비교합니다.
2.len(dict): 사전 요소 수, 즉 전체 키 수를 계산합니다.
3. str(dict): 사전의 인쇄 가능한 문자열 표현을 출력합니다.
4. type(변수): 입력 변수 유형을 반환합니다. 변수가 사전인 경우 사전 유형을 반환합니다.
Python 사전에는 다음과 같은 내장 메서드가 포함되어 있습니다.
1. radiansdict.clear(): 사전의 모든 요소를 삭제합니다.
2. (): 사전의 얕은 복사본을 반환합니다
3. radiansdict.fromkeys(): 시퀀스 seq의 요소를 사전의 키로 사용하여 새 사전을 만들고, val은 모든 키에 해당하는 초기 값입니다. in the Dictionary
4. radiansdict.get(key, default=None): 해당 값이 사전에 없으면 기본값을 반환합니다
5. ): 키가 사전 dict에 있으면 true를 반환하고, 그렇지 않으면 false를 반환합니다
6. radiansdict.items(): 순회 가능한(키, 값) 튜플 배열을 목록
으로 반환합니다. ): 사전의 모든 키를 목록으로 반환합니다
8. radiansdict.setdefault(key, default=None): get()과 유사하지만 키가 사전에 아직 존재하지 않는 경우 키는 radiansdict.update(dict2): 사전의 키/값을 dict
10으로 업데이트합니다. radiansdict.values(): 모든 값을 반환합니다. 목록으로 보는 사전

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

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