在Python中如何将给定字典拆分为键和值的列表?下面本篇文章就来给大家介绍几种实现方法,希望对大家有所帮助。【视频教程推荐:Python教程】
方法一:使用内置函数:keys()和values()
keys()函数:能以列表的形式返回一个字典中所有的键。
values()函数:能以列表的形式返回一个字典中所有的值。
下面通过代码示例来看看如何使用keys()和values()函数拆分字典的键和值。
#初始化字典 ini_dict = {'a' : 'akshat', 'b' : 'bhuvan', 'c': 'chandan'} # 输出ini_dict字典 print("ini_dict=", str(ini_dict)) # 将字典拆分为键和值的列表 keys = ini_dict.keys() values = ini_dict.values() # 分别输出键和值的列表 print ("keys : ", str(keys)) print ("values : ", str(values))
输出:
方法二:使用zip()函数
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。
下面通过代码示例来看看如何使用zip()函数拆分字典的键和值。
#初始化字典 ini_dict = {'student_id' : '01', 'name' : 'May', 'age': '22'} # 输出ini_dict字典 print("ini_dict=", str(ini_dict)) # 将字典拆分为键和值的列表 keys, values = zip(*ini_dict.items()) # 分别输出键和值的列表 print ("keys : ", str(keys)) print ("values : ", str(values))
输出:
注:在 Python 3.x 中为了减少内存,zip()返回的是一个对象;如需展示列表,需手动 使用list() 转换。
方法三:使用 items()函数
items() 函数会以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。
下面通过代码示例来看看如何使用items()函数拆分字典的键和值。
#初始化字典 ini_dict = {'student_id' : '05', 'name' : '欧阳克', 'age': '22'} # 输出ini_dict字典 print("ini_dict=", str(ini_dict)) # 将字典拆分为键和值的列表 keys = [] values = [] items = ini_dict.items() for item in items: keys.append(item[0]), values.append(item[1]) # 分别输出键和值的列表 print ("keys : ", str(keys)) print ("values : ", str(values))
输出:
以上就是本篇文章的全部内容,希望能对大家的学习有所帮助。更多精彩内容大家可以关注php中文网相关教程栏目!!!
Atas ialah kandungan terperinci Python如何将字典键和值拆分为单独的列表?(代码示例). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.