


Memahami Kelebihan dict.get() berbanding dict[key]
Apabila bekerja dengan kamus Python, anda mungkin perasan dict Kaedah .get(), yang mendapatkan semula nilai yang dikaitkan dengan kunci. Walaupun anda hanya boleh menggunakan dict[key] untuk mendapatkan hasil yang sama, dict.get() menawarkan kelebihan penting.
Pengendalian Nilai Lalai
dict.get( ) membolehkan anda memberikan nilai lalai dengan mudah jika kunci yang anda cari tidak wujud dalam kamus. Ini dicapai melalui parameter pilihan kedua:
dictionary.get("bogus", default_value)
Di sini, jika kekunci "palsu" tidak wujud, kaedah akan mengembalikan nilai_default yang ditentukan dan bukannya menaikkan KeyError.
Sebaliknya, jika anda menggunakan dict[key] untuk kunci yang hilang:
dictionary["bogus"]
anda akan mendapat Pengecualian KeyError.
Contoh
Pertimbangkan kamus:
dictionary = {"Name": "Harry", "Age": 17}
- Menggunakan dict.get():
name = dictionary.get("Name", "Unknown Name") age = dictionary.get("Age", 0) print(name) # Output: Harry print(age) # Output: 17
Dalam contoh ini, menyediakan nilai lalai memastikan bahawa walaupun kekunci "Nama" atau "Umur" tiada dalam kamus, nilai munasabah dikembalikan.
- Menggunakan dict[key]:
try: name = dictionary["Name"] except KeyError: name = "Unknown Name" try: age = dictionary["Age"] except KeyError: age = 0 print(name) # Output: Harry print(age) # Output: 17
Semasa kaedah ini berfungsi, ia memerlukan anda untuk mengendalikan KeyError secara manual.
Nilai Lalai untuk Tiada
Secara lalai, dict.get() mengembalikan Tiada untuk kekunci yang hilang. Anda juga boleh menentukan nilai lalai anda sendiri untuk mengendalikan kunci yang hilang dengan lebih anggun.
Ringkasan
dict.get() berguna untuk mendapatkan semula nilai daripada kamus sambil menyediakan lalai nilai jika kunci tidak wujud. Ini memudahkan kod dan memastikan kunci yang tidak sah tidak menyebabkan ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Gunakan `dict.get()` Python Daripada `dict[key]`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
