Представления словарей dict.keys, dict.values и dict.items в python

Методы словаря

Кроме рассмотренных выше трех методов , и словари обладают еще восемью. Это методы , , , , , , , .

Метод удаляет все элементы словаря, но не удаляет сам словарь. В итоге остается пустой словарь:

>>> nums
{'one': (1, 'I'), 'two': (2, 'II')}
>>> nums.clear()
>>> nums
{}

>>> n1 = {'a': 1, 'b': 2}
>>> n2 = n1
>>> n3 = n1.copy()
>>> n2 = 3
>>> n1
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> n2
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> n3
{'a': 1, 'b': 2}

Метод позволяет создать словарь из списка, элементы которого становятся ключами. Применять метод можно как классу , так и к его объектам:

>>> a = 
>>> c = dict.fromkeys(a)
>>> c
{1: None, 2: None, 3: None}
>>> d = dict.fromkeys(a, 10)
>>> d
{1: 10, 2: 10, 3: 10}
>>> c
{1: None, 2: None, 3: None}

Метод позволяет получить элемент по его ключу:

>>> nums.get(1)
'one'

Равносильно .

Метод удаляет из словаря элемент по указанному ключу и возвращает значение удаленной пары. Метод не принимает аргументов, удаляет и возвращает произвольный элемент.

>>> nums.pop(1)
'one'
>>> nums
{2: 'two', 3: 'three'}
>>> nums.popitem()
(2, 'two')
>>> nums
{3: 'three'}

С помощью можно добавить элемент в словарь:

>>> nums.setdefault(4, 'four')
'four'
>>> nums
{3: 'three', 4: 'four'}

Равносильно , если элемент с ключом 4 отсутствует в словаре. Если он уже есть, то перезапишет старое значение, – нет.

С помощью можно добавить в словарь другой словарь:

>>> nums.update({6: 'six', 7: 'seven'})
>>> nums
{3: 'three', 4: 'four', 6: 'six', 7: 'seven'}

Также метод обновляет значения существующих ключей. Включает еще ряд особенностей.

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:

Удаление элемента из множеств

Python позволяет нам удалять элемент из множества, но не используя индекс, так как множество элементов не индексированы. Элементы могут быть удалены при помощи обоих методов и .

Помните, что метод не будет выдавать ошибку, если элемент не был найден во множестве. Однако, если метод используется и элемент не был найден, возникнет ошибка.

Давайте продемонстрируем как удалять элемент при помощи метода :

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.discard(3)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.discard(3) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 4, 5, 6}

1	{1,2,4,5,6}

Элемент был удален из множества.

Аналогично, метод может использоваться следующим образом:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.remove(3)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.remove(3) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 4, 5, 6}

1	{1,2,4,5,6}

Теперь попробуем удалить элемент, которого нет во множестве. Сначала используем метод :

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.discard(7)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.discard(7) print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1	{1,2,3,4,5,6}

Выдача выше показывает, что никакого воздействия на множество не было оказано. Теперь посмотрим, что выйдет из использования метода по аналогичному сценарию:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.remove(7)
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.remove(7) print(num_set)

Результат:

Python

Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\admin\sets.py», line 2, in <module>
num_set.remove(7)
KeyError: 7

1 2 3 4

Traceback(most recent call last) File»C:\Users\admin\sets.py»,line2,in<module> num_set.remove(7) KeyError7

Выдача показывает, что метод выдал ошибку KeyError, так как мы пытались удалить элемент, которого нет во множестве.

С методом , мы можем удалить и вернуть элемент. Так как элементы находятся в произвольном порядке, мы не можем утверждать или предсказать, какой элемент будет удален.

Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set.pop())

1 2	num_set={1,2,3,4,5,6} print(num_set.pop())

Результат:

Python

1

1

1

Вы можете использовать тот же метод при удалении элемента и возврате элементов, которые остаются во множестве. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.pop()
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.pop() print(num_set)

Результат:

Python

{2, 3, 4, 5, 6}

1	{2,3,4,5,6}

Эти элементы остаются во множестве.

Метод Python под названием поможет удалить все элементы во множестве. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
num_set.clear()
print(num_set)

1 2 3

num_set={1,2,3,4,5,6} num_set.clear() print(num_set)

Результатом является пустой без каких-либо элементов внутри.

Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑

Часто данные реального мира имеют много недостатков. Хотя у pandas есть несколько методов, которые можно использовать для очистки данных перед сортировкой, иногда приятно увидеть, какие данные отсутствуют во время сортировки. Это можно сделать с помощью параметра .

Подмножество данных об экономии топлива, используемое в этом руководстве, не имеет пропущенных значений. Чтобы проиллюстрировать использование , сначала нужно создать некоторые недостающие данные. Следующий фрагмент кода создает новый столбец на основе существующего столбца , сопоставляя , где равно и , где это не так:

>>> df = df.map({"Y": True})
>>> df
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
2       23          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Теперь у вас есть новый столбец с именем , который содержит значения и . В этом столбце вы увидите, какой эффект дает при использовании двух методов сортировки. Чтобы узнать больше об использовании , вы можете прочитать Pandas Project: Make Gradebook With Python & Pandas.

Значение параметра na_position в .sort_values()   

принимает параметр с именем , который помогает упорядочить недостающие данные в столбце, по которому выполняется сортировка. Если сортируется столбец с отсутствующими данными, то строки с отсутствующими значениями появятся в конце . Это происходит независимо от того, выполнятся ли сортировка по возрастанию или по убыванию.

Вот как выглядит DataFrame при сортировке по столбцу с отсутствующими данными:

>>> df.sort_values(by="mpgData_")
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
55      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
56      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
57      16          6  Premium  ...     Manual 5-spd  1993     True
59      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
94      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Чтобы изменить это поведение и чтобы недостающие данные сначала отображались в DataFrame, надо установить в значение . Параметр принимает только значения , которые являются значениями по умолчанию, или . Вот как использовать в :

>>> df.sort_values(
...     by="mpgData_",
...     na_position="first"
... )
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
5       21          4  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993      NaN
11      18          4  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
32      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
33      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
37      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
85      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True

Теперь любые недостающие данные из столбцов, которые использовались для сортировки, будут отображаться в верхней части DataFrame. Это особенно полезно при начале анализа своих данные, когда нет уверенности в том, есть ли пропущенные значения.

Описание параметра na_position в .sort_index()   

также принимает . Обычно, DataFrame не имеет значений как часть индекса, поэтому этот параметр менее полезен в . Однако полезно знать, что если DataFrame действительно имеет в индексе строки или имени столбца, то можно быстро определить это с помощью и .

По умолчанию для этого параметра установлено значение , что помещает значения в конец отсортированного результата. Чтобы изменить это поведение и сначала сохранить недостающие данные в фрейме данных, установите для параметра значение .

Check if a Key or Value Exists

If you want to know whether a key exists in a dictionary, use in and not in operators with if statement.

To check if a certain value exists in a dictionary, you can use method , which returns the values as a list, and then use the operator.

in Operator on List vs Dictionary

The operator uses different algorithms for lists and dictionaries. For lists, it uses a search algorithm. As the list gets longer, the search time gets longer. For dictionaries, Python uses a different algorithm called Hash Table, which has a remarkable property: the operator takes the same amount of time, regardless of how many items are in the dictionary.

Python Dictionary Tutorial — Series:

1. What is a Dictionary in Python & why do we need it?
2. Creating Dictionaries in Python
3. Iterating over dictionaries
4. Check if a key exists in dictionary
5. Check if a value exists in dictionary
6. Get all the keys in Dictionary
7. Get all the Values in a Dictionary
8. Remove a key from Dictionary
9. Add key/value pairs in Dictionary
10. Find keys by value in Dictionary
11. Filter a dictionary by conditions
12. Print dictionary line by line
13. Convert a list to dictionary
14. Sort a Dictionary by key
15. Sort a dictionary by value in descending or ascending order
16. Dictionary: Shallow vs Deep Copy
17. Remove keys while Iterating
18. Get all keys with maximum value
19. Merge two or more dictionaries in python

The complete example is as follows,

def main():

    '''
    Creating empty Dictionary
    '''
    # Creating an empty dict using empty brackets
    wordFrequency = {}
    
    # Creating an empty dict using dict()
    wordFrequency = dict()
    
    print(wordFrequency)
    
    '''
    Creating Dictionaries with literals
    '''                                  
    wordFrequency = {
        "Hello" : 7,
        "hi" : 10,
        "there" : 45,
        "at" : 23,
        "this" : 77
        }
    
    print(wordFrequency)
    
 
    '''
    Creating Dictionaries by passing parametrs in dict constructor
    '''
    wordFrequency = dict(Hello =  7, 
                         hi    = 10,
                         there  = 45,
                         at    = 23,
                         this  = 77
                         )
    
    print(wordFrequency)
    
    
    '''
    Creating Dictionaries by a list of tuples
    '''

    # List of tuples    
    listofTuples = 
    
    # Creating and initializing a dict by tuple
    wordFrequency = dict(listofTuples)
        
    print(wordFrequency)    
    
    
    '''
    Creating Dictionary by a list of keys and initialzing all with same value
    '''    
    
    listofStrings = 
    
    # create and Initialize a dictionary by this list elements as keys and with same value 0
    
    wordFrequency = dict.fromkeys(listofStrings,0 )
        
    print(wordFrequency)

    '''
    Creating a Dictionary by a two lists
    '''         
    # List of strings
    listofStrings = 
    
    # List of ints
    listofInts = 

    # Merge the two lists to create a dictionary
    wordFrequency = dict( zip(listofStrings,listofInts ))
    
    print(wordFrequency)

if __name__ == "__main__":
    main()

Output:

{}
{'hi': 10, 'there': 45, 'this': 77, 'at': 23, 'Hello': 7}
{'there': 45, 'hi': 10, 'this': 77, 'at': 23, 'Hello': 7}
{'hi': 10, 'there': 45, 'this': 77, 'at': 23, 'Hello': 7}
{'hi': 0, 'there': 0, 'this': 0, 'at': 0, 'Hello': 0}
{'hi': 10, 'there': 45, 'this': 77, 'at': 23, 'Hello': 7}

Практическая работа

1. Создайте словарь, связав его с переменной school, и наполните данными, которые бы отражали количество учащихся в разных классах (1а, 1б, 2б, 6а, 7в и т. п.). Внесите изменения в словарь согласно следующему: а) в одном из классов изменилось количество учащихся, б) в школе появился новый класс, с) в школе был расформирован (удален) другой класс. Вычислите общее количество учащихся в школе.

2. Создайте словарь, где ключами являются числа, а значениями – строки. Примените к нему метод , полученный объект передайте в написанную вами функцию, которая создает и возвращает новый словарь, «обратный» исходному, т. е. ключами являются строки, а значениями – числа.

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()))

Поверхностные и глубокие копии словарей

Иногда может получиться так, что несколько ссылок могут ссылаться на один и тот же словарь, в этом случае изменение словаря по одной переменной приведет к тому, что другие переменные уже не будут ссылаться на прежние данные:

Сейчас и ссылаются на один и тот же словарь, теперь изменим словарь посредством переменной :

Но и теперь ссылается на тот же самый словарь:

Если необходимо что бы переменные ссылались на разные данные, то можно выполнить поверхностную копию, с помощью метода :

Однако, поверхностное копирование не позволяет скопировать данные из вложенных списков и словарей:

Если мы сейчас присвоим поверхностную копию переменной , то мы получим два словаря, вложенные структуры которых все равно будут ссылаться на одни и теже данные:

Но данные вложенного списка и словаря являются общими:

Что бы выполнить глубокое (полное) копирование данных и всех вложенных структур, можно воспользоваться модулем из стандартной библиотеки. Сначала импортируем его:

А затем, с помощью функции выполняем глубокое копирование:

После чего мы получаем два, совершенно никак не связанных словаря:

Dictionary Keys vs. List Indices

You may have noticed that the interpreter raises the same exception, , when a dictionary is accessed with either an undefined key or by a numeric index:

>>>

In fact, it’s the same error. In the latter case, looks like a numerical index, but it isn’t.

You will see later in this tutorial that an object of any immutable type can be used as a dictionary key. Accordingly, there is no reason you can’t use integers:

>>>

In the expressions , , and , the numbers in square brackets appear as though they might be indices. But they have nothing to do with the order of the items in the dictionary. Python is interpreting them as dictionary keys. If you define this same dictionary in reverse order, you still get the same values using the same keys:

>>>

The syntax may look similar, but you can’t treat a dictionary like a list:

>>>

Add / Append values to an existing key to a dictionary in python

Suppose you don’t want to replace the value of an existing key in the dictionary. Instead, we want to append a new value to the current values of a key. Let’s see how to do that,

def append_value(dict_obj, key, value):
    # Check if key exist in dict or not
    if key in dict_obj:
        # Key exist in dict.
        # Check if type of value of key is list or not
        if not isinstance(dict_obj, list):
            # If type is not list then make it list
            dict_obj = ]
        # Append the value in list
        dict_obj.append(value)
    else:
        # As key is not in dict,
        # so, add key-value pair
        dict_obj = value

# Dictionary of strings and ints
word_freq = {"Hello": 56,
             "at": 23,
             "test": 43,
             "this": 43}

append_value(word_freq, 'at', 21)

print(word_freq)

Output:

{'Hello': 56,
 'at': ,
 'test': 43,
 'this': 43}

It added a new value, 21, to the existing values of key ‘at’.

How did it work?

We will check if the key already exists in the dictionary or not,

• If the key does not exist, then add the new key-value pair.
• If the key already exists, then check if its value is of type list or not,
  • If its value is list object and then add new value to it.
  • If the existing value is not a list, then add the current value to a new list and then append the new value to the list. Then replace the value of the existing key with the new list.

Let’s check out some other examples of appending a new value to the existing values of a key in a dictionary,

Example 1:

append_value(word_freq, 'at', 22)

print(word_freq)

Output:

{'Hello': 56,
 'at': ,
 'test': 43,
 'this': 43}

Example 2:

append_value(word_freq, 'how', 33)

print(word_freq)

Output:

{'Hello': 56,
 'at': ,
 'test': 43,
 'this': 43,
 'how': 33}

Building a Dictionary Incrementally

Defining a dictionary using curly braces and a list of key-value pairs, as shown above, is fine if you know all the keys and values in advance. But what if you want to build a dictionary on the fly?

You can start by creating an empty dictionary, which is specified by empty curly braces. Then you can add new keys and values one at a time:

>>>

Once the dictionary is created in this way, its values are accessed the same way as any other dictionary:

>>>

Retrieving the values in the sublist or subdictionary requires an additional index or key:

>>>

This example exhibits another feature of dictionaries: the values contained in the dictionary don’t need to be the same type. In , some of the values are strings, one is an integer, one is a list, and one is another dictionary.

Just as the values in a dictionary don’t need to be of the same type, the keys don’t either:

>>>

Here, one of the keys is an integer, one is a float, and one is a Boolean. It’s not obvious how this would be useful, but you never know.

Notice how versatile Python dictionaries are. In , the same piece of information (the baseball team name) is kept for each of several different geographical locations. , on the other hand, stores varying types of data for a single person.

You can use dictionaries for a wide range of purposes because there are so few limitations on the keys and values that are allowed. But there are some. Read on!

Как добавить данные в словарь Python?

Теперь мы поместим данные во вложенный словарь, который содержит в качестве значения другой словарь, а не строку или целое число. Таким образом, в словарь можно сохранять таблицы или матрицы.

Используемые данные — это отзывы на Amazon о книге Донны Тартт «The Goldfinch«. Они были сохранены в простом файле с разделителями. Таблица содержит четыре столбца: оценка, URL-адрес, заголовок отзыва и текст отзыва.

Есть несколько способов представить эти данные в Python словаре, но в нашем случае мы берем URL-адрес в качестве ключа и помещаем другие столбцы в словарь с вложенными значениями:

import urllib
import random
# Загружаем данные из удаленного места (URL-адреса)
file = urllib.request.urlopen("https://gist.githubusercontent.com/twielfaert/a0972bf366d9aaf6cb1206c16bf93731/raw/dde46ad1fa41f442971726f34ad03aaac85f5414/Donna-Tartt-The-Goldfinch.csv")
f = file.read()
# Преобразуем битовый поток в строки
text = f.decode(encoding='utf-8',errors='ignore')
# Разбиваем эту одну строку на концах линий
lines = text.split("n")
# Инициализируем словарь
reviews = {}
# Заполняем словарь
for line in lines:
  l = line.strip().split("t")

  # Это просто тестовые данные, чтобы посмотреть, что входит в словарь
  score = l 
  id = l
  title = l
  review = l

  reviews = {"score" : score, "title" : title, "review" : review}
# Берем случайный ключ из словаря и выводим его значение

Мы получили набор данных, в котором нет отсутствующих значений. Но можно проверить, присутствуют ли все ключи в словаре, сравнив количество строк из файла с количеством ключей словаря. В нашем случае сортировка словаря Python осуществляется следующим образом:

# Подсчитываем количество строк в файле
print("Количество строк: " + str(len(lines)))
# Подсчитываем количество ключей в словаре; оно должно равняться количеству строк в файле
print("Количество ключей словаря: " + str(len(reviews.keys())))

Методы словарей в Python

Перечислим основные словарные методы, которые помогут вам при работе с этим типом данных.

• clear() – очищает заданный словарь, приводя его к пустому.
• get() – отдаёт значение словаря по указанному ключу. Если ключ не существует, а в качестве дополнительного аргумента передано значение по умолчанию, то метод вернет его. Если же значение по умолчанию опущено, метод вернет None.
• items() – возвращает словарные пары ключ:значение, как соответствующие им кортежи.
• keys() – возвращает ключи словаря, организованные в виде списка.
• values() – подобным образом, возвращает список значений словаря.
• pop() – удалит запись словаря по ключу и вернет её значение.
• popitem() – выбрасывает пару ключ:значение из словаря и возвращает её в качестве кортежа. Такие пары возвращаются в порядке LIFO.
• update() – реализует своеобразную операцию конкатенации для словарей. Он объединяет ключи и значения одного словаря с ключами и значениями другого. При этом если какие-то ключи совпадут, то результирующим значением станет значение словаря, указанного в качестве аргумента метода update.
• copy() – создает полную копию исходного словаря.

Примеры:

Другие операции со словарями в Python

Проверка на на наличие элемента в словаре

Мы можем проверить, находится ли ключ в словаре или нет, используя ключевое слово in

Обратите внимание, что тест на наличие элемента предназначен только для ключей, а не для значений

squares = {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49, 9: 81}

# результат: True
print(1 in squares)

# результат: True
print(2 not in squares)

# проверка работает только для ключей, а не для значений
# результат: False
print(49 in squares)

Перебор элементов словаря

Используя цикл for, мы можем перебирать элементы в словаре.

squares = {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49, 9: 81}
for i in squares:
    print(squares)

Встроенные функции и словари

Встроенные функции, такие как all(), any(), len(), cmp(), sorted() и т.д., обычно используются со словарем для выполнения различных задач.

• all() — Возвращает True, если все ключи словаря истинны (или если словарь пуст).
• any() — Возвращает True, если любой ключ словаря равен true. Если словарь пуст, вернет False.
• len() — Возвращает длину (количество элементов) в словаре.
• cmp() — Сравнивает элементы двух словарей.
• sorted() — Возвращает новый отсортированный список ключей в словаре.

Вот несколько примеров, которые используют встроенные функции Python для работы со словарем.

squares = {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49, 9: 81}

# результат: 5
print(len(squares))

# результат: 
print(sorted(squares))

блок 3

Dictionary Str(dict)

With Str() method, you can make a dictionary into a printable string format.

Python 2 Example

Dict = {'Tim': 18,'Charlie':12,'Tiffany':22,'Robert':25}	
print "printable string:%s" % str (Dict)

Python 3 Example

Dict = {'Tim': 18,'Charlie':12,'Tiffany':22,'Robert':25}	
print("printable string:%s" % str (Dict))

• Use the code % str (Dict)
• It will return the dictionary elements into a printable string format

Here is the list of all Dictionary Methods

Method	Description	Syntax
copy()	Copy the entire dictionary to new dictionary	dict.copy()
update()	Update a dictionary by adding a new entry or a key-value pair to anexisting entry or by deleting an existing entry.	Dict.update()
items()	Returns a list of tuple pairs (Keys, Value) in the dictionary.	dictionary.items()
sort()	You can sort the elements	dictionary.sort()
len()	Gives the number of pairs in the dictionary.	len(dict)
cmp()	Compare the values and keys of two dictionaries	cmp(dict1, dict2)
Str()	Make a dictionary into a printable string format	Str(dict)

Задания для самоподготовки

1. Пользователь
вводит произвольные целые числа и нужно создать словарь, у которого ключами
будут только четные числа, а значениями – квадраты этих чисел.

2. Пусть имеется
вот такая строка:

«int= целое число, dict=словарь, list=список, str=строка, bool=булевый
тип»

Требуется из нее
создать словарь с ключами:

int, dict, list, str, bool

и
соответствующими значениями.

3. Пользователь
вводит с клавиатуры M раз данные в формате:

английское
слово: перевод1, перевод2, …, переводN

каждую введенную
строку необходимо преобразовать и поместить в словарь, у которого ключом будет
английское слово, а значением список:

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Альтернативы словарям

Есть такой модуль, который называется . В нем представлены альтернативные словарям типы данных: , и . Они близки словарям по сути, но имеют несколько расширенный функционал.

OrderedDict

OrderedDict, можно сказать, является обычным словарем, который, однако, запоминает порядок добавления в него ключей. А, значит, у метода появляется возможность, через присвоение параметру значений или , указывать какой элемент нужно удалить: первый или последний.

defaultdict

Это подмножество словарей также, на первый взгляд, очень похоже на обычный dict. Но и тут есть свои тонкости. В частности, , при отсутствии ключа, всегда присваивает значение по умолчанию, если его пытаются извлечь. Соответственно, KeyError вы больше не увидите.

Counter

– подтип словаря, подсчитывающий и хранящий количество совпадающих неизменяемых элементов последовательности. Однако обладает и своими небезынтересными методами:

• – метод возвращает список элементов в лексикографическом порядке;
• – возвращает num элементов, которые встречаются в последовательности чаще всего;
• – метод вычитает количество элементов, присутствующих в итерируемом или map объекте из вычисляемого объекта.

Наверно вы заметили, что словари и списки (о которых, кстати, вы можете почитать в нашей предыдущей статье «Списки в Python«) схожи как, внешне, так и в том, что могут изменять свой размер по необходимости.

Вообще говоря, и списки и словари – это изменяемые объекты, однако операции, провоцирующие изменения для этих типов данных, различны. Различаются они ещё и тем, что элементы словарей сохраняются по ключам, а не по позициям. Так или иначе, оба типа коллекций входят в число наиболее важных и часто применяемых на практике в языке Python.