이번 호에서는 Python 사전의 11개 메서드에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 도움이 되기를 바랍니다.
dic = {key1 : value1, key2 : value2 }
사전은 연관 배열 또는 해시 테이블이라고도 하며 다음은 몇 가지 일반적인 사전 생성 방법입니다. # 方法1
dic1 = { 'Author' : 'Python当打之年' , 'age' : 99 , 'sex' : '男' }
# 方法2
lst = [('Author', 'Python当打之年'), ('age', 99), ('sex', '男')]
dic2 = dict(lst)
# 方法3
dic3 = dict( Author = 'Python当打之年', age = 99, sex = '男')
# 方法4
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', 99, '男']
dic4 = dict(zip(list1, list2))
print('methods = ',methods)
methods = ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
['clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', 99, '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 99, 'sex': '男'}
dic1.clear()
# dic1 = {}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', 99, '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
dic2 = dic1 # 浅拷贝: 引用对象
dic3 = dic1.copy() # 浅拷贝:深拷贝父对象(一级目录),子对象(二级目录)不拷贝,还是引用
dic1['age'] = 18
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 18, 'sex': '男'}
# dic2 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 18, 'sex': '男'}
# dic3 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 99, 'sex': '男'}
import copy
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
dic2 = dic1
dic3 = dic1.copy()
dic4 = copy.deepcopy(dic1)
dic1['age'].remove(18)
dic1['age'] = 20
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 20, 'sex': '男'}
# dic2 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 20, 'sex': '男'}
# dic3 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [99], 'sex': '男'}
# dic4 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99], 'sex': '男'}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
dic1 = dict.fromkeys(list1)
dic2 = dict.fromkeys(list1, 'Python当打之年')
# dic1 = {'Author': None, 'age': None, 'sex': None}
# dic2 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': 'Python当打之年', 'sex': 'Python当打之年'}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
Author = dic1.get('Author')
# Author = Python当打之年
phone = dic1.get('phone')
# phone = None
phone = dic1.get('phone','12345678')
# phone = 12345678
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
items = dic1.items()
print('items = ', items)
print(type(items))
print('items = ', list(items))
# items = dict_items([('Author', 'Python当打之年'), ('age', [18, 99]), ('sex', '男')])
# <class 'dict_items'>
# items = [('Author', 'Python当打之年'), ('age', [18, 99]), ('sex', '男')]
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
keys = dic1.keys()
print('keys = ', keys)
print(type(keys))
print('keys = ', list(keys))
# keys = dict_keys(['Author', 'age', 'sex'])
# <class 'dict_keys'>
# keys = ['Author', 'age', 'sex']
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
sex = dic1.pop('sex')
print('sex = ', sex)
print('dic1 = ',dic1)
# sex = 男
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99]}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
dic1.popitem()
print('dic1 = ',dic1)
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99]}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
dic1.setdefault('Author', '当打之年')
print('dic1 = ',dic1)
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99], 'sex': '男'}
dic1.setdefault('name', '当打之年')
print('dic1 = ',dic1)
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99], 'sex': '男', 'name': '当打之年'}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
print('dic1 = ',dic1)
# dic1 = {'Author': 'Python当打之年', 'age': [18, 99], 'sex': '男'}
list3 = ['Author', 'phone' ]
list4 = ['当打之年', 12345678]
dic2 = dict(zip(list3, list4))
print('dic2 = ',dic2)
# dic2 = {'Author': '当打之年', 'phone': 12345678}
dic1.update(dic2)
print('dic1 = ',dic1)
# dic1 = {'Author': '当打之年', 'age': [18, 99], 'sex': '男', 'phone': 12345678}
list1 = ['Author', 'age', 'sex']
list2 = ['Python当打之年', [18,99], '男']
dic1 = dict(zip(list1, list2))
values = dic1.values()
print('values = ', values)
print(type(values))
print('values = ', list(values))
# values = dict_values(['Python当打之年', [18, 99], '男'])
# <class 'dict_values'>
# values = ['Python当打之年', [18, 99], '男']
위 내용은 기본 사항 | 11가지 Python 사전 사용법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

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.


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이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

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.

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