


Wie kann ich eine flache Liste von Schlüssel-Wert-Paaren effizient in ein Wörterbuch in Python konvertieren?
Konvertieren einer flachen Liste in ein Wörterbuch
In Python kann die Konvertierung einer Liste von Schlüssel-Wert-Paaren in ein Wörterbuch auf mehrere Arten erreicht werden Wege. Der einfachste Ansatz ist die Verwendung der Funktion dict(). Wenn beispielsweise die Liste a = ['hello', 'world', '1', '2'] gegeben ist, können wir das Wörterbuch b mit der folgenden Syntax erstellen:
b = dict(zip(a[::2], a[1::2]))
Diese Codezeile verwendet die Funktion zip(), um eine Liste von Tupeln zu erstellen, wobei jedes Tupel einen Schlüssel und den entsprechenden Wert enthält. Die Funktion dict() wandelt dann diese Liste von Tupeln in ein Wörterbuch um.
Eine andere Methode zum Konvertieren der Liste in ein Wörterbuch ist die Verwendung eines Wörterbuchverständnisses. Dieser Ansatz ist prägnanter und einfacher zu lesen, insbesondere für größere Listen:
b = {a[i]: a[i+1] for i in range(0, len(a), 2)}
Dieses Verständnis iteriert paarweise über die Liste a und weist das erste Element dem Schlüssel und das zweite Element dem Wert zu.
Wenn die Liste sehr umfangreich ist, möchten Sie möglicherweise die Erstellung von Zwischenlisten vermeiden. In solchen Fällen können Sie die Funktion itertools.izip() verwenden, um die Liste langsam zu durchlaufen, ohne eine temporäre Liste zu erstellen. Die Syntax für diesen Ansatz lautet:
from itertools import izip i = iter(a) b = dict(izip(i, i))
In Python 3 ist die zip()-Funktion bereits faul, sodass Sie izip() nicht verwenden müssen. Sie können auch den „Walross“-Operator (:=) verwenden, um dies in eine Zeile zu schreiben:
b = dict(zip(i := iter(a), i))
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine flache Liste von Schlüssel-Wert-Paaren effizient in ein Wörterbuch in Python konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
