Словари и их методы в python

Шаг №5 — Возможно, вы имели в виду это?

Для удобства чтения я просто добавил часть кода if-else. Вы знакомы с первыми двумя утверждениями else-if, теперь разберемся с третьим. Сначала проверяется длина полученных близких совпадений. Функция получения близких совпадений принимает слово, введенное пользователем, в качестве первого параметра, и весь наш набор данных сопоставляется с этим словом. Здесь key − это слова в наших данных, а value − это их определение. в операторе указывает на самое близкое среди всех совпадений.

Да, об этом мы и говорили. Что теперь? Если это то слово, которое имел в виду пользователь, вы должны получить определение этого слова. Об этом далее

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

Перебор словаря

Произвести перебор элементов словаря можно несколькими способами, в зависимости от желаемой для получения информации о его содержимом.

Перебор элементов можно осуществить с целью получения для последующей обработки:

• Пар ключ-значение;
• Перебор всех ключей;
• Перебор значений.

В данном примере показывается как вывести на экран все пары этой коллекции в формате ключ : значение. Для этого используется цикл for и функция items, работающая с элементами словаря.

a = {1: "one", 2: "two", 3: "three"}
for key, value in a.items():
    print(key, ":", value)

1 : one
2 : two
3 : three

Чтобы получить только ключи, следует применить метод keys, вызывав его на словаре.

a = {1: "one", 2: "two", 3: "three"}
for key in a.keys():
    print(key)

1
2
3

Аналогичным образом нужно поступить, чтобы вывести только значения словаря. Однако в таком случае в цикле for используется метод values.

a = {1: "one", 2: "two", 3: "three"}
for val in a.values():
    print(val)

one
two
three

В обоих случаях отображается только выбранная часть пары, ключ или значение.

Using Comprehensions

A dictionary comprehension is a compact way to process all or part of the elements in a collection and return a dictionary as a results. In contrast to list comprehensions, they need two expressions separated with a colon followed by and (optional) clauses. When a dictionary comprehension is run, the resulting key-value pairs are inserted into a new dictionary in the same order in which they were produced.

Suppose, for example, that you have two lists of data, and you need to create a new dictionary from them. In this case, you can use Python’s to loop over the elements of both lists in pairs:

>>>

Here, receives two iterables ( and ) as arguments and makes an iterator that aggregates elements from each iterable. The objects generated by are then unpacked into and , which are finally used to create the new dictionary.

Dictionary comprehensions open up a wide spectrum of new possibilities and provide you with a great tool to iterate through a dictionary in Python.

Операции

Поскольку словари представляют собой мапы (map), а не последовательности, к ним
нельзя применить конкатенацию или срезы.

К словарям можно применять стандартные операторы сравнения:

    <, <=, ==, !=, >=, >

Для того чтобы сделать проход по ключам словаря, используем for:

>>> table = {'Python': 'Guido van Rossum',
...          'Perl':     'Larry Wall',
...          'Tcl':      'John Ousterhout' }
>>> for lang in table:
...     print(lang, table)
..
>>> Tcl     John Ousterhout
>>> Python  Guido van Rossum
>>> Perl    Larry Wall

Словари хорошо подходят для хранения многомерных массивов или матриц:

>>> Matrix = {}
>>> Matrix = 88
>>> Matrix = 99
>>>
>>> X = 2; Y = 3; Z = 4
>>> Matrix
88
>>> Matrix
{(2, 3, 4): 88, (7, 8, 9): 99}

С помощью словарей можно хранить структурированную информацию в виде записей:

>>> man = {'name': 'Serg',
...        'jobs': ,
...        'web': 'www.iakovlev.org',
...        'home': {'city': 'Moscow', 'zip':129000}}
>>> man
Serg
>>> man
'writer'

Методы словарей Python

Методы, доступные для использования со словарем, приведены в таблице ниже. Некоторые из них уже были использованы в приведенных выше примерах.

• clear() — Удалить все элементы из словаря.
• copy() — Возвращает копию словаря.
• fromkeys(seq ) — Возвращает новый словарь с ключами от seq и значением, равным v (по умолчанию None).
• get(key ) — Возвращает значение ключа. Если ключ не существует, возвращает d (по умолчанию None).
• items() — Возвращает новый вид элементов словаря (ключ, значение).
• keys() — Возвращает новый вид ключей словаря.
• pop(key ) — Удалить элемент с ключом и вернуть его значение или d, если ключ не найден. Если d не указано и ключ не найден, выдается KeyError.
• popitem() — Удалить и вернуть произвольный элемент (ключ, значение). Вызывает KeyError, если словарь пуст.
• setdefault(ключ ) — Если ключ находится в словаре, вернуть его значение. Если нет, введите ключ со значением d и верните d (по умолчанию None).
• update() — Обновить словарь парами ключ / значение из других, перезаписывая существующие ключи.
• values() — Возвращает новое представление значений словаря

Вот несколько примеров использования этих методов.

marks = {}.fromkeys(, 0)

# результат: {'English': 0, 'Math': 0, 'Science': 0}
print(marks)

for item in marks.items():
print(item)

# результат: 
list(sorted(marks.keys()))

Доступ к значениям словаря

Приведённый выше код выведет .

Строка в этом примере называется ключом. Он используется для поиска значения в словаре, помещая ключ в квадратные скобки.

Число видно после соответствующего двоеточия в словаре. Это значение, на которое ведёт в словаре.

Поиск значения, с несуществующим  ключом, вызовет исключение , остановив выполнение. Если мы хотим получить доступ к значению, без риска получить , мы можем использовать метод . По умолчанию, если ключ не существует, метод вернет . Мы можем передать ему второе значение, чтобы вернуть вместо в случае неудачного поиска.

В этом примере получит значение , а получит значение .

Delete Dictionary Elements

You can either remove individual dictionary elements or clear the entire contents of a dictionary. You can also delete entire dictionary in a single operation.

To explicitly remove an entire dictionary, just use the del statement. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
del dict; # remove entry with key 'Name'
dict.clear();     # remove all entries in dict
del dict ;        # delete entire dictionary

print "dict: ", dict
print "dict: ", dict

This produces the following result. Note that an exception is raised because after del dict dictionary does not exist any more −

dict:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 8, in <module>
      print "dict: ", dict;
TypeError: 'type' object is unsubscriptable

Note − del() method is discussed in subsequent section.

Работа с элементами словаря

Основная операция: получение значения элемента по ключу, записывается так же, как и для
списков: . Если элемента с заданным ключом нет в словаре,
то возникает исключение .

Другой способ определения значения по ключу — метод :
. Если элемента с ключом нет в словаре,
то возвращается значение . В форме записи с двумя аргументами
метод возвращает значение ,
если элемент с ключом отсутствует в словаре.

Проверить принадлежность элемента словарю можно операциями
и , как и для множеств.

Для добавления нового элемента в словарь нужно просто присвоить ему какое-то значение:
.

Для удаления элемента из словаря можно использовать операцию
(операция возбуждает исключение , если такого ключа в словаре нет.
Вот два безопасных способа удаления элемента из словаря.

A = {'ab' : 'ba', 'aa' : 'aa', 'bb' : 'bb', 'ba' : 'ab'}

key = 'ac'
if key in A:
    del A

try:
    del A
except KeyError:
	print('There is no element with key "' + key + '" in dict')
print(A)

В первом случае мы предварительно проверяем наличие элемента, а во втором — перехватываем и обрабатываем исключение.

Еще один способ удалить элемент из словаря: использование метода :
. Этот метод возвращает значение удаляемого элемента, если
элемент с данным ключом отсутствует в словаре, то возбуждается исключение. Если
методу передать второй параметр, то если элемент в словаре отсутствует,
то метод возвратит значение этого параметра. Это позволяет
проще всего организовать безопасное удаление элемента из словаря: .

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}

Словари — это отображения

Единственное отличие словарей от последовательностей заключается в том что они не поддерживают оператор извлечения среза , но так же как и последовательности они поддерживают оператор вхождения , функцию определения размера , а так же механизм итерирования (обхода в цикле) с помощью конструкции .

Несмотря на то, что словари не позволяют извлекать срезы с помощью извлекать отдельные значения из словаря можно с помощью указания соответствующего ключа в квадратных скобках. Сначала для примера создадим следующий словарь:

А теперь попробуем извлечь из него элементы:

Изменить некоторый элемент в словаре можно с помощью оператора следующим образом:

Если в квадратных скобках указать несуществующий ключ, то это приведет к ошибке KeyError:

Однако, если присвоить несуществующему ключу новое значение, то в словаре появится новая пара «ключ-значение»:

Квадратные скобки могут использоваться для удаления элементов с помощью инструкции :

Убедиться что некоторый элемент, содержится в словаре можно с помощью оператора , но указывать нужно не сам элемент, а его ключ:

И наоборот, что бы убедиться в том, что некоторого элемента нет в словаре, нужно воспользоваться конструкцией :

Однако, оператор () позволяет убедиться только в том что словарь содержит (или не содержит) элемент с заданным ключом. Если нужно проверить наличие некоторого значения, а не ключа то можно воспользоваться методом который возвращает объект со всеми значениями словаря:

Узнать размер словаря можно с помощью функции :

Но будте внимательны, так как не учитывает размер вложенных структур, таких как словари, списки и множества, а только количество объектов внутри словаря:

Iterating over Dictionary using for loop

We can iterate over a dictionary using the for loop. There are many ways to use for loop with a dictionary.

1. Loop through key-value pairs using items() function

fruits_dict = {"1": "Apple", "2": "Banana", "3": "Orange"}

for key, value in fruits_dict.items():
    print(f'{key}={value}')

Output:

1=Apple
2=Banana
3=Orange

fruits_dict = {"1": "Apple", "2": "Banana", "3": "Orange"}

for key in fruits_dict:
    print(key)

Output:

1
2
3

3. Loop through Dictionary Values using values() function

We can use values() function to get the values and then iterate over it.

fruits_dict = {"1": "Apple", "2": "Banana", "3": "Orange"}

for value in fruits_dict.values():
    print(value)

Output:

Apple
Banana
Orange

List comprehensions (генераторы списков)¶

Генератор списка — это выражение вида:

In 1]: vlans = 'vlan {}'.format(num) for num in range(10,16)]

In 2]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В общем случае, это выражение, которое преобразует итерируемый объект в
список. То есть, последовательность элементов преобразуется и
добавляется в новый список.

Выражению выше аналогичен такой цикл:

In 3]: vlans = []

In 4]: for num in range(10,16):
   ...     vlans.append('vlan {}'.format(num))
   ...

In 5]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В list comprehensions можно использовать выражение if. Таким образом
можно добавлять в список только некоторые объекты.

Например, такой цикл отбирает те элементы, которые являются числами,
конвертирует их и добавляет в итоговый список only_digits:

In 6]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 7]: only_digits = []

In 8]: for item in items
   ...     if item.isdigit():
   ...         only_digits.append(int(item))
   ...

In 9]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Аналогичный вариант в виде list comprehensions:

In 10]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 11]: only_digits = int(item) for item in items if item.isdigit()]

In 12]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Конечно, далеко не все циклы можно переписать как генератор списка, но
когда это можно сделать, и при этом выражение не усложняется, лучше
использовать генераторы списка.

Примечание

В Python генераторы списка могут также заменить функции filter и map
и считаются более понятными вариантами решения.

С помощью генератора списка также удобно получать элементы из вложенных
словарей:

In 13]: london_co = {
    ...     'r1'  {
    ...     'hostname' 'london_r1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.1'
    ...     },
    ...     'r2'  {
    ...     'hostname' 'london_r2',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.2'
    ...     },
    ...     'sw1'  {
    ...     'hostname' 'london_sw1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '3850',
    ...     'IOS' '3.6.XE',
    ...     'IP' '10.255.0.101'
    ...     }
    ... }

In 14]: london_codevice]: '15.4', '15.4', '3.6.XE'

In 15]: london_codevice]: '10.255.0.1', '10.255.0.2', '10.255.0.101'

На самом деле, синтаксис генератора списка выглядит так:

expression for item1 in iterable1 if condition1
            for item2 in iterable2 if condition2
            ...
            for itemN in iterableN if conditionN 

Это значит, можно использовать несколько for в выражении.

Например, в списке vlans находятся несколько вложенных списков с
VLAN’ами:

In 16]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

Из этого списка надо сформировать один плоский список с номерами VLAN.
Первый вариант — с помощью циклов for:

In 17]: result = []

In 18]: for vlan_list in vlans
    ...     for vlan in vlan_list
    ...         result.append(vlan)
    ...

In 19]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Аналогичный вариант с генератором списков:

In 20]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

In 21]: result = vlan for vlan_list in vlans for vlan in vlan_list

In 22]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Можно одновременно проходиться по двум последовательностям, используя
zip:

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.

Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

Python

my_dict = {}
another_dict = dict()

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}
print(my_other_dict) # {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

1 2 3 4 5

my_dict={} another_dict=dict() my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict)# {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

Первые два примера показывают, как создавать пустой словарь. Все словари находятся в фигурных скобках. Последняя строчка показывает, что мы имеем в виду, когда говорим «неупорядоченный словарь». Теперь настало время узнать, как принимаются значения в словаре.

Python

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

print(my_other_dict) # 1

my_dict = {«name»:»Mike», «address»:»123 Happy Way»}
print(my_dict) # ‘Mike’

1 2 3 4 5 6

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3} print(my_other_dict»one»)# 1 my_dict={«name»»Mike»,»address»»123 Happy Way»} print(my_dict»name»)# ‘Mike’

В первом примере, мы использовали словарь из предыдущего примере, и вытащили значение, связанное с ключом под названием one. Второй пример демонстрирует, как задавать значение ключу name. Теперь попробуем узнать, находится ли ключ в словаре или нет:

Python

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

1 2 3

print(«name»inmy_dict)# True print(«state»inmy_dict)# False

Что-ж, если ключ в словаре, Python выдает нам Boolean True. В противном случае, мы получаем Boolean False. Если вам нужно получить список ключей  в словаре, вам нужно сделать следующее:

Python

print(my_dict.keys()) # dict_keys()

1	print(my_dict.keys())# dict_keys()

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится

Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

Python

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

if «name» in my_dict.keys() # Работает но медленее

1 2 3

if»name»inmy_dict# Такая конструкция правильная if»name»inmy_dict.keys()# Работает но медленее

Пока это, возможно, не говорит вам о многом, во время реальной работы ситуация будет другая и каждая секунда будет важна. При создании тысячи файлов для обработки, эти маленькие хитрости могут уберечь вас от бесполезной траты времени.

Шаг первый: OCR

В отличие от альпинизма при оцифровке словаря самый тяжелый шаг, не последний а первый. Если вам придется проводить OCR бумажного словаря с выцветшими страницами, напечатанного слишком мелко, с различными артефактами небрежного использования, или на экзотическом языке, то даже FineReader не сильно поможет. На некоторых страницах разница в длительности времени между ручным набором текста и OCR с корректировкой ошибок ничтожна.

Советую сохранять все в простых текстовых файлах, так как продвинутый поиск и исправление ошибок, расстановка тэгов, преобразование сортировки и прочие операции с текстовым массивом невообразимо осуществлять с бинарным фалом.

На этом шаге важно определиться со структурой словарных статей. В самом простом случае будет всего два поля: ключ и значение

Этого достаточно, но если нужна подсветка различных элементов статей, то тогда потребуется все такие элементы определенным образом маркировать.

Самое время немного поговорить о форматах. Существует много форматов электронных словарей, вот их список.

Все форматы мы здесь разбирать не будем, так как большинство из них проприетарные. Нас интересуют открытые стандарты и открытое ПО.

Dictd

Возникший в эпоху, когда сетевые TCP/IP протоколы беспрепятственно плодились и размножались сейчас представляет лишь археологический интерес. Это клиент серверный протокол, использующий TCP порт 2628, определен в RFC 2229.

Исходный файл для словаря форматируется следующим образом.

Например, такой словарик

Готовый файл для словаря создается командой .

В результате образуются 2 файла: и . Из них первый очевидно индексный файл, с ним ничего делать не нужно, а второй можно сжать командой . Данная команда сжимает *.dict файл с помощью утилиты . Сразу же возникает вопрос: а зачем оно тогда нужно, если есть обычный ?

Дело в том, что использует добавочные байты в заголовке архивного файлы для обеспечения псевдо-произвольного доступа к файлу.

Наконец файлы помещаются в профильные каталоги, т. к. , перезагружаем службу и вуаля. Синтаксис поиска прост, достаточно набрать

dict СЛОВО.

Пробежка по dictd ссылкам напоминает сафари по интернет сети 90-х, жив и еще лягается!

Modifying Values and Keys

It can be pretty common to need to modify the values and keys when you’re iterating through a dictionary in Python. There are some points you’ll need to take into account to accomplish this task.

The values, for example, can be modified whenever you need, but you’ll need to use the original dictionary and the key that maps the value you want to modify:

>>>

In the previous code example, to modify the values of and apply a 10% discount, you used the expression .

So why do you have to use the original dictionary if you have access to its key () and its values ()? Should you be able to modify them directly?

The real problem is that and changes aren’t reflected in the original dictionary. That is, if you modify any of them ( or ) directly inside the loop, then what really happens is that you’ll lose the reference to the relevant dictionary component without changing anything in the dictionary.

On the other hand, the keys can be added or removed from a dictionary by converting the view returned by into a object:

>>>

This approach may have some performance implications, mainly related to memory consumption. For example, instead of a view object that yields elements on demand, you’ll have an entire new in your system’s memory. However, this could be a safe way to modify the keys while you iterate through a dictionary in Python.

Finally, if you try to remove a key from by using directly, then Python will raise a telling you that the dictionary’s size has changed during iteration:

>>>

This is because returns a dictionary-view object, which yields keys on demand one at a time, and if you delete an item (), then Python raises a , because you’ve modified the dictionary during iteration.

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

Conclusion

In this tutorial, you covered the basic properties of the Python dictionary and learned how to access and manipulate dictionary data.

Lists and dictionaries are two of the most frequently used Python types. As you have seen, they have several similarities, but differ in how their elements are accessed. Lists elements are accessed by numerical index based on order, and dictionary elements are accessed by key

Because of this difference, lists and dictionaries tend to be appropriate for different circumstances. You should now have a good feel for which, if either, would be best for a given situation.

Next you will learn about Python sets. The set is another composite data type, but it is quite different from either a list or dictionary.

Take the Quiz: Test your knowledge with our interactive “Python Dictionaries” quiz. Upon completion you will receive a score so you can track your learning progress over time:

Как избегать исключений KeyError

Распространённая ошибка при использовании словарей — доступ к несуществующему ключу. Это обычно приводит к исключению :

Один из способов избежать — использовать метод , который позволяет вам указать значение по умолчанию, которое будет возвращать в случае отсутствия ключа.

Возвращает , если он существует, но в противном случае возвращает

Обратите внимание, что это не добавляет к. Поэтому, если вы хотите сохранить эту пару ключ-значение, вы должны использовать , который хранит пару ключ-значение

Другой способ избавиться от ошибки — перехватить исключение

Вы также можете проверить, есть ли ключ словаре:

Обратите внимание, что в многопоточных средах ключ может быть удален из словаря после проверки, создавая состояние, при котором всё ещё может быть выдано исключение. В качестве другого вариант можно использовать подкласс , который имеет значение для создания новых записей в при получении

В качестве другого вариант можно использовать подкласс , который имеет значение для создания новых записей в при получении .

Когда нужно использовать словари

Словари нужно использовать в следующих случаях:

• Подсчет числа каких-то объектов. В этом случае нужно завести словарь,
  в котором ключами являются объекты, а значениями — их количество.
• Хранение каких-либо данных, связанных с объектом. Ключи —
  объекты, значения — связанные с ними данные. Например, если нужно
  по названию месяца определить его порядковый номер, то это можно сделать
  при помощи словаря .
• Установка соответствия между объектами (например, “родитель—потомок”).
  Ключ — объект, значение — соответствующий ему объект.
• Если нужен обычный массив, но масимальное значение индекса элемента очень велико,
  и при этом будут использоваться не все возможные индексы (так называемый
  “разреженный массив”), то можно использовать ассоциативный
  массив для экономии памяти.