Руководство по словарям python

Содержание справочника по Python3:

Определение функций в Python.

Ключевое слово def вводит определение функции . За ним должно следовать имя функции и заключенный в скобки список формальных параметров. Операторы, которые формируют тело функции, начинаются со следующей строки и должны иметь отступ.

Приоритет операций в выражениях в Python.

Выражение — это код, который интерпретатор Python вычисляет для получения значения. Операции с более высоким приоритетом выполняются до выполнения операций с более низким приоритетом.

Строковые и байтовые литералы.

Байтовые литералы всегда начинаются с префикса ‘b’ или ‘B’. Как строковые, так и байтовые литералы могут дополнительно иметь префикс в виде буквы ‘r’ или ‘R’. Такие строки называются необработанными.

Встроенные константы языка Python.

Пространство имен языка Python имеет небольшое количество встроенных констант. Это False, True, None, NotImplemented, __debug__

Инструкция del в Python.

Инструкция `del` не удаляет объекты в буквальном смысле, она лишь открепляет ссылки, разрывая связь между именем и объектом. Удаление объекта произойдет как следствие работы сборщика мусора.

Приемы работы со строками в Python.

Язык программирования Python может манипулировать строками, которые могут быть записаны несколькими способами. Текстовые строки могут быть заключены в одинарные кавычки (‘…’) или двойные кавычки («…»), что в результате будет одно и то же.

Использование регулярных выражений в Python.

Регулярные выражения — это шаблоны соответствия текста, описанные в формальном синтаксисе и могут включать в себя буквальное сопоставление текста, повторение, ветвление и другие сложные правила. Регулярные выражения обычно используются в приложениях, которые требуют тонкую обработку текста.

Использование списков list в Python.

Язык программирования Python имеет несколько составных типов данных, используемых для группировки значений. Наиболее универсальным является список, который можно записать в виде списка значений (элементов), разделенных запятыми, в квадратных скобках.

Использование кортежей tuple в Python.

Кортежи являются неизменяемыми и обычно содержат гетерогенную последовательность элементов, доступ к которым осуществляется через распаковку или индексацию, или даже по атрибуту в случае `collections.namedtuple()`.

Использование словарей dict в Python.

Основные использование словаря — это хранение значения с некоторым ключом и извлечение значения из словаря, заданного ключом. Лучше всего рассматривать словарь как набор пар «ключ-значение» с требованием, чтобы ключи были уникальными в пределах одног

Использование множеств set в Python.

Основные виды использования множеств включают вхождение/наличие элемента и устранение дубликатов записей.

Итераторы в Python.

Функция возвращает объект итератора, который определяет метод __next__(), который, в свою очередь обращается к элементам в контейнере по одному за раз. Когда нет больше элементов, __next__() возбуждает исключение StopIteration

Функция генератора в Python.

Генераторы используют оператор yield всякий раз, когда они хотят вернуть данные. Каждый раз, когда вызывается встроенная функция next(), генератор возобновляет работу с того места, где он остановился.

Работа с файлами в Python.

При доступе к файлу в операционной системе требуется указать путь к файлу. Путь к файлу — это строка, которая представляет местоположение файла.

Система импорта в Python.

При первом импорте модуля Python выполняет поиск модуля и, если он найден, создает объект модуля, инициализируя его. Если именованный модуль не может быть найден, то вызывается исключение ModuleNotFoundError.

5.3. Tuples and Sequences¶

We saw that lists and strings have many common properties, such as indexing and
slicing operations. They are two examples of sequence data types (see
). Since Python is an evolving language, other sequence data
types may be added. There is also another standard sequence data type: the
tuple.

A tuple consists of a number of values separated by commas, for instance:

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t = 88888
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = (, 3, 2, 1])
>>> v
(, )

As you see, on output tuples are always enclosed in parentheses, so that nested
tuples are interpreted correctly; they may be input with or without surrounding
parentheses, although often parentheses are necessary anyway (if the tuple is
part of a larger expression). It is not possible to assign to the individual
items of a tuple, however it is possible to create tuples which contain mutable
objects, such as lists.

Though tuples may seem similar to lists, they are often used in different
situations and for different purposes.
Tuples are , and usually contain a heterogeneous sequence of
elements that are accessed via unpacking (see later in this section) or indexing
(or even by attribute in the case of ).
Lists are , and their elements are usually homogeneous and are
accessed by iterating over the list.

A special problem is the construction of tuples containing 0 or 1 items: the
syntax has some extra quirks to accommodate these. Empty tuples are constructed
by an empty pair of parentheses; a tuple with one item is constructed by
following a value with a comma (it is not sufficient to enclose a single value
in parentheses). Ugly, but effective. For example:

>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
>>> len(empty)

>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)

The statement is an example of tuple packing:
the values , and are packed together in a tuple.
The reverse operation is also possible:

>>> x, y, z = t

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:

Properties of Dictionary Keys

Dictionary values have no restrictions. They can be any arbitrary Python object, either standard objects or user-defined objects. However, same is not true for the keys.

There are two important points to remember about dictionary keys −

(a) More than one entry per key is not allowed. This means no duplicate key is allowed. When duplicate keys are encountered during assignment, the last assignment wins. For example −

#!/usr/bin/python3

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Name': 'Manni'}
print ("dict: ", dict)

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:  Manni

(b) Keys must be immutable. This means you can use strings, numbers or tuples as dictionary keys but something like is not allowed. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python3

dict = {: 'Zara', 'Age': 7}
print ("dict: ", dict)

When the above code is executed, it produces the following result −

Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 3, in <module>
      dict = {: 'Zara', 'Age': 7}
TypeError: list objects are unhashable

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!

A Few Words on Dictionaries

Dictionaries are a cornerstone of Python. The language itself is built around dictionaries. Modules, classes, objects, , : all of these are dictionaries. Dictionaries have been central to Python from its very beginning.

Python’s official documentation defines a dictionary as follows:

There are a couple points to keep in mind:

1. Dictionaries map keys to values and store them in an array or collection.
2. The keys must be of a type, which means that they must have a hash value that never changes during the key’s lifetime.

Dictionaries are frequently used for solving all kinds of programming problems, so they are a fundamental piece of your tool kit as a Python developer.

Unlike , which are that support element access using integer indices, dictionaries are indexed by keys.

The keys in a dictionary are much like a , which is a collection of hashable and unique objects. Because the objects need to be hashable, objects can’t be used as dictionary keys.

On the other hand, values can be of any Python type, whether they are hashable or not. There are literally no restrictions for values.

In Python 3.6 and beyond, the keys and values of a dictionary are iterated over in the same order in which they were created. However, this behavior may vary across different Python versions, and it depends on the dictionary’s history of insertions and deletions.

In Python 2.7, dictionaries are unordered structures. The order of the dictionaries’ items is scrambled. This means that the order of the items is deterministic and repeatable. Let’s see an example:

>>>

If you leave the interpreter and open a new interactive session later, you’ll get the same item order:

>>>

A closer look at these two outputs shows you that the resulting order is exactly the same in both cases. That’s why you can say that the ordering is deterministic.

In Python 3.5, dictionaries are still unordered, but this time, randomized data structures. This means that every time you re-run the dictionary, you’ll get a different items order. Let’s take a look:

>>>

If you enter a new interactive session, then you’ll get the following:

>>>

This time, you can see that the order of the items is different in both outputs. That’s why you can say they are randomized data structures.

In Python 3.6 and beyond, , which means that they keep their elements in the same order in which they were introduced, as you can see here:

>>>

This is a relatively new feature of Python’s dictionaries, and it’s a very useful one. But if you’re writing code that is supposed to be run in different Python versions, then you must not rely on this feature, because it can generate buggy behaviors.

Another important feature of dictionaries is that they are mutable data structures, which means that you can add, delete, and update their items. It’s worth noting that this also means that they can’t be used as keys to other dictionaries, as they are not hashable objects.

Note: Everything you’ve learned in this section is related to the core Python implementation, CPython.

Other Python implementations, like PyPy, IronPython or Jython, could exhibit different dictionary behaviors and features that are beyond the scope of this article.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

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

Accessing Values in Dictionary

To access dictionary elements, you can use the familiar square brackets along with the key to obtain its value. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print "dict: ", dict
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:  Zara
dict:  7

If we attempt to access a data item with a key, which is not part of the dictionary, we get an error as follows −

#!/usr/bin/python

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
print "dict: ", dict

When the above code is executed, it produces the following result −

dict:
Traceback (most recent call last):
   File "test.py", line 4, in <module>
      print "dict: ", dict;
KeyError: 'Alice'

Метафора — образное выражение

Современной линг­ви­сти­че­ской нау­ке извест­но мно­же­ство худо­же­ствен­ных средств созда­ния образ­но­сти и выра­зи­тель­но­сти речи. Одним из них явля­ет­ся мета­фо­ра. Метафора — это фор­ма поэ­ти­че­ско­го мыш­ле­ния, образ­ный обо­рот речи, как и сле­ду­ю­щие тро­пы:

• эпи­тет
• мето­ни­мия
• синек­до­ха
• алле­го­рия
• лито­та
• иро­ния
• инвер­сия 

и т. п.

Метафора — это образ­ное сло­во или выра­же­ние, осно­ван­ное на сопо­став­ле­нии пред­ме­та с новым пред­ме­том или явле­ни­ем на осно­ве их сход­ства в чем-либо. 

Например:

• заря жиз­ни;
• воро­бьи­ная прыть;
• камен­ное лицо

Python Dictionary Comprehension

Dictionary comprehension is an elegant and concise way to create a new dictionary from an iterable in Python.

Dictionary comprehension consists of an expression pair (key: value) followed by a statement inside curly braces .

Here is an example to make a dictionary with each item being a pair of a number and its square.

Output

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

This code is equivalent to

Output

{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

A dictionary comprehension can optionally contain more for or if statements.

An optional statement can filter out items to form the new dictionary.

Here are some examples to make a dictionary with only odd items.

Output

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

To learn more dictionary comprehensions, visit Python Dictionary Comprehension.

Конвертация в строку

Словарь можно очень легко преобразовать в строку для более удобной работы с цельным представлением его содержимого. Чтобы сделать это, потребуется функция str. Как можно видеть из результатов выполнения метода type, конвертация прошла успешно.

a = {1: "one", 2: "two", 3: "three"}
b = str(a)
print(b)
print(type(b))

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
<class 'str'>

Аналогичным образом происходит обратное преобразование строки Python в словарь

Важно, чтобы ее текстовое содержимое подходило по структуре под рассматриваемую коллекцию

a = '{1: "one", 2: "two", 3: "three"}'
b = eval(a)
print(b)
print(type(b))

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
<class 'dict'>

Как видно из примера, метод eval конвертирует весь текст строки в новый словарь.

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.