매핑 유형은 데이터 항목과 해당 키 및 값에 액세스하는 방법을 제공하는 반복 가능한 키-값 데이터 항목의 조합입니다. python3에서는 순서가 지정되지 않은 두 가지 매핑 유형인 내장 dict와 표준 라이브러리 collections.defaultdict가 지원됩니다. 를 입력하세요.
python3.1 이후에는 순서가 지정된 매핑 유형도 도입되었습니다: collections.OrderedDict.
관련 권장 사항: "python video"
특징:
1. 따라서 모든 내장 고정 데이터 유형은 매핑 유형에서 키로 사용될 수 있습니다(모든 내장 고정 유형은 해시될 수 있음). 현재 노출되는 고정 데이터 유형은 int, float, complex입니다. , bool, str, tuple,frozenset;
2. 각 키와 관련된 값은 모든 객체가 될 수 있습니다.
3 매핑 유형도 반복 가능합니다.
4. 비교 연산자, 소속 연산자 in/not in 및 내장 len() 함수를 사용하여 매핑 유형을 비교할 수 있습니다.
1.dict(사전)
dict 데이터 유형은 순서가 지정되지 않은 변경 가능한 결합 데이터 유형으로, 0-n 키-값 쌍을 포함하며 키는 해시될 수 있는 객체를 가리킵니다. , 값은 모든 개체에 대한 참조를 가리킬 수 있습니다. 키는 해시 가능한 객체 참조이므로 dict가 변경 가능하고 dict가 순서가 없고 인덱스가 없으므로 dict에서 데이터 항목을 추가하고 제거할 수 있으므로 키의 고유성이 보장됩니다. 샤딩 연산자를 사용합니다.
사전 생성
1.dict()를 함수로 호출할 수 있습니다. 이때 빈 dict가 생성됩니다.
>>> dict() {} >>>
dict()에 매핑 유형 매개변수가 전달되면
>>> d1 = {"key1":"value1","key2":"value2"} >>> dict(d1) {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>>
dict()와 같은 사전은 시퀀스 유형 매개변수를 허용할 수도 있지만 전제는 시퀀스 자체의 각 데이터 항목이 두 개의 객체를 포함하는 시퀀스이고 첫 번째 객체가 키로 사용된다는 것입니다. , 두 번째는 다음과 같은 값입니다.
>>> d1 = dict((("k1","v1"),("k2","v2"))) #使用元组创建 >>> d1 {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} >>> >>> d1 = dict([("k1","v1"),("k2","v2")]) #使用序列创建 >>> d1 {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} >>>
dict()는 키워드 매개변수를 사용하여 생성할 수도 있습니다. 여기서 키는 키워드로 사용되고 값은 다음과 같이 키워드 값으로 사용됩니다.
>>> dict(id=1,name="zhangsan",age=23) {'id': 1, 'name': 'zhangsan', 'age': 23} >>>
참고: 키워드는 유효한 Python 식별자여야 합니다
2. 중괄호를 사용하여 사전을 만듭니다. 비어 있지 않은 사전은 여러 항목으로 구성되며 각 항목은 쉼표로 구분됩니다. , 각 항목은
>>> dict2 = {"name":"kobe","age":33,"num":24} >>> dict2 {'name': 'kobe', 'age': 33, 'num': 24} >>>
3과 같은 K:V 형식으로 생성됩니다. 사전 의미를 사용하여 사전 만들기
defaultdict는 dict의 모든 작업과 메서드를 지원하는 dict의 하위 클래스입니다. dict와의 차이점은 dict에 특정 키가 포함되어 있지 않으면 dict[x]를 통해 값을 가져올 때 KeyError 예외가 발생하지만, defaultdict인 경우 해당 키와 default 값으로 새 항목이 생성됩니다. 값.
2. collections.defaultdict(기본 사전)
collections.defaultdict
만들기 collections.defaultdict()를 통해 매개변수에 따라 만드는 방법은 두 가지가 있습니다.
* 1. 매개변수 유형을 사용하여 생성:
>>> import collections >>> cd1 = collections.defaultdict(int) >>> cd2 = collections.defaultdict(list) >>> cd3 = collections.defaultdict(str) >>> cd1["x"] 0 >>> cd2["x"] [] >>> cd3["x"] '' >>>
Int, list, str이 여기에서 각각 사용되며 기본값은 0, [], "
* 2. 함수 이름을 사용하여 생성:
>>> def name(): return 'zhangsan' >>> cd4 = collections.defaultdict(name) >>> cd4["x"] 'zhangsan' >>>
이 방법을 통해 기본 사전의 기본값을 보다 유연하게 만들 수 있습니다.
collections.defaultdict()는 매개변수 없이 또는 None을 전달할 수 있지만, 그렇다면 기본값은 그렇지 않습니다.
>>> cd5 = collections.defaultdict() >>> cd5["x"] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#254>", line 1, in <module> cd5["x"] KeyError: 'x' >>>
collections.defaultdict를 사용하면 dict의 get(k,v) 및 setdefault() 메서드를 바꿀 수 있습니다.
3 collections.OrderedDict
OrderedDict는 dict 하위 클래스입니다. 모든 dict 메소드를 지원합니다. 새 항목이 기존 항목을 덮어쓰는 경우 항목을 삭제하고 다시 삽입하면 항목이 끝으로 이동하므로 순서가 다음과 같습니다. , 두 OrderedDict는 동일합니다. 그러나 OrderedDict를 일반 dict와 비교할 때 순서는 무시됩니다.
class collections.OrderedDict([items])
실행 결과
from collections import OrderedDict d = {'banana': 3, 'apple': 4} od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4}) od2 = OrderedDict({'apple': 4, 'banana': 3}) print(od1 == od2) print(od1 == d)
3. 일반 dict의 이 방법은 그렇지 않습니다. 매개변수를 허용하고 삭제만 가능합니다. OrderedDict는 dict보다 더 유연하며 마지막 매개변수를 허용합니다. last=True인 경우 일반 방법과 동일하며 last=False인 경우 첫 번째 항목을 따릅니다. FIFO 순서에 따라 요소가 삭제됩니다
FalseTrue
. 실행 결과
OrderedDict.popitem(last=True)
4. 간단한 개선
OrderedDict는 항목이 수정되면 순서가 수정되지 않습니다.
from collections import OrderedDict od1 = OrderedDict({'banana': 3, 'apple': 4}) od1.popitem(False) print(od1)그러나 때로는 수정하고 삽입할 때 동일한 효과가 필요할 수 있습니다. __setitem__() 메서드를 다시 작성하여 먼저 요소를 삭제한 다음 수정할 때 삽입하면 됩니다. .
위 내용은 Python 매핑 유형 관련 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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