Словари в Python – это изменяемые отображения ссылок на объекты, доступные по ключу. Словари представляют собой структуры данных, в которых уникальные ключи отображают значения. Ключ и значение разделяются двоеточием, пары ключ-значения отделяются запятыми, а словарь целиком ограничивается фигурными скобками <> . Ниже приведены три словаря, содержащие сведения о населении пяти крупнейших городов Германии, список покупок и оценки студентов.
Три этих словаря будут использоваться далее в руководстве. Чтобы лучше разобраться в теме словарей, советуем проходить этот текст вместе с интерпретатором Python.
Кроме прямого описания, словари также можно создавать с помощью встроенной функции dict() . Эта функция принимает любое количество именованных аргументов.
Методы можно комбинировать:
Другой вариант – использовать список кортежей. Каждый кортеж должен содержать два объекта: ключ и значение.
Наконец, можно создать словарь, используя два списка. Вначале строим итератор кортежей с помощью функции zip() . Затем используем ту же функцию dict() для построения словаря.
Для доступа к значениям словаря мы не можем использовать числовой индекс (как в случае со списками или кортежами). Однако схема извлечения значения похожа на индексацию: вместо числа в квадратные скобки подставляется ключ. При попытке получить доступ к значению с помощью несуществующего ключа будет вызвана ошибка KeyError .
Чтобы избежать получения исключения с несуществующими ключами, можно воспользоваться методом dict.get(key[, default]) . Этот метод возвращает значение для ключа, если ключ находится в словаре, иначе возвращает значение по умолчанию default . Если значение по умолчанию не задано, метод возвращает None (но никогда не возвращает исключение).
Добавить одиночный элемент в словарь можно следующим образом:
Для добавления нескольких элементов одновременно можно применять метод dict.update([other]) . Он обновляет словарь парами ключ-значение из other, перезаписывая существующие ключи.
Как показано выше, метод update() может принимать в качестве аргумента не только словарь, но и список кортежей или именованные аргументы.
Изменим значение элемента, обратившись к ключу с помощью квадратных скобок ([]). Для изменения нескольких значений сразу есть метод .update() . Он перезаписывает существующие ключи.
Увеличим цену дивана на 100 единиц и изменим оценки двух студентов.
Для удаления элемента из словаря можно использовать либо del dict[key] , либо dict.pop(key[, default]) . В первом случае из словаря удаляется соответствующая пара. Или, если такого ключа нет, возвращается KeyError .
Метод dict.pop(key[, default]) удаляет из словаря элемент с заданным ключом и возвращает его значение. Если ключ отсутствует, метод возвращает значение default . Если значение default не задано и ключа не существует, метод pop() вызовет исключение KeyError .
Чтобы проверить, существует ли ключ в словаре, достаточно воспользоваться операторами принадлежности:
Чтобы скопировать словарь, можно использовать метод словаря copy() . Этот метод возвращает поверхностную копию словаря. Мы должны быть осторожны с такими копиями: если словарь содержит списки, кортежи или множества, то в созданной копии будут только ссылки на объекты из оригинала.
Изменение в списке students_2 затронуло список students , так как список, содержащий вес и рост, содержит ссылки, а не дубликаты. Чтобы избежать этой проблемы, создадим глубокую копию, используя функцию copy.deepcopy(x) :
При использовании глубокого копирования создается полностью независимая копия.
Важно помнить, что оператор = не создаёт копию словаря. Он присваивает другое имя, но относящееся к тому же словарю, т. е. любое изменение нового словаря отражается на исходном.
Чтобы выяснить сколько пар ключ-значение содержится в словаре, достаточно воспользоваться функцией len() :
10.1 Итерация ключей
Чтобы перебрать все ключи, достаточно провести итерацию по элементам объекта словаря:
10.2 Итерация значений
Вычислим сколько людей проживает в пяти крупнейших городах Германии. Применим метод dict.values() , возвращающий список значений словаря:
В пяти крупнейших городах Германии живут почти 9 миллионов человек.
10.3 Итерация ключей и значений
В случае, если нужно работать с ключами и значениями одновременно, обратимся к методу dict.items() , возвращающему пары ключ-значение в виде списка кортежей.
Цикл for удобен, но сейчас попробуем более эффективный и быстрый способ – генератор словарей. Синтаксис выглядит так:
Отфильтруем товары из словаря products по цене ниже 100 евро, используя как цикл for , так и генератор словарей.
Результаты идентичны, при этом генератор словарей записан компактнее.
Вложенные словари – это словари, содержащие другие словари. Мы можем создать вложенный словарь так же, как мы создаем обычный словарь, используя фигурные скобки.
Следующий вложенный словарь содержит информацию о пяти известных произведениях искусства. Как можно заметить, значениями словаря являются другие словари.
Создадим вложенный словарь, используя dict() , передавая пары ключ-значение в качестве именованных аргументов.
Для доступа к элементам во вложенном словаре указываем ключи, используя несколько квадратных скобок ( [ ][ ] ).
Модуль collections предоставляет альтернативные типы данных: OrderedDict , defaultdict и Counter , расширяющие возможности обычных словарей. У нас есть подробная статья о модуле collections, которая помогает не изобретать уже известные структуры данных Python. Здесь мы остановимся на трех типах данных, наиболее близких к словарям.
13.1. OrderedDict
OrderedDict содержит словарь, хранящий порядок добавления ключей. В Python 3.6+ словари запоминают порядок, а для предыдущих версий Python можно использовать OrderedDict .
С OrderedDict можно использовать операции с элементами, методы и функции, как при работе с обычным словарем.
13.2. defaultdict
defaultdict – подкласс словаря, присваивающий значение по умолчанию при отсутствии ключа. Он никогда не выдаст KeyError , если мы попробуем получить доступ к элементу, который отсутствует в словаре. Будет создана новая запись. В приведенном ниже примере ключи создаются с различными значениями в зависимости от функции, используемой в качестве первого аргумента.
13.3. Counter
Counter – подкласс словаря, подсчитывающий объекты хеш-таблицы. Функция возвращает объект Counter , в котором элементы хранятся как ключи, а их количество в виде значений. Эта функция позволяет подсчитать элементы списка:
Как показано выше, мы можем легко получить наиболее часто используемые элементы с помощью метода most_common([n]) . Этот метод возвращает список n наиболее часто встречающихся элементов и их количество.
Pandas DataFrame – это двумерная таблица со строками и столбцами, создаваемая в библиотеке анализа данных pandas. Это очень мощная библиотека для работы с данными. Ранее мы рассказывали как можно анализируовать данные с помощью одной строки на Python в pandas (да и вообще о разных трюках работы с библиотекой).
Объект DataFrame создается с помощью функции pandas.DataFrame() , принимающей различные типы данных (списки, словари, массивы numpy). В этой статье разберем только те способы создания датафрейма, которые предполагают использование словарей.
14.1. Создание DataFrame из словаря
Создадим DataFrame из словаря, где ключами будут имена столбцов, а значениями – данные столбцов:
По умолчанию индексом является номер строки (целое число, начинающееся с 0). Изменим индексы, передав список индексов в DataFrame.
14.2. Создание DataFrame из списка словарей
Список словарей также может быть использован для создания DataFrame, где ключи – имена столбцов. Как и раньше, мы можем изменять индексы, передавая список индексов в функцию DataFrame.
В Pandas есть несколько функций, использующих словари в качестве входных значений, например, pandas.DataFrame.rename и pandas.DataFrame.replace .
15.1. pandas.DataFrame.rename
Эта функция возвращает DataFrame с переименованными метками осей. На вход можно подать словарь, в котором ключи – старые имена, а значения – новые. Метки, не содержащиеся в словаре, остаются неизменными.
15.2. pandas.DataFrame.replace
Эта функция меняет значения DataFrame на другие значения. Мы можем использовать словарь с функцией замены для изменения DataFrame, где ключи представляют собой существующие записи, а значения – новые.
Итак, мы рассмотрели разные способы создания словаря, базовые операции (добавление, изменение, удаление элементов). Также мы узнали когда стоит использовать глубокую копию словаря вместо поверхностной. Научились строить матрёшки – вложенные словари. Такие конструкции встретятся, когда вы будете качать, например, с ВКонтакте через его API разнообразную информацию.
Если вы любите Python, Библиотека программиста подготовила ещё много интересных материалов об этом замечательном языке: