Python-sanakirjan ymmärtämisen opetusohjelma

Python-ohjelmointikieli tarjoaa ainutlaatuisen joukon työkaluja, jotka tekevät koodaamisesta paitsi hauskaa myös nopeuttaa edistymistäsi ohjelmoijana. Helppokäyttöisyytensä ansiosta Pythonista on tullut suosittu kieli useille aloille verkkokehityksestä ja datatieteestä rahoitukseen ja muuhunkin.

Python- sanakirjan ymmärtäminen on tärkeä työkalu, jonka avulla voit luoda sanakirjoja dynaamisesti iteroimalla olemassa olevia iteroitavia tietorakenteita tai sanakirjoja luodaksesi uusia. Voit ajatella sanakirjan ymmärtämistä samanlaisena kuin luettelon ymmärtäminen, mutta sen käyttötapa on hieman erilainen.

Kun opit ymmärtämään, huomaat, että ne voivat parantaa koodia merkittävästi lisäämällä selkeyttä ja poistamalla pitkien, toistuvien silmukoiden tarpeen.

Jos olet uusi , et ehkä ole havainnut ymmärtämistä tai käyttänyt sitä koodissasi. Ennen kuin sukeltaa syntaksiin, käsitellään ensisijaista kysymystä: Mitä Python-sanakirjan ymmärtäminen on?

Sisällysluettelo

• Mikä on Python-sanakirjan ymmärtäminen?
• Sanakirjan ymmärtämisen syntaksin ymmärtäminen
• Esimerkkejä sanakirjan ymmärtämisestä
  • Numeroiden yhdistäminen neliöihinsä
  • Käänteiset avaimet ja arvot
• 3 Sanakirjan ymmärtämisen tärkeintä etua
  • 1. Selkeän ja yksinkertaisen koodin luominen
  • 2. Parempi suorituskyky tyylillä
  • 3. Helppo suodatus ja tietojen muuntaminen
• 3 esimerkkiä sanakirjan ymmärtämisestä
  • 1. Kun luot sanakirjan kahdesta luettelosta
  • 2. Kun suodatetaan sanakirjaa arvon perusteella
  • 3. Kun avaimia tai arvoja muunnetaan
• Sanakirjan ymmärtämisen sudenkuopat
  • Monimutkaisuuden ja luettavuuden tasapaino
  • Suorituskyky suurilla tietojoukoilla
• Vertailu muihin menetelmiin
  • Loopille
  • Lambdan toiminnot
• Sanakirjan ymmärtämisen parhaat käytännöt
• Viimeinen sanamme

Mikä on Python-sanakirjan ymmärtäminen?

Python Dictionary Comprehension on ytimekäs tapa luoda sanakirjoja käyttämällä yksinkertaisia ​​lausekkeita. Sen avulla voit luoda uusia sanakirjoja ilman for-loops.e:n käyttöä

Katsotaanpa esimerkkiä ymmärtämisestä. Oletetaan, että sinulla on kaksi luetteloa, joista toinen sisältää avaimia ja toinen arvoja:

keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]

Sanakirjan ymmärtämisen avulla voit luoda uuden sanakirjan iteroimalla kahta luetteloa ja yhdistämällä vastaavat avain-arvo-parit:

my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(my_dict)

Tuotos tulee olemaan:

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Yllä olevan esimerkin pitäisi antaa käsitys siitä, mitä ymmärrykset sisältävät. Auttaaksemme sinua edelleen vahvistamaan käsitettä, ymmärrämme Pythonin sanakirjan ymmärtämisen syntaksin.

Sanakirjan ymmärtämisen syntaksin ymmärtäminen

Sanakirjan ymmärtämisen syntaksi on yksinkertainen mutta tehokas. Ne tarjoavat tiiviin . Lisäksi ne noudattavat samanlaista syntaksia luetteloiden ymmärtämisessä, mutta käyttävät aaltosulkeet {} ja kaksoispisteellä erotettua avainarvo-paria.

Perusrakenne on seuraava:

{key: value for (key, value) in iterable}

Tässä syntaksissa avain ja arvo edustavat lausekkeita, joita käytetään tuloksena olevan sanakirjan avainten ja arvojen luomiseen. Iterable tarjoaa tietolähteen, jota käytetään avain-arvo-parien luomiseen.

Tämä syntaksi otettiin käyttöön Python 3:ssa ja siirrettiin takaisin Python 2.7:ään asti, mikä takaa laajan yhteensopivuuden Python-versioiden välillä.

Voit esimerkiksi luoda sanakirjan, joka yhdistää numerot 0–4 neliöihin sanakirjan ymmärtämisen avulla, voit käyttää seuraavaa Python-koodia:

square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}

Tuloksena on seuraava sanakirja:

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Entä jos haluat iteroida kahta muuttujaa samanaikaisesti? Voit saavuttaa tämän käyttämällä sanakirjan ymmärtämistä zip()-funktiolla luodaksesi sanakirjan kahdesta iterablesta, joista toinen edustaa avaimia ja toinen arvoja. Tässä on esimerkki:

keys = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
values = [1, 2, 3, 4, 5]
my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}

Tuloksena oleva sanakirja on:

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

Sanakirjan ymmärtäminen mahdollistaa myös valinnaisen if-lauseen lisäämisen ymmärtämisen loppuun ehdollisen suodattimen käyttämiseksi sisällytettyihin alkioihin.

Voit esimerkiksi luoda sanakirjan, jossa on vain parilliset luvut ja niiden neliöt käyttämällä sanakirjan ymmärtämistä:

even_square_dict = {x: x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0}

Tästä seuraa:

{0: 0, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64}

Nyt kun olet perehtynyt ymmärtämisen syntaksiin, katsotaanpa joitain esimerkkejä ymmärtämisestä.

Esimerkkejä sanakirjan ymmärtämisestä

Sanakirjan ymmärtäminen löytää useita käyttötapauksia tehokkaan ja tyylikkään syntaksisansa ansiosta. Ne voivat säästää aikaa ja tehdä koodistasi luettavamman.

Numeroiden yhdistäminen neliöihinsä

Harkitse yksinkertaista esimerkkiä, jossa haluat luoda sanakirjan, joka yhdistää numerot neliöihinsä Python-sanakirjakäsityksiä käyttäen:

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)

Tämä tulostaa:

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

Yllä oleva koodi tekee saman työn kuin silmukan suorittaminen kuusi kertaa ja kunkin luvun neliöinti. Alla oleva koodi näyttää silmukan suorittamisen numeroiden neliöiden ottamiseksi:

squares = {}
for x in range(1, 6):
    squares[x] = x ** 2

print(squares)

Tässä vaiheessa saatat ihmetellä, miksi käyttää ymmärtämistä, kun voit käyttää silmukoita. Ohjelmoinnissa nyrkkisääntönä on kirjoittaa kompakti ja tehokas koodi.

Voit myös soveltaa ehtoja ymmärtämisellesi. Voit esimerkiksi luoda sanakirjan, joka sisältää vain parilliset luvut ja niiden neliöt:

even_squares = {x: x**2 for x in range(1, 6) if x % 2 == 0}
print(even_squares)

Tämän koodin suorittaminen tuottaa seuraavanlaisen uuden sanakirjan:

{2: 4, 4: 16}

Käänteiset avaimet ja arvot

Voit myös kääntää sanakirjan elementtejä helposti kääntämällä sanakirjaa Pythonissa.

Seuraava koodi näyttää, kuinka olemassa olevan sanakirjan avaimet ja arvot voidaan kääntää sanakirjan ymmärtämisen avulla:

original_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
reversed_dict = {v: k for k, v in original_dict.items()}
print(reversed_dict)

Yllä oleva sanakirjan ymmärtäminen (tai sanan ymmärtäminen) tulostaa seuraavan:

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four'}

Alla olevasta videosta saat hyvän käsityksen siitä, mitä sanakirjat ovat ja kuinka voit käyttää niitä eri tilanteissa:

Annetut esimerkit toimivat vankana perustana sanakirjan ymmärtämisen käyttämiselle Python-projekteissasi.

Myös sanakirjan ymmärtämistä voidaan edelleen optimoida, jolloin yksi koodirivi voi suorittaa monimutkaisia ​​tehtäviä, jotka saattavat kuluttaa enemmän aikaa ja muistia silmukoiden avulla.

3 Sanakirjan ymmärtämisen tärkeintä etua

Olet kokenut sanakirjan ymmärtämisen eleganssin annettujen esimerkkien avulla. Luettavuuden lisäksi ymmärtäminen tarjoaa useita etuja, mukaan lukien tehokkuuden, kun käytetään Pythonin tehokasta avain/arvo-hajautustaulukkorakennetta, jota kutsutaan sanan ymmärtämiseksi.

1. Selkeän ja yksinkertaisen koodin luominen

Ymmärtämisen avulla voit luoda uusia sanakirjoja vaivattomasti ja luettavalla tavalla. Ne saavat koodisi näyttämään ja tuntumaan pythonisemmalta perinteisiin silmukoihin verrattuna.

2. Parempi suorituskyky tyylillä

Ymmärtäminen ei ole vain tyylikästä, vaan myös tehokasta. Ne toimivat usein nopeammin kuin silmukat, koska ne käyttävät yhtä lauseketta. Python optimoi tällaisen koodin, jolloin ei tarvitse kutsua toistuvasti sanakirjakonstruktoria tai käyttää update()-metodia.

3. Helppo suodatus ja tietojen muuntaminen

Toinen sanakirjan ymmärtämisen etu on sen yksinkertaisuus tietojen suodatuksessa ja muuntamisessa. Voit esimerkiksi luoda uuden sanakirjan olemassa olevasta ottamalla käyttöön ehdon tai muokkaamalla avaimia tai arvoja.

On erittäin tärkeää ymmärtää, milloin Pythonissa tulee käyttää sanakirjan ymmärtämistä, koska niistä voi nopeasti tulla monimutkaisia ​​ja vaikeampia lukea ja kirjoittaa. Tutkitaan nyt joitain käyttötapauksia sanakirjan ymmärtämiseen Pythonissa.

3 esimerkkiä sanakirjan ymmärtämisestä

Ymmärtäminen on hyödyllistä seuraavissa kolmessa tilanteessa:

1. Kun luot sanakirjan kahdesta luettelosta

{key:value for key, value in zip(list1, list2)}

2. Kun suodatetaan sanakirjaa arvon perusteella

{k: v for k, v in original_dict.items() if v > threshold}

3. Kun avaimia tai arvoja muunnetaan

{k.upper(): v * 2 for k, v in original_dict.items()}

On tärkeää muistaa, että vaikka ymmärtäminen voi tehdä koodistasi tyylikkäämpää ja tehokkaampaa, sitä voi myös olla vaikea lukea, jos se on liian monimutkaista.

Katsotaanpa joitain yleisimpiä sudenkuoppia, kun käytät sanakirjaa.

Sanakirjan ymmärtämisen sudenkuopat

Sanakirjan ymmärtäminen tuo eleganssia ja tehokkuutta, mutta tuo mukanaan myös haasteita. Keskustelemme yleisistä luettavuuteen, monimutkaisuuteen ja suorituskykyyn liittyvistä sudenkuopat suurien tietojoukkojen kanssa.

Monimutkaisuuden ja luettavuuden tasapaino

Monimutkaiset sanakirjat voivat olla vaikeasti luettavia. Aseta koodin luettavuus etusijalle, varsinkin kun työskentelet muiden kanssa. Joissakin tapauksissa perinteiset silmukat voivat olla yksinkertaisempia ja helpompia ylläpitää.

Suorituskyky suurilla tietojoukoilla

Suurille tietojoukoille sanakirjan ymmärtäminen ei välttämättä aina ole optimaalinen. Stack Overflow:n mukaan sisäänrakennettu dict()-konstruktori voi ylittää sanakirjan ymmärtämisen lukuisilla avainarvopareilla C:n silmukan vuoksi.

Vertailu muihin menetelmiin

Tässä osiossa vertaamme sanakirjan ymmärtämistä kahteen vaihtoehtoiseen tapaan luoda sanakirjoja Pythonissa: silmukoille ja lambda-funktioille.

Loopille

For-silmukan käyttäminen sanakirjan luomiseen edellyttää tyhjän sanakirjan alustamista ja sitten iterointia halutun kelvollisen avainarvoparin läpi lisäämällä jokainen pari sanakirjaan. Tämä on sanakirjan ymmärtämiseen verrattuna monisanaisempi menetelmä.

Seuraavassa on esimerkki sanakirjan luomisesta silmukoille:

dictionary = {}
for key, value in zip(keys, values):
    dictionary[key] = value

Toisaalta sanakirjan ymmärtämisen avulla voit saavuttaa saman tuloksen yhdellä rivillä:

dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}

Kuten näette, ymmärtäminen tarjoaa tiiviin ja luettavamman tavan luoda sanakirjoja Pythonissa.

Lambdan toiminnot

Voimme myös käyttää Lambda-funktioita sanakirjojen luomiseen. Lambda-funktiot ovat tapa luoda pieniä, anonyymejä toimintoja Pythonissa. Niitä voidaan käyttää yhdessä map()-funktion kanssa sanakirjan luomiseen.

Katsotaanpa esimerkkiä Lambda-funktioista sanakirjojen luomiseksi:

keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]

key_value_pairs = map(lambda key, value: (key, value), keys, values)
dictionary = dict(key_value_pairs)

Vertailun vuoksi, tässä on, kuinka sama sanakirja voidaan luoda ymmärtämisen avulla:

dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}

Sanakirjan ymmärtäminen tarjoaa jälleen tiiviin ja luettavamman vaihtoehdon sanakirjojen luomiselle lambda-funktioilla ja map()-funktiolla.

Sanakirjan ymmärtämisen parhaat käytännöt

Käytettäessä ymmärrystä Pythonissa on tärkeää noudattaa parhaita käytäntöjä luettavuuden, ylläpidettävyyden ja tehokkuuden parantamiseksi. Tässä on joitain parhaita käytäntöjä, joita kannattaa harkita:

1. Pidä sanakirjan ymmärtäminen yksinkertaisena

Sanakirjan ymmärtäminen on tehokasta, mutta sen tulee olla selkeä ja ytimekäs. Jos ymmärryksestäsi tulee liian monimutkaista tai se kattaa useita rivejä, harkitse sen sijaan perinteisen for-silmukan käyttöä. Tämä helpottaa koodin ymmärtämistä erityisesti muille tai kun palaat työhösi myöhemmin.

2. Hyödynnä sisäänrakennettuja toimintoja

Python tarjoaa sisäänrakennettuja toimintoja, kuten zip() ja enumerate(), jotka auttavat luomaan ymmärrystä. Käytä näitä toimintoja virtaviivaistaaksesi koodiasi ja tehdäksesi siitä luettavamman.

Esimerkiksi käyttämällä zip()-komentoa kahden luettelon yhdistämiseen ja sanakirjan luomiseen, tuloksena on tiivis ja puhdas koodi seuraavasti:

{key: value for key, value in zip(keys, values)}

3. Käytä ehdollisia lauseita viisaasti

Sisällytä ymmärryksiisi tarvittaessa ehdollisia lauseita, mutta älä käytä niitä liikaa. Ne voivat auttaa suodattamaan tai muokkaamaan tuloksena olevaa sanakirjaa, mutta liian monet sisäkkäiset ehdot voivat tehdä koodista vaikeasti luettavan. Yksinkertainen esimerkki, joka sisältää ehdollisen lauseen:

{x: x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0}

4. Huomioi sisäkkäisen sanakirjan ymmärtäminen

Sisäkkäisten sanakirjojen ymmärtäminen voi luoda sanakirjoja, joissa on sisäkkäisiä rakenteita. Ehdollisten lauseiden tapaan liiallinen sisäkkäinen sanakirja voi kuitenkin tehdä koodista vaikeamman tulkita. Vältä ylittämästä kahta sisäkkäistä tasoa sisäkkäisen sanakirjan ymmärtämisessä.

Joskus saatat joutua käyttämään sisäkkäistä sanakirjan ymmärtämistä silmukoiden sisällä saavuttaaksesi halutun tehokkuuden.

Viimeinen sanamme

Tähän mennessä olet oppinut sanakirjan ymmärtämisen Pythonissa. Tämä tyylikäs ja tehokas tekniikka auttaa luomaan sanakirjoja iteroimalla iteroitavien yli tai käyttämällä ehtoja. Ymmärtäminen virtaviivaistaa koodiasi, mikä parantaa luettavuutta ja ylläpidettävyyttä.

Uusien sanakirjojen luominen on helppoa ymmärrettävällä tavalla, mikä säästää aikaa ja vaivaa verrattuna perinteisiin for-silmukoihin. Ne ovat hyödyllisiä tosielämän sovelluksissa, kuten tietojenkäsittelyssä, kartoituksessa ja muuntamisessa.

Jos haluat syventää Python-tietouttasi ja tulla todelliseksi ammattilaiseksi, käy Python-kurssillemme ja katso kuinka luomme maailman parhaita Python-käyttäjiä.