Python Dictionary-Verständnis

In diesem Tutorial werden wir das Dictionary-Verständnis in Python und wie man es mit Hilfe von Beispielen verwendet, lernen.

Dictionaries sind ein Datentyp in Python, der uns ermöglicht, Daten zu speichern inSchlüssel/WertpaarenBeispielsweise:

my_dict = {1: 'apple',　2: 'ball'}

Besuchen Sie bitte, um mehr darüber zu erfahren:Python Dictionary

Was ist Dictionary-Verständnis in Python?

Dictionary-Verständnis ist eine elegante und einfache Methode zur Erstellung von Dictionaries.

示例1: Dictionary-Verständnis

Beachten Sie folgenden Code:

square_dict = dict()
for num in range(1,　11)：
　　　　square_dict[num] = num*num
print(square_dict)

Lassen Sie uns die Funktion Dictionary-Verständnis verwenden, um im obigen Programm ein Dictionary zu erstellen.

# Beispiel für Dictionary-Verständnis
square_dict = {num: num*num für num in range(1,　11)}
print(square_dict)

Die Ausgaben der beiden Programme werden identisch sein.

{1:　1,　2:　4,　3:　9,　4:　16,　5:　25,　6:　36,　7:　49,　8:　64,　9:　81,　10:　100}

In beiden Programmen haben wir square_dict mit数字平方键/值对的字典。

但是，使用字典理解可以使我们在一行中创建字典。

使用字典理解

从上面的示例中，我们可以看到字典理解应该以特定的模式编写。

字典理解的最小语法为：

dictionary = {key: value for vars in iterable}

让我们将此语法与上例中的字典理解进行比较。

现在，让我们看看如何使用另一个字典中的数据来使用字典理解。

示例3：如何使用字典理解

#item price in dollars
old_price = {'milk':　1.02, 'coffee':　2.5, 'bread':　2.5}
dollar_to_pound = 0.76
new_price = {item: value*dollar_to_pound for (item, value) in old_price.items()}
print(new_price)

输出结果

{'milk': 0.7752, 'coffee':　1.9, 'bread':　1.9}

在这里，我们可以看到我们以美元为单位检索商品价格并将其转换为英镑。使用字典理解使此任务更加简单和简短。

字典理解中的条件

我们可以通过添加条件来进一步自定义字典理解。让我们来看一个实例。

示例4：如果条件字典理解

original_dict = {'jack':　38, 'michael':　48, 'guido':　57, 'john':　33}
even_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v %　2　== 0}
print(even_dict)

输出结果

{'jack':　38, 'michael':　48}

我们可以看到，由于if字典理解中的子句，仅添加了具有偶数值的项目。

示例5：多重if条件字典理解

original_dict = {'jack':　38, 'michael':　48, 'guido':　57, 'john':　33}
new_dict = {k: v for (k, v) in original_dict.items() if v %　2　!= 0 if v <　40}
print(new_dict)

输出结果

{'john':　33}

在这种情况下，仅奇数值小于40的项目已添加到新字典中。

这是因为if字典理解中有多个子句。它们等效于and必须同时满足两个条件的操作。

示例6：if-else条件字典理解

original_dict = {'jack':　38, 'michael':　48, 'guido':　57, 'john':　33}
new_dict_1　= {k: ('old' if v >　40 else 'young')
　　　　for　(k,　v)　in　original_dict.items()}
print(new_dict_1)

输出结果

{'jack':　'young',　'michael':　'old',　'guido':　'old',　'john':　'young'}

在这种情况下，将通过子典理解来创建新字典。

价值大于等于40的商品的值为“old”，而其他商品的值为“young”。

嵌套字典理解

我们可以将字典理解本身添加到字典理解中以创建嵌套字典。让我们来看一个实例。

示例7：具有两个字典理解的嵌套字典

dictionary　=　{
　　　　k1:　{k2:　k1　*　k2　for　k2　in　range(1,　6)}　for　k1　in　range(2,　5)
}
print(dictionary)

输出结果

{2:　{1:　2,　2:　4,　3:　6,　4:　8,　5:　10},　
3:　{1:　3,　2:　6,　3:　9,　4:　12,　5:　15},
4:　{1:　4,　2:　8,　3:　12,　4:　16,　5:　20}}

正如您看到的，我们在嵌套字典中构造了一个乘法表，用于2到4的数字。

每当使用嵌套字典理解时，Python都会首先从外部循环开始，然后再进入内部循环。

因此，以上代码等效于：

dictionary　=　dict()
for　k1　in　range(11,　16)：
　　　　dictionary[k1]　=　{k2:　k1*k2　for　k2　in　range(1,　6)}
print(dictionary)

它可以进一步展开：

dictionary　=　dict()
for　k1　in　range(11,　16)：
　　　　dictionary[k1]　=　dict()
　　　　for　k2　in　range(1,　6)：
　　　　　　　　dictionary[k1][k2]　=　k1*k2
print(dictionary)

这三个程序都给我们相同的输出。

使用字典理解的优势

如我们所见，字典理解大大缩短了字典初始化的过程。它使代码更具pythonic风格。

在我们的代码中使用字典理解可以缩短代码行，同时保持逻辑完整。

使用字典理解的注意事项

尽管字典理解对于编写易于阅读的优雅代码非常有用，但它们并非总是正确的选择。

将它们用作：

• 它们有时会使代码运行速度变慢，并占用更多内存。

• 它们还会降低代码的可读性。

我们绝不能仅仅为了使代码单行而试图在其中加入困难的逻辑或大量的字典理解。在这些情况下，最好选择其他代替方法，例如循环。