Основные методы словарей

Содержание

Dictionary Methods

Python has a set of built-in methods that you can use on dictionaries.


Method Description
clear() Removes all the elements from the dictionary
copy() Returns a copy of the dictionary
fromkeys() Returns a dictionary with the specified keys and values
get() Returns the value of the specified key
items() Returns a list containing the a tuple for each key value pair
keys() Returns a list containing the dictionary’s keys
pop() Removes the element with the specified key
popitem() Removes the last inserted key-value pair
setdefault() Returns the value of the specified key. If the key does not exist: insert the key, with the specified value
update() Updates the dictionary with the specified key-value pairs
values() Returns a list of all the values in the dictionary

Other Dictionary Operations

Dictionary Membership Test

We can test if a is in a dictionary or not using the keyword . Notice that the membership test is only for the and not for the .

Output

True
True
False

We can iterate through each key in a dictionary using a loop.

Output

1
9
25
49
81

Dictionary Built-in Functions

Built-in functions like , , , , , etc. are commonly used with dictionaries to perform different tasks.

Function Description
all() Return if all keys of the dictionary are True (or if the dictionary is empty).
any() Return if any key of the dictionary is true. If the dictionary is empty, return .
len() Return the length (the number of items) in the dictionary.
cmp() Compares items of two dictionaries. (Not available in Python 3)
sorted() Return a new sorted list of keys in the dictionary.

Here are some examples that use built-in functions to work with a dictionary.

Output

False
True
6

Базовая работа со словарями

Объявление словаря

Объявить словарь Python 3 можно несколькими способами. Но сначала рассмотрим наиболее простую ситуацию и создадим пустой словарь:

Теперь объявим и инициализируем словарь из трех элементов через соответствующий литерал и выведем на экран значение третьего элемента:

Помимо литерального объявления, в Python существует возможность объявлять словари при помощи функции

Чуть более хитрые способы создания словарей:

Вариант №1. Если вам необходим словарь, каждому ключу которого сопоставлено одно и то же значение, то можно воспользоваться методом

Вариант №2. С помощью функции-упаковщика , вызванной внутри , вы можете составить словарь из двух списков (в случае несовпадения длин списков, функция самостоятельно отсечет лишние элементы):

Обращение к элементу словаря в Python

Извлечь значение элемента словаря можно единственным образом – обратившись к нему по его ключу:

В отличие от списков, номеров позиций в словарях нет:

Подобная ошибка возникнет и в том случае, если вы, по какой-то причине, вдруг решите извлечь значение по несуществующему ключу.

Добавление нового элемента в словарь

Для того чтобы добавить в словарь новые данные достаточно новому ключу этого словаря назначить какое-либо значение. Добавление выглядит так:

Аналогичным образом можно произвести замену существующего значения по его ключу:

Для того чтобы удалить запись в словаре воспользуемся оператором

Проверка на наличие ключа в словаре Python

Как отмечалось выше, обращение по несуществующему ключу вызывает ошибку в работе интерпретатора. Поэтому, наличие ключа в словаре следует проверять. За это дело отвечает оператор

Кстати говоря, использование метода позволяет корректно обработать ситуацию, когда запрашивается значение по несуществующему ключу. Достаточно в качестве второго параметра написать значение по умолчанию:

Длина словаря в Python

Стоит помнить, что словарь – это лишь набор отображений, а не последовательность, однако количество записей в нём мы все еще можем получить, воспользовавшись функцией

Не самая богатая добыча!

Сортировка словаря

Так как словарь состоит из пар, то и отсортировать его можно, как по ключам, так и по значениям.

Сортировка по ключу Сортировка по ключам выполняется с использованием функции . Работает функция так:

Сортировка по значению А вот – один из вариантов сортировки словаря по значениям:

Здесь стоит учитывать, что, сама по себе, запись будет возвращать не словарь, а отсортированный список кортежей. Поэтому более правильным вариантом будет:

Перебор словаря в Python

Не является великой тайной и тот факт, что словарь, являющийся, по сути своей, набором пар (т.е. коллекцией), можно всячески итерировать. Один из способов – перебор по ключам:

Другой способ – проитерировать с использованием метода . В этом случае на каждой итерации, пара ключ:значение будет возвращаться к нам в виде кортежа (‘ключ’, значение):

Наконец, мы можем перебрать значения словаря, пользуясь классным методом

Объединение словарей

Когда заходит речь об объединении двух словарей, то обязательно следует упомянуть, что для пары сущностей типа «словарь» оператор «+»не определен. Причина этого становится довольно очевидной – стоит лишь вспомнить, что словарь не является последовательностью, а также задуматься над тем, какая именно операция на множестве словарей должна быть реализована этим самым оператором «+». Поэтому как-то так:

Ну а если вы всё-таки хотите добиться результата и всё же выполнить объединение двух словарей, то достаточно воспользоваться методом

Если бы showcase_2 содержал ключи, присутствующие в showcase_1, то значения, ассоциированные с этими ключами, в результирующем словаре были бы взяты именно из showcase_2.

Ограничения

Создавая словарь, вы не должны забывать о некоторых ограничениях, накладываемых, в основном, на его ключи.

  • Данные, представляющие собой ключ словаря, должны быть уникальны внутри множества ключей этого словаря. Проще говоря, не должно быть двух одинаковых ключей;
  • Ключ должен быть объектом неизменяемого типа, то есть строкой, числом или кортежем. Если говорить строже, то объект содержащий ключ должен быть hashable. То есть иметь хеш-значение, которое не меняется в течение его жизненного цикла;
  • На значения нет никаких ограничений. Максимальный уровень свободы. Они не обязаны быть ни уникальными, ни неизменяемыми, поэтому могут себе позволить быть какими угодно.

Creating a Dictionary

In Python, a Dictionary can be created by placing sequence of elements within curly {} braces, separated by ‘comma’. Dictionary holds a pair of values, one being the Key and the other corresponding pair element being its . Values in a dictionary can be of any datatype and can be duplicated, whereas keys can’t be repeated and must be immutable.

Note – Dictionary keys are case sensitive, same name but different cases of Key will be treated distinctly.  

filter_none

editclose

play_arrow

linkbrightness_4code

chevron_right

filter_none

Output:

Dictionary with the use of Integer Keys: 
{1: 'Geeks', 2: 'For', 3: 'Geeks'}

Dictionary with the use of Mixed Keys: 
{1: , 'Name': 'Geeks'}

Dictionary can also be created by the built-in function dict(). An empty dictionary can be created by just placing to curly braces{}.

filter_none

editclose

play_arrow

linkbrightness_4code

chevron_right

filter_none

Output:

Empty Dictionary: 
{}

Dictionary with the use of dict(): 
{1: 'Geeks', 2: 'For', 3: 'Geeks'}

Dictionary with each item as a pair: 
{1: 'Geeks', 2: 'For'}

Функции/методы словаря

— создание словаря;

— возвращает число пар;


— удаляет все значения из словаря;

— создает псевдокопию словаря;

— создает полную копию словаря;

— создание словаря;

— получить значение по ключу;

— проверка значения по ключу;

— возвращает список значений;

— возвращает итератор;

— возвращает список ключей;

— возвращает итератор ключей;

— извлекает значение по ключу;

— извлекает произвольное значение;

— изменяет словарь;

— возвращает список значений;

— возвращает итератор на список значений.

— оператор, проверяет наличие значения по ключу;

— оператор, удаляет пару по ключу;

— конструирует словарь с помощью последовательности.

Например, создать словарь с помощью списка кортежей:

>>> items = 
>>> d = dict(items)
>>> d
{'age': 20, 'name': 'sveta'}

>>> len(d)
2

— оператор проверки вхождения.

Пример: база данных может быть заполнена в виде словаря.

Проверить наличие в базе данных телефона по имени:

people = {'Alice': {'phone': '2341', 'addr': 'Foo drive 23' },
          'Beth':  {'phone': '9102', 'addr': 'Bar street 42'}}
name = 'Alice'          
key = 'phone'
if name in people: 
  print "%s phone is %s" % (name, people)
>>> Alice phone is 2341

copy()

Пример создания копии словаря:

>>> x = {"user":'admin','attr':}
>>> y = x.copy()
>>> y
{'user': 'admin', 'attr': }

Метод не делает полного копирования: если мы, например, сделаем операцию:

>>> x.remove(1)

то с удивлением обнаружим, что удаление атрибута произойдет также и в копии.

Чтобы этого не произошло, нужно использовать метод .

>>> from copy import deepcopy
>>> y = x.deepcopy()

— создает словарь по заданным ключам с пустыми значениями:

>>> {}.fromkeys()
{'age': None, 'name': None}

Можно все значения заполнить по умолчанию:

>>> {}.fromkeys(,123)
{'age': 123, 'name': 123}

— получает значение по ключу, в случае отсутствия дает :

>>> d = {}
>>> print d.get('name')
None

— проверяет, есть ли в словаре значение по данному ключу:

>>> d = {}
>>> d.has_key('name')
False

— возвращает список значений:

for key, value in d.items():
        print(key, value)

— возвращает итератор — выдает тот же результат:

>>> for k, v in d.iteritems():
...     print k, v

— возвращает список ключей;

— возвращает итератор ключей:

>>> d.keys()

>>> d.iterkeys()
<dictionary-keyiterator object at 0xb7c4dd00>

— извлекает значение по ключу с последующим удалением:

>>> d.pop('title')
>>> d
{'url': 'http://www.python.org'}

— извлекает произвольное значение с последующим удалением:

>>> d = {'title': 'Python Web Site', 'url': 'http://www.python.org', 'www': 'python'}
>>> d.popitem()
>>> d
{'www': 'python', 'title': 'Python Web Site'}

— изменяет значение по ключу:

>>> d2 = {'www':'python.org'}
>>> d.update(d2)
>>> d
{'www': 'python.org', 'title': 'Python Web Site'}

— возвращает список значений:

>>> d={}
>>> d=1
>>> d=2
>>> d=3
>>> d
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
>>> d.values()

— оператор удаляет пару ключ: значение по ключу:

>>> del d
>>> d
{1: 1, 3: 3}

Supported and Unsupported Operations

Type checkers should support restricted forms of most dict operations on TypedDict objects. The guiding principle is that operations not involving Any types should be rejected by type checkers if they may violate runtime type safety. Here are some of the most important type safety violations to prevent:

  1. A required key is missing.
  2. A value has an invalid type.
  3. A key that is not defined in the TypedDict type is added.

A key that is not a literal should generally be rejected, since its value is unknown during type checking, and thus can cause some of the above violations. ( generalizes this to cover final names and literal types.)

The use of a key that is not known to exist should be reported as an error, even if this wouldn’t necessarily generate a runtime type error. These are often mistakes, and these may insert values with an invalid type if structural subtyping hides the types of certain items. For example, d = 1 should generate a type check error if 'x' is not a valid key for d (which is assumed to be a TypedDict type).

Extra keys included in TypedDict object construction should also be caught. In this example, the director key is not defined in Movie and is expected to generate an error from a type checker:

m: Movie = dict(
    name='Alien',
    year=1979,
    director='Ridley Scott')  # error: Unexpected key 'director'

Type checkers should reject the following operations on TypedDict objects as unsafe, even though they are valid for normal dictionaries:

  • Operations with arbitrary str keys (instead of string literals or other expressions with known string values) should generally be rejected. This involves both destructive operations such as setting an item and read-only operations such as subscription expressions. As an exception to the above rule, d.get(e) and e in d should be allowed for TypedDict objects, for an arbitrary expression e with type str. The motivation is that these are safe and can be useful for introspecting TypedDict objects. The static type of d.get(e) should be object if the string value of e cannot be determined statically.
  • clear() is not safe since it could remove required keys, some of which may not be directly visible because of structural subtyping. popitem() is similarly unsafe, even if all known keys are not required (total=False).
  • del obj should be rejected unless 'key' is a non-required key.

Type checkers may allow reading an item using d even if the key 'x' is not required, instead of requiring the use of d.get('x') or an explicit 'x' in d check. The rationale is that tracking the existence of keys is difficult to implement in full generality, and that disallowing this could require many changes to existing code.

Коллекции Python и их временная сложность

Список (list)

Список является одной из самых важных структур данных в Python. Можно использовать списки для создания стека или очереди. Списки — это упорядоченные и изменяемые коллекции, которые можно обновлять по желанию.

Операции списка и их временная сложность

Вставка: O(n). Получение элемента: O(1). Удаление элемента: O(n). Проход: O(n). Получение длины: O(1).

Множество (set)

Множества также являются одними из наиболее используемых типов данных в Python. Множество представляет собой неупорядоченную коллекцию. Множество не допускает дублирования, и, следовательно, каждый элемент в множестве уникален. Множество поддерживает множество математических операций, таких как объединение, разность, пересечение и так далее.

Операции с множествами и их временная сложность

Проверить наличие элемента в множестве: O(1). Отличие множества A от B: O(длина A). Пересечение множеств A и B: O(минимальная длина A или B). Объединение множеств A и B: O(N) , где N это длина (A) + длина (B).

Словарь (dict)

Словарь — это коллекция пар ключ-значение. Ключи в словаре уникальны, чтобы предотвратить коллизию элементов. Это чрезвычайно полезная структура данных.

Студенческое соревнование по кибербезопасности «Кибервызов: новый уровень»

29–31 августа, онлайн, беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Словари индексируются по ключам, которые могут быть строками, числами или даже кортежами со строками, числами или кортежами. Над словарём можно выполнить ряд операций, таких как сохранение значения для ключа, извлечение элемента на основе ключа, или итерация по элементам и так далее.

Операции со словарями и их временная сложность

Здесь мы считаем, что ключ используется для получения, установки или удаления элемента.

Получение элемента: O(1). Установка элемента: O(1). Удаление элемента: O(1). Проход по словарю: O(n).

Свойства ключей в словаре

Для значений в словаре нет никаких ограничений. Они могут являться произвольным объектом языка Python, либо любым другим объектом, заданным пользователем. По другому обстоит дело с ключами.


Есть два наиболее важных правила, которые следует учитывать при работе с ключами в словарях:

(a) Не допустимо использование более одного ключа в словаре. Если вы укажете два ключа с одинаковым именем — будет использовано то, которые было присвоено позже:

>>> dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'};
>>>
>>> print "dict: ", dict;
dict:  Manni

(b) Ключи должны являться неизменяемыми объектами. Вы можете использовать строки, числа или кортежи в качестве ключей словаря, но нельзя использовать, например, список (который является изменяемым объектом). Т.е. указать, к примеру, ключ как   — не выйдет:

>>> dict = {: 'Zara', 'Age': 7};
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>>
>>> print "dict: ", dict;
dict:  Manni

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random Random Intro Data Distribution Random Permutation Seaborn Module Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution Uniform Distribution Logistic Distribution Multinomial Distribution Exponential Distribution Chi Square Distribution Rayleigh Distribution Pareto Distribution Zipf Distribution

NumPy ufunc ufunc Intro ufunc Create Function ufunc Simple Arithmetic ufunc Rounding Decimals ufunc Logs ufunc Summations ufunc Products ufunc Differences ufunc Finding LCM ufunc Finding GCD ufunc Trigonometric ufunc Hyperbolic ufunc Set Operations

Стабильность и сложность сортировки

Сортировка гарантировано стабильная. Когда несколько записей имеют одинаковый ключ их порядок всегда сохраняется.

>>> data = >>> sorted(data, key=itemgetter(0))

1 2 3

>>>data=(‘red’,1),(‘blue’,1),(‘red’,2),(‘blue’,2)

>>>sorted(data,key=itemgetter())

(‘blue’,1),(‘blue’,2),(‘red’,1),(‘red’,2)

Заметьте что две записи с сохраняют исходный порядок, так что гарантировано впереди .

Стабильность сортировки позволяет выполнять сложную сортировку по шагам. Например, для сортировки учеников по классу в возрастающем порядке и затем по возрасту в убывающем порядке. Сначала сортируем по возрасту и затем по классу:

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’)) # сортировка по вторичному ключу >>> sorted(s, key=attrgetter(‘grade’), reverse=True) # сортировка по первичному ключу

1 2 3

>>>s=sorted(student_objects,key=attrgetter(‘age’))# сортировка по вторичному ключу

>>>sorted(s,key=attrgetter(‘grade’),reverse=True)# сортировка по первичному ключу

(‘dave’,’B’,10),(‘jane’,’B’,12),(‘john’,’A’,15)

Эту возможность можно абстрагировать и обернуть в функцию которая принимает список и кортежи из полей и порядка сортировки:

>>> def multisort(xs, specs): … for key, reverse in reversed(specs): … xs.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse) … return xs >>> multisort(list(student_objects), ((‘grade’, True), (‘age’, False)))

1 2 3 4 5 6

>>>def multisort(xs,specs)

…forkey,reverse inreversed(specs)

…xs.sort(key=attrgetter(key),reverse=reverse)

…returnxs

>>>multisort(list(student_objects),((‘grade’,True),(‘age’,False)))

(‘dave’,’B’,10),(‘jane’,’B’,12),(‘john’,’A’,15)

Алгоритм Timsort, используемый в Python, эффективно производит множественные сортировки, так как использует существующий порядок в данных.

Rejected Alternatives

The << operator didn’t seem to get much support on Python-Ideas, but no major objections either. Perhaps the strongest objection was Chris Angelico’s comment

Another suggestion was to create a new operator <-. Unfortunately this would be ambiguous, d <- e could mean d merge e or d less-than minus e.

A dict.merged() method would avoid the need for an operator at all. One subtlety is that it would likely need slightly different implementations when called as an unbound method versus as a bound method.

As an unbound method, the behavior could be similar to:

def merged(cls, *mappings, **kw):
    new = cls()  # Will this work for defaultdict?
    for m in mappings:
        new.update(m)
    new.update(kw)
    return new

As a bound method, the behavior could be similar to:

def merged(self, *mappings, **kw):
    new = self.copy()
    for m in mappings:
        new.update(m)
    new.update(kw)
    return new
  • Arguably, methods are more discoverable than operators.
  • The method could accept any number of positional and keyword arguments, avoiding the inefficiency of creating temporary dicts.
  • Accepts sequences of (key, value) pairs like the update method.
  • Being a method, it is easily to override in a subclass if you need alternative behaviors such as «first wins», «unique keys», etc.
  • Would likely require a new kind of method decorator which combined the behavior of regular instance methods and classmethod. It would need to be public (but not necessarily a builtin) for those needing to override the method. There is a proof of concept.
  • It isn’t an operator. Guido discusses why operators are useful. For another viewpoint, see Nick Coghlan’s blog post.

Скорость сортировки в Python

Python

# speed/main.py

import random

from boxx import timeit

def list_sort(arr): return arr.sort()

def sorted_builtin(arr): return sorted(arr)

def main(): arr =

with timeit(name=»sorted(list)»): sorted_builtin(arr)

with timeit(name=»list.sort()»): list_sort(arr)

if __name__ == «__main__»: main()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

# speed/main.py  

importrandom

fromboxx importtimeit

deflist_sort(arr)

returnarr.sort()

defsorted_builtin(arr)

returnsorted(arr)

defmain()

arr=random.randint(,50)forrinrange(1_000_000)

withtimeit(name=»sorted(list)»)

sorted_builtin(arr)

withtimeit(name=»list.sort()»)

list_sort(arr)

if__name__==»__main__»

main()

Указанный выше код выводит следующий результат:

Shell

$ python main.py «sorted(list)» spend time: 0.1104379 «list.sort()» spend time: 0.0956471

1 2 3

$python main.py

«sorted(list)»spend time0.1104379

«list.sort()»spend time0.0956471

Как видите, метод немного быстрее, чем функция . Почему так получается? Разберем обе функции и посмотрим, сможет ли байтовый код дать ответ:

Python

>>> import dis >>> dis.dis(list_sort) 12 0 LOAD_FAST 0 (arr) 2 LOAD_METHOD 0 (sort) 4 CALL_METHOD 0 6 RETURN_VALUE >>> dis.dis(sorted_builtin) 16 0 LOAD_GLOBAL 0 (sorted) 2 LOAD_FAST 0 (arr) 4 CALL_FUNCTION 1 6 RETURN_VALUE

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

>>>importdis

>>>dis.dis(list_sort)

12LOAD_FAST(arr)

2LOAD_METHOD(sort)

4CALL_METHOD

6RETURN_VALUE

>>>dis.dis(sorted_builtin)

16LOAD_GLOBAL(sorted)

2LOAD_FAST(arr)

4CALL_FUNCTION1

6RETURN_VALUE

Байтовый код обеих функций практически идентичен. Единственное различие в том, что функция сначала загружает список, и за методом (sort) следует вызванный метод списка без аргументов. Если сравнить, функция сначала загружает встроенную функцию , а за ней следует список и вызов загруженной функции со списком в качестве аргумента.

Почему же временные результаты отличаются?

Можно предположить, что в то время как может работать с известным размером и менять элементы внутри данного размера, должен работать c неизвестным размером. Следовательно, если при добавлении нового элемента не хватает памяти, нужно изменить размер нового списка, созданного через . На это требуется время! Если просмотреть исходный код CPython, можно найти следующий комментарий об изменении размера списка объектов:

Помните, что сейчас мы работаем со списком из 1 000 000 элементов — изменений размера будет довольно много! К несчастью, пока что это лучший ответ на вопрос, почему на 13% быстрее, чем .

Python

new_array = arr.copy() arr.sort()

1 2

new_array=arr.copy()

arr.sort()

Имплементация приводит к разнице во времени выполнения, поскольку создание копии списка занимает некоторое время.

Properties of Dictionary Keys

Dictionary values have no restrictions. They can be any arbitrary Python object, either standard objects or user-defined objects. However, same is not true for the keys.

There are two important points to remember about dictionary keys −

(a) More than one entry per key not allowed. Which means no duplicate key is allowed. When duplicate keys encountered during assignment, the last assignment wins. For example −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'}
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:  Manni

(b) Keys must be immutable. Which means you can use strings, numbers or tuples as dictionary keys but something like is not allowed. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python

dict = {: 'Zara', 'Age': 7}
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 3, in <module>
      dict = {: 'Zara', 'Age': 7};
TypeError: unhashable type: 'list'

1. Что такое словарь

Словарь (dictionary) — это ассоциативный массив или хеш. Это неупорядоченное множество пар ключ: значение с требованием уникальности ключей. Пара фигурных скобок создает пустой словарь. В отличие от последовательностей, доступ к элементам словаря производится по ключу, а не по индексу, ключ может быть любого типа, ключ не допускает изменений.

Основные операции над словарем — сохранение с заданным ключом и извлечение по нему значения. Также можно удалить пару с помощью инструкции .

Метод для словаря возвращает список всех используемых ключей в произвольном порядке; для сортировки списка нужно применить метод . Для определения наличия определенного ключа есть метод , который в версии 3.0 успеет устареть — вместо него есть оператор . Добавление нового объекта в словарь не требует предварительных проверок: если ранее ключу уже соответствовало некоторое значение, оно будет перезаписано.

Пример — словарь в качестве телефонного справочника:

>>> dic = {'vanya' : 23323223, 'smith' : 32232332}
>>> dic = 33332222
>>> dic
{'vanya': 23323223, 'fedya': 33332222, 'smith': 32232332}
>>> dic
32232332
>>> del dic
>>> dic
{'fedya': 33332222, 'smith': 32232332}
>>> dic.keys()

>>> dic.has_key('fedya')
True

Создать словарь можно несколькими способами:

  1. Обычное выражение — оно удобно, если словарь статичен:

        D = {'name': 'mel', 'age': 45}
  2. Динамический вариант создания на лету:

        D = {}
        D = 'mel'
        D = 45
  3. С помощью функции dict() — ключи при этом должны быть строками. С помощью этой функции можно избавить себя от обязательного условия заключать ключ в кавычки. В примере приведены четыре варианта создания одного и того же словаря:

        d1 = dict(id=1948, name="Washer", size=3)
        d2 = dict({"id": 1948, "name": "Washer", "size": 3})
        d3 = dict()
        d4 = dict(zip(("id", "name", "size"), (1948, "Washer", 3)))
  4. С помощью — создает словарь по списку ключей с пустыми значениями:

        D = {}.fromkeys(,123)
  5. С помощью конструктора:

        d = dict((x, x**2) for x in xrange(5))

Поддержание порядка сортировки

В стандартной библиотеке Python нет модулей, аналогичных типам данных C++ вроде и . Это осознанное решение Гвидо и других для сохранения «единственного очевидного способа сделать это». Python делегирует эту задачу сторонним библиотекам, доступным в Python Package Index. Эти библиотеки используют различные методы для сохранения типов , и в отсортированном порядке. Поддержание порядка с помощью специальной структуры данных может помочь избежать очень медленного поведения (квадратичного времени выполнения) при наивном подходе с редактированием и постоянной пересортировкой данных. Вот некоторые из модулей, реализующих эти типы данных:

  • SortedContainers — реализация сортированных типов , и на чистом Python, по скорости не уступает реализациям на Си. Тестирование включает 100% покрытие кода и многие часы стресс-тестирования. В документации можно найти полный справочник по API, сравнение производительности и руководства по внесению своего вклада.
  • rbtree — быстрая реализация на Си для типов и . Реализация использует структуру данных, известную как красно-чёрное дерево.
  • treap — сортированный . В реализации используется Декартово дерево, а производительность улучшена с помощью Cython.
  • bintrees — несколько реализаций типов и на основе деревьев на Си. Самые быстрые основаны на АВЛ и красно-чёрных деревьях. Расширяет общепринятый API для предоставления операций множеств для словарей.
  • banyan — быстрая реализация и на Си.
  • skiplistcollections — реализация на чистом Python, основанная на списках с пропусками, предлагает ограниченный API для типов и .
  • blist — предоставляет сортированные типы , и , основанные на типе данных «blist», реализация на Б-деревьях. Написано на Python и Си.

Accessing elements from a Dictionary

In order to access the items of a dictionary refer to its key name.Key can be used inside square brackets.

filter_none

editclose

play_arrow

linkbrightness_4code

chevron_right

filter_none

Output:

Accessing a element using key:
For

Accessing a element using key:
Geeks

There is also a method called get() that will also help in acessing the element from a dictionary.

filter_none

editclose

play_arrow

linkbrightness_4code

chevron_right

filter_none

Output:


Accessing a element using get:
Geeks

Accessing element of a nested dictionary

In order to access the value of any key in nested dictionary, use indexing [] syntax.

filter_none

editclose

play_arrow

linkbrightness_4code

chevron_right

filter_none

Output:

{1: 'Geeks'}
Geeks
For

Built-in Dictionary Functions & Methods

Python includes the following dictionary functions −

Sr.No. Function with Description
1 cmp(dict1, dict2)

Compares elements of both dict.

2 len(dict)

Gives the total length of the dictionary. This would be equal to the number of items in the dictionary.

3 str(dict)

Produces a printable string representation of a dictionary

4 type(variable)

Returns the type of the passed variable. If passed variable is dictionary, then it would return a dictionary type.

Python includes following dictionary methods −

Sr.No. Methods with Description
1 dict.clear()

Removes all elements of dictionary dict

2 dict.copy()

Returns a shallow copy of dictionary dict

3 dict.fromkeys()

Create a new dictionary with keys from seq and values set to value.

4 dict.get(key, default=None)

For key key, returns value or default if key not in dictionary

5 dict.has_key(key)

Returns true if key in dictionary dict, false otherwise

6 dict.items()

Returns a list of dict‘s (key, value) tuple pairs

7 dict.keys()

Returns list of dictionary dict’s keys

8 dict.setdefault(key, default=None)

Similar to get(), but will set dict=default if key is not already in dict

9 dict.update(dict2)

Adds dictionary dict2‘s key-values pairs to dict

10 dict.values()

Returns list of dictionary dict‘s values

Previous Page Print Page

Next Page  

Перебор элементов словаря

Можно легко организовать перебор ключей всех элементов в словаре:

A = dict(zip('abcdef', list(range(6))))
for key in A:
    print(key, A)

Следующие методы возвращают представления элементов словаря. Представления во многом похожи на множества, но они изменяются, если менять значения элементов словаря. Метод возвращает представление ключей всех элементов, метод возвращает представление всех значений, а метод возвращает представление всех пар (кортежей) из ключей и значений.

Соответственно, быстро проверить, есть ли значение среди всех значений элементов словаря можно так: , а организовать цикл так, чтобы в переменной был ключ элемента, а в переменной , было его значение можно так:

A = dict(zip('abcdef', list(range(6))))
for key, val in A.items():
    print(key, val)

С этим читают