


Mengalih keluar Kamus Pendua daripada Senarai dalam Python
Apabila mengendalikan senarai kamus, selalunya perlu mengalih keluar pendua yang berkongsi kunci yang sama- pasangan nilai. Artikel ini menyediakan penyelesaian yang mantap menggunakan Python.
Pernyataan Masalah:
Memandangkan senarai kamus, matlamatnya adalah untuk mengalih keluar kamus yang mengandungi kunci dan nilai yang sama berpasangan.
Penyelesaian:
Untuk mencapai ini, kami menggunakan pendekatan dua langkah:
-
Tukar Kamus kepada Tuple Boleh Hash:
Kami menukar setiap kamus menjadi tuple di mana unsur-unsurnya adalah pasangan nilai-kunci . Langkah ini adalah penting kerana kamus tidak boleh dicincang, tetapi tupel. -
Alih Keluar Pendua Menggunakan Set:
Kami mencipta set daripada senarai tupel. Satu set mengalih keluar pendua secara automatik, hanya meninggalkan tupel unik.
Untuk membina semula kamus daripada tupel unik, kami menggunakan pemahaman kamus. Berikut ialah coretan kod:
original_list = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}] # Convert dictionaries to tuples tuples = [tuple(d.items()) for d in original_list] # Remove duplicates using a set unique_tuples = set(tuples) # Reconstruct dictionaries result_list = [dict(t) for t in unique_tuples] print(result_list)
Output:
[{'a': 123}, {'b': 123}]
Memelihara Pesanan:
Jika mengekalkan yang asal susunan kamus adalah penting, kita boleh menggunakan yang sedikit berbeza pendekatan:
-
Buat Set Terlihat:
Mulakan set yang dipanggil dilihat untuk menjejaki tupel unik. -
Lelaran pada Kamus:
Lelaran pada senarai asal dan untuk setiap kamus, tukarkannya kepada tuple. Jika tupel tiada dalam set yang dilihat, tambahkannya dan tambahkan kamus pada senarai hasil.
Ini kodnya:
original_list = [{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}, {'a': 123, 'b': 1234}] seen = set() result_list = [] for d in original_list: t = tuple(d.items()) if t not in seen: seen.add(t) result_list.append(d) print(result_list)
Output:
[{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}]
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengeluarkan Kamus Pendua dengan Cekap dari Senarai Python Semasa Memelihara Pesanan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
