大家好,我是IT共享者,人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。
字典是Python中的数据类型,可让将数据存储在键/值对中。
字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。
使用字典理解优化函数。
例:
- # 字典理解例:
- square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)}
- print(square_dict)
运行结果:
注·:
创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是,使用字典理解可以使在一行中创建字典。
字典理解的最小语法为:
- dictionary = {key: value for vars in iterable}
让将此语法与上例中的字典理解进行比较。
如何使用字典理解
例:
- #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
注:
可以看到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短。
可以通过添加条件来进一步自定义字典理解。让来看一个实例。
案例
例:
- 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
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。
例:
- 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
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。等效于and必须同时满足两个条件的操作。
例:
- 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
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”。
可以将字典理解本身添加到字典理解中以创建嵌套字典。
案例
例:
- dictionary = {
- k1: {k2: k1 * k2 for k2 in range(1, 6)} for k1 in range(2, 5)
- }
- print(dictionary)
输出结果
注:
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。
如所见,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。
本文基于Python基础,介绍了如何使用字典。通过分类对每一模块,进行详细的讲解。使用图解析语法,实例代码演示,运行效果图的展示,能够帮读者更好的理解。
在实际案例中遇到的问题,提供了一些有效的解决方案。使用Python语言,能够更直观的,加深读者对内容的理解。
代码很简单,希望能够帮助你更好的学习。
名称栏目:如何来理解Python中的字典数据类型
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