먼저 Python에서 사전을 탐색하는 몇 가지 기본 방법을 검토해 보겠습니다.
스크립트:
#!/usr/bin/python dict={"a":"apple","b":"banana","o":"orange"} print "##########dict######################" for i in dict: print "dict[%s]=" % i,dict[i] print "###########items#####################" for (k,v) in dict.items(): print "dict[%s]=" % k,v print "###########iteritems#################" for k,v in dict.iteritems(): print "dict[%s]=" % k,v print "###########iterkeys,itervalues#######" for k,v in zip(dict.iterkeys(),dict.itervalues()): print "dict[%s]=" % k,v
실행 결과:
##########dict###################### dict[a]= apple dict[b]= banana dict[o]= orange ###########items##################### dict[a]= apple dict[b]= banana dict[o]= orange ###########iteritems################# dict[a]= apple dict[b]= banana dict[o]= orange ###########iterkeys,itervalues####### dict[a]= apple dict[b]= banana dict[o]= orange
그럼 "주요 주제"로 이동합니다.-
Python에 대한 단락 Dictionary traversal" Argument"....
발췌 첫 번째:
#这里初始化一个dict >>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} #本意是遍历dict,发现元素的值是0的话,就删掉 >>> for k in d: ... if d[k] == 0: ... del(d[k]) ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> RuntimeError: dictionary changed size during iteration #结果抛出异常了,两个0的元素,也只删掉一个。 >>> d {'a': 1, 'c': 1, 'd': 0} >>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} #d.keys() 是一个下标的数组 >>> d.keys() ['a', 'c', 'b', 'd'] #这样遍历,就没问题了,因为其实其实这里遍历的是d.keys()这个list常量。 >>> for k in d.keys(): ... if d[k] == 0: ... del(d[k]) ... >>> d {'a': 1, 'c': 1} #结果也是对的 >>> #这里初始化一个dict >>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} #本意是遍历dict,发现元素的值是0的话,就删掉 >>> for k in d: ... if d[k] == 0: ... del(d[k]) ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> RuntimeError: dictionary changed size during iteration #结果抛出异常了,两个0的元素,也只删掉一个。 >>> d {'a': 1, 'c': 1, 'd': 0} >>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} #d.keys() 是一个下标的数组 >>> d.keys() ['a', 'c', 'b', 'd'] #这样遍历,就没问题了,因为其实其实这里遍历的是d.keys()这个list常量。 >>> for k in d.keys(): ... if d[k] == 0: ... del(d[k]) ... >>> d {'a': 1, 'c': 1} #结果也是对的 >>>
사실 이 문제는 매우 간단합니다. 사전을 순회하지만 순회 중에 요소를 추가하거나 삭제하는 등 변경하면 순회가 종료되고 반복 중에 사전 크기가 변경되었다는 예외가 발생합니다.
해결책은 사전 키 값을 순회하는 것입니다. 그리고 사전 키 값을 기준으로 순회합니다. 이러한 방식으로 값을 변경해도 순회 지속에는 영향을 미치지 않습니다.
그런데 높은 의견을 주신 또 다른 훌륭한 전문가가 있습니다.
우선 Python에서는 반복자 사용, 즉 adict 형식의 k를 사용할 것을 권장합니다. 둘째, 순회 중에 컨테이너의 요소를 삭제하는 것은 C++ STL 및 Python과 같은 라이브러리에서 권장되지 않습니다. 이러한 상황은 종종 디자인 계획에 문제가 있음을 나타내고 모두 Python에 해당하는 특별한 요구 사항이 있음을 나타내기 때문입니다. adict.key()를 사용하여 복사본을 만듭니다. 마지막으로, 모든 Python 컨테이너는 스레드 안전성을 보장하지 않습니다. 다중 스레드로 이를 수행하려면 이를 잠가야 합니다. 이는 비즈니스 코드 설계에 문제가 있음을 나타냅니다.
하지만 "순회" "특정 요소 삭제"라는 특수한 경우에는 "dict를 순회할 때 d.keys()에서 for k를 사용하는 습관을 길러라"라는 결론에 이르렀고, 이를 바로잡는 것이 필요하다고 생각합니다. 일반적인 순회에서는 adict에서 for k를 사용해야 합니다.
또한 "순회 중 요소 제거" 요구 사항에 대해 Python 방식은 adict = {k, v for adict.iteritems() if v != 0} 또는 alist = [i for i in alist if i ! = 0]
이런 글을 쓰니 눈이 번쩍 뜨이네요: 왜 아직도 이런 구문이 있는 걸까요?
잘 살펴보면 다음과 같은 뜻일 수도 있습니다.
맞는지는 모르겠습니다.
이런 글을 쓰다보니 처음에는 삼항연산자가 생각나더라구요. 자세히 보니 그게 아니었거든요.
#!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- a = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} b={} for k,v in a.items(): if v != 0: b.update({k:v}) adict = b del b print a #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- a = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} b={} for k,v in a.items(): if v != 0: b.update({k:v}) adict = b del b print a.
val>65는 0 또는 1을 반환하는 논리식인데, 이는 이전 튜플의 ID인데 정말 훌륭합니다. . .
그런데 구글의 정보에는 다른 버전이 있습니다
val = float(raw_input("Age: ")) status = ("working","retired")[val>65] print "You should be",status val = float(raw_input("Age: ")) status = ("working","retired")[val>65] print "You should be",status
나중에 Huanang 사용자 그룹(중국 Python 기술 메일링 리스트)에 게시한 후, 언급한 많은 전문가들이 다음과 같이 답변했습니다.
#V1 if X else V2 s = None a = "not null" if s == None else s print a #'not null'
Python>=2.7
보다 크면 다음과 같은 글을 써도 됩니다.
>>> alist = [1,2,0,3,0,4,5] >>> alist = [i for i in alist if i != 0] >>> alist [1, 2, 3, 4, 5] >>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0} >>> d = dict([(k,v) for k,v in d.iteritems() if v!=0]) >>> d {'a':1,'c':1'}
Python에서 사전 순회 중 요소 변경으로 인해 발생하는 예외에 대한 더 많은 관련 기사를 보려면 PHP에 주의하세요. 중국사이트!

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.

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