这篇文章主要介绍了python3中dict(字典)的使用方法,文中给出了详细的功能列举,对大家具有一定的参考价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
一、clear(清空字典内容)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.clear()) #输出:None
二、copy(拷贝字典)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } stu2 = stu.copy() print(stu2)
三、fromkeys(指定一个列表,把列表中的值作为字典的key,生成一个字典)
name = ['tom','lucy','sam'] print(dict.fromkeys(name)) print(dict.fromkeys(name,25)) #指定默认值 #输出:{'tom': None, 'lucy': None, 'sam': None} # {'tom': 25, 'lucy': 25, 'sam': 25}
四、get(指定key,获取对应的值)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.get('num2')) #输出:Lucy
五、items(返回由“键值对组成元素“的列表)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.items()) #输出:dict_items([('num2', 'Lucy'), ('num3', 'Sam'), ('num1', 'Tom')])
六、keys(获取字典所有的key)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } print(stu.keys()) #输出:dict_keys(['num3', 'num1', 'num2'])
七、pop(获取指定key的value,并在字典中删除)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.pop('num2') print(name,stu) #输出:Lucy {'num1': 'Tom', 'num3': 'Sam'}
八、popitem(随机获取某个键值对,并在字典中删除)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.popitem() print(name,stu) #输出:('num2', 'Lucy') {'num3': 'Sam', 'num1': 'Tom'}
九、setdefault(获取指定key的value,如果key不存在,则创建)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } name = stu.setdefault('num5') print(name,stu) #输出:None {'num1': 'Tom', 'num2': 'Lucy', 'num5': None, 'num3': 'Sam'}
十、update(添加键 - 值对到字典)
stu = { 'num1':'Tom', 'num2':'Lucy', 'num3':'Sam', } stu.update({'num4':'Ben'}) print(stu) #输出:{'num2': 'Lucy', 'num3': 'Sam', 'num1': 'Tom', 'num4': 'Ben'}
以上是使用python3中dict字典的方法详解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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