찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Python 사전에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나

Python 사전에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나

사전은 Python에서 제공하는 일반적으로 사용되는 데이터 구조로, 매핑 관계로 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이는 변경 가능한 컨테이너 모델이며 모든 유형의 객체를 저장할 수 있습니다. 사전은 순서가 없고 변경 가능하며 색인이 생성된 컬렉션입니다. Python에서 사전은 중괄호 {}로 작성되며 키-값 쌍, 즉 키와 값으로 구성됩니다. 사전의 각 키-값 쌍은 콜론으로 구분되고 각 키-값 쌍은 쉼표 , 로 구분됩니다. 사전의 키는 고유합니다. 키가 반복되면 후속 키에 해당하는 값이 이전 키에 해당하는 값을 대체합니다. 값은 문자열과 같이 변경할 수 없어야 합니다. 숫자 또는 튜플은 사전 키로 사용할 수 있지만 목록은 키 값으로 사용할 수 없습니다. 예:

dict1 = {"name":"张三","age":18,"地址":"China"}
dict2 = {"a":1,"b":2,"c":1,"d":3}
dict3 = {1:"a",2:"b",3:"c"}
dict4 = {}表示创建一个空的字典

1. 사전에 있는 값에 액세스

파이썬에서 사전에 액세스하는 것은 사전에 없는 키를 사용하여 데이터에 액세스하는 것입니다. 출력됩니다.

예:

dict1 = {"name":"张三","age":18,"地址":"China"}
m = dict1["name"]
print(m)

이 때 인쇄된 결과는 "Zhang San"입니다. 이는 사전 키 "name"에 해당하는 값에 액세스한다는 의미입니다.

2 사전의 모든 키 또는 모든 값에 액세스

예:

dict1 = {"name":"张三","age":18,"地址":"China"}
m = dict1.keys()
n = dict1.values()
print(m)
print(n)

이것은 인쇄 결과가 m인 경우 dict_keys(['name', 'age', 'address'])이며 사전 dict1에 있는 모든 키의 값을 가져옵니다. n에 대한 결과는 dict_values(['Zhang San', 18, 'China '])이며, 사전 dict1에 있는 모든 값의 값을 얻습니다.

3. 사전 수정

새 키 쌍 값을 사전에 추가하거나 기존 키에 해당하는 값을 수정합니다.

새 키 쌍 값 추가:

dict1 = {"name":"张三","age":18,"地址":"China"}
dict1["成绩"]="优秀"
print(dict1)

이때 인쇄된 결과는 {' name': 'Zhang San', 'age': 18, 'Address': 'China', 'Achievements': 'Excellent'}, Dictionary dict1은 키가 "Achievements"이고 값이 "Excellent"인 키 쌍을 추가합니다.

기존 키에 해당하는 값 수정:

dict1={'name': '张三', 'age': 18, '地址': 'China', '成绩': '优秀'}
dict1["name"]="李四"
print(dict1)

인쇄된 결과는 {'name': 'lee思', 'age': 18, 'Address': 'China', 'Achievements': 'Excellent'}입니다. , 사전 dict1의 "name" 키에 해당하는 값을 Zhang San에서 Li Si로 변경합니다.

4. 사전 요소 삭제 del() 메소드는 단일 요소 또는 사전을 삭제할 수 있습니다. 사전을 삭제한 후에는 사전이 더 이상 존재하지 않습니다.

단일 요소 삭제:

dict1={'name': '张三', 'age': 18, '地址': 'China', '成绩': '优秀'}

del dict1['成绩']
print(dict1)

이때 인쇄된 결과는 {'입니다. name': ' Zhang San', 'age': 18, 'address': 'China'}, 사전 dict1에서 "score" 키와 해당 값을 삭제합니다.

사전 삭제:

dict1={'name': '张三', 'age': 18, '地址': 'China', '成绩': '优秀'}
del dict1
print(dict1)

이때 인쇄된 결과는 "NameError: 이름 'dict1'이 정의되지 않았습니다"입니다. 이는 사전 dict1이 삭제되었기 때문에 사전 dict1이 더 이상 존재하지 않는다는 의미입니다.

5. 사전 삭제 del은 사전을 삭제하므로 사전을 삭제하려면 dict.clear() 메서드를 사용하면 됩니다. 이는 사전의 모든 키 쌍을 삭제한다는 의미입니다.

예:

dict1={'name': '张三', 'age': 18, '地址': 'China', '成绩': '优秀'}
dict1.clear()
print(dict1)

이때 인쇄된 결과는 {}입니다. 이는 dict1 사전의 모든 값이 삭제되었으며 dict1 사전이 빈 사전임을 의미합니다.

위 내용은 Python 사전에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
이 기사는 51CTO.COM에서 복제됩니다. 침해가 있는 경우 admin@php.cn으로 문의하시기 바랍니다. 삭제
解读CRISP-ML(Q):机器学习生命周期流程解读CRISP-ML(Q):机器学习生命周期流程Apr 08, 2023 pm 01:21 PM

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

人工智能的环境成本和承诺人工智能的环境成本和承诺Apr 08, 2023 pm 04:31 PM

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

找不到中文语音预训练模型?中文版 Wav2vec 2.0和HuBERT来了找不到中文语音预训练模型?中文版 Wav2vec 2.0和HuBERT来了Apr 08, 2023 pm 06:21 PM

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

条形统计图用什么呈现数据条形统计图用什么呈现数据Jan 20, 2021 pm 03:31 PM

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

自动驾驶车道线检测分类的虚拟-真实域适应方法自动驾驶车道线检测分类的虚拟-真实域适应方法Apr 08, 2023 pm 02:31 PM

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示什么数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示什么Jan 18, 2021 pm 02:58 PM

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示“位/秒”或“比特/秒”,即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数,也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目,用于衡量数字信息的传送速度;根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率,可以计算数字图像信息传输的速度。

数据分析方法有哪几种数据分析方法有哪几种Dec 15, 2020 am 09:48 AM

数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。

聊一聊Python 实现数据的序列化操作聊一聊Python 实现数据的序列化操作Apr 12, 2023 am 09:31 AM

​在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SecList

SecList

SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

맨티스BT

맨티스BT

Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

mPDF

mPDF

mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

ZendStudio 13.5.1 맥

ZendStudio 13.5.1 맥

강력한 PHP 통합 개발 환경