Что такое словари в Python

В прошлый раз мы говорили про циклы в языке Python. Сегодня поговорим про словари в Python. Читайте далее про особенности создания словарей в популярном языке программирования Python.

Для чего нужны словари в Python

Словари в Python — это неупорядоченные коллекции произвольных объектов, имеющих доступ к ним по ключу. Словари в основном используются, когда необходимо создать гибкую структуру данных, обеспечивающую возможность быстрого поиска. Словари также используются как объект сопоставления, которые сопоставляют значения с произвольными объектами. Словари представляют собой пару ключ-значение. Ключи представляют собой неизменный объект, в то время, как значение может изменяться. Также стоит отметить, что словарь запоминает порядок добавления пар ключей и значений [1].

Как работают словари в Python: несколько практических примеров

Создать объект словаря в Python можно несколькими способами. Самый простой и распространенный — это создание его с помощью литерала [1]:

d = {'dict': 1, 'dictionary': 2}
d
# {'dict': 1, 'dictionary': 2}

Также для того, чтобы создать словарь, можно использовать встроенную функцию dict() вместо фигурных скобок. Это функция отвечает за создание словаря из указанных ключей и значений:

d = dict(short='dict', long='dictionary')
d
# {'short': 'dict', 'long': 'dictionary'}
d = dict([(1, 1), (2, 4)])
d
# {1: 1, 2: 4}

Еще один способ для создания словарей — это использование метода fromkeys(), отвечающего за создание нового словаря из заданной последовательности элементов [2]:

keys = {1,2,3,4,5,6}
values = 'value'
d = dict.fromkeys(keys, values)
d
# {1: 'value', 2: 'value', 3: 'value', 4: 'value', 5: 'value', 6: 'value'}

Метод fromkeys() принимает 2 параметра:

• последовательность ключей — элементы, которые используются как ключи;
• значение — это значение, которое присваивается каждому ключу.

Словарь в Python можно также создавать с помощью генераторных выражений. В качестве примера создадим словарь, ключами которого будут квадраты чисел от 0 до 6 [3]:

d = {a: a ** 2 for a in range(7)}
d
# {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}

Таким образом, благодаря словарям, в Python существует возможность создавать гибкие структуры данных с возможность быстрого поиска элементов. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой.

Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Код курса

GRAF

Ближайшая дата курса

по запросу

Продолжительность

24 ак.часов

Стоимость обучения

54 000 руб.

Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

• DPREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
• Разработка и внедрение ML-решений
• Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
• Нейронные сети на Python
• NLP с Python

Записаться на курс

Смотреть раcписание

 

Источники

1. https://pythonworld.ru/tipy-dannyx-v-python/slovari-dict-funkcii-i-metody-slovarej.html
2. https://www.internet-technologies.ru/articles/python-101-izuchaem-slovari.html
3. https://pythonstart.ru/dictionary/fromkeys-python