


Comment puis-je convertir efficacement une liste tabulaire en dictionnaire en Python ?
Conversion de listes tabulaires en dictionnaires en Python
Souvent en programmation, nous rencontrons des scénarios où les données sont organisées sous un format tabulaire, comme un liste où les indices pairs représentent les clés et les indices impairs représentent les valeurs correspondantes. La tâche est de transformer cette liste en dictionnaire.
Solution :
Le moyen le plus propre et le plus efficace de réaliser cette conversion consiste à utiliser les fonctions intégrées de Python :
b = dict(zip(a[::2], a[1::2]))
Ce code parcourt efficacement la liste a, en la découpant à l'aide de l'opérateur de tranche étendu [::2], qui ignore tous les autres éléments. Le résultat est deux listes : a[::2] contient les clés et a[1::2] contient les valeurs. Ces listes sont ensuite utilisées pour construire un dictionnaire à l'aide de la fonction dict().
Pour les grandes listes, une approche alternative est recommandée pour éviter de créer des listes temporaires :
from itertools import izip i = iter(a) b = dict(izip(i, i))
Cette méthode utilise le Fonction iter() pour créer un itérateur pour la liste a. La fonction izip() (ou zip() dans Python 3) entrelace les éléments de chaque itérateur, créant un nouvel itérateur qui génère des tuples de clés et de valeurs. Ces tuples sont ensuite transmis à dict() pour construire le dictionnaire.
Dans Python 3, une autre méthode syntaxiquement pratique est :
b = {a[i]: a[i+1] for i in range(0, len(a), 2)}
Ce code utilise une compréhension de dictionnaire qui parcourt la liste indices par étapes de deux, assemblant les clés et les valeurs dans un nouveau dictionnaire.
Dans Python 3.8 et versions ultérieures, l'opérateur "morse" (:=) fournit une manière concise d'écrire ceci sur une seule ligne :
b = dict(zip(i := iter(a), i))
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
