


Wie findet man effizient ein bestimmtes Wörterbuch in einer Python-Wörterbuchliste?
Suchen nach bestimmten Wörterbüchern in einer Liste von Wörterbüchern in Python
Angenommen eine Liste von Wörterbüchern, wie zum Beispiel:
[ { "name": "Tom", "age": 10 }, { "name": "Mark", "age": 5 }, { "name": "Pam", "age": 7 } ]
Möglicherweise muss man ein bestimmtes Wörterbuch basierend auf einem bestimmten Kriterium finden und abrufen. Wenn wir beispielsweise das Wörterbuch abrufen möchten, das mit dem Namen „Pam“ verknüpft ist, können wir verschiedene pythonische Ansätze nutzen.
Eine effektive Lösung besteht in der Verwendung eines Generatorausdrucks, wie unten dargestellt:
>>> next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam") {'age': 7, 'name': 'Pam'}
Dieser Generatorausdruck durchläuft jedes Wörterbuch in der Liste und wertet die Bedingung innerhalb von if item["name"] == "Pam" aus. Sobald ein Wörterbuch gefunden wird, das diese Bedingung erfüllt, wird es als Ergebnis zurückgegeben.
Um Situationen zu bewältigen, in denen das gewünschte Wörterbuch möglicherweise nicht vorhanden ist, können wir einen Standardwert bereitstellen, wie vom Benutzer Matt in seinem Kommentar vorgeschlagen. Dies kann mit einer etwas anderen API erreicht werden:
next((item for item in dicts if item["name"] == "Pam"), None)
Wenn wir alternativ den Index des passenden Wörterbuchs und nicht das Wörterbuch selbst bestimmen müssen, können wir die Liste wie folgt auflisten():
next((i for i, item in enumerate(dicts) if item["name"] == "Pam"), None)
Durch den Einsatz dieser Techniken können wir bestimmte Wörterbücher innerhalb einer Liste von Wörterbüchern in Python effizient suchen und abrufen, was uns die Durchführung komplexer Datenmanipulations- und -abrufaufgaben ermöglicht Leichtigkeit.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie findet man effizient ein bestimmtes Wörterbuch in einer Python-Wörterbuchliste?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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 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.
