ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Pythonのdict関数の使い方を詳しく解説

Pythonのdict関数の使い方を詳しく解説

Nov 10, 2023 pm 03:20 PM
python dict

dict 関数の使用法: 1. "**kwarg" パラメータを使用して辞書を初期化します; 2. "mapping" パラメータを使用して辞書を初期化します; 3. "iterable" パラメータを使用して辞書を初期化します; 4. 空の辞書を作成します。

Pythonのdict関数の使い方を詳しく解説

Python の dict() 関数は、辞書オブジェクトの作成に使用され、キーと値のペアを初期化できます。この関数は、各要素がキーと値のペアを含むタプルである反復可能なオブジェクトをパラメーターとして受け入れることができます。この記事ではdict()関数の使い方や例文を詳しく紹介します。

dict() 関数の構文

dict() 関数の構文は次のとおりです。

dict(**kwarg)
dict(mapping, **kwarg)
dict(iterable, **kwarg)
ログイン後にコピー

パラメータの説明:

#**kwarg: 辞書の初期化に使用されるキーと値のペア。

マッピング: 辞書。辞書を初期化するために使用されます。

iterable: 反復可能なオブジェクト。各要素はキーと値のペアを含むタプルです。

**kwarg パラメータを使用して辞書を初期化します

キーと値のペアがキーワード引数の形式で dict() 関数に渡されると、次のようになります。辞書の初期化データ。例:

d = dict(a=1, b=2, c=3)
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
ログイン後にコピー

上記のコードでは、キーワード パラメーター a=1、b=2、c=3 を使用して辞書 d を初期化します。

マッピング パラメータを使用して辞書を初期化する

辞書がパラメータとして dict() 関数に渡されると、辞書のキーと値のペアが使用されます。辞書の初期化データとして辞書を格納します。例:

m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
d = dict(m)
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
ログイン後にコピー

上記のコードでは、辞書 m を使用して辞書 d を初期化します。

反復可能なパラメーターを使用して辞書を初期化する

反復可能なオブジェクトがパラメーターとして dict() 関数に渡されると、各要素がキーと値として扱われます。タプルをペアにし、これらのタプルを辞書の初期化データとして使用します。例:

i = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
d = dict(i)
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
ログイン後にコピー

上記のコードでは、反復可能オブジェクト i を使用してディクショナリ d を初期化します。

dict() 関数のその他の使用法

dict() 関数は、空の辞書を作成するために使用することもできます。例:

d = dict()
print(d)  # 输出:{}
ログイン後にコピー

dict() 関数に渡されるパラメータにキーワード パラメータと辞書または反復可能オブジェクトのパラメータの両方がある場合、最初にキーワード パラメータで初期化され、次に辞書または反復可能オブジェクトが使用されます。パラメータ。オブジェクトパラメータを反復処理して更新します。例:

d = dict(a=1, b=2, c=3, d={'x': 10, 'y': 20}, e=[1, 2, 3])
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': {'x': 10, 'y': 20}, 'e': [1, 2, 3]}
ログイン後にコピー

dict() 関数に渡されるパラメーターに重複したキーがある場合、後続のキーと値のペアは前のキーと値のペアを上書きします。例:

d = dict(a=1, b=2, c=3, b=4)
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 4, 'c': 3}
ログイン後にコピー

dict() 関数は、他のタイプのオブジェクトを辞書に変換するために使用することもできます。たとえば、キーと値のペアを含むタプルのリストを辞書に変換します。

t = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
d = dict(t)
print(d)  # 输出:{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
ログイン後にコピー

要約

Python の dict() 関数は、辞書オブジェクトの作成と初期化に使用されます。 。キーワード パラメータ、辞書パラメータ、反復可能なオブジェクト パラメータを受け入れ、さまざまなパラメータ形式に従って初期化できます。 dict() 関数を使用する場合は、キーの重複とキーと値のペアの順序に注意する必要があります。同時に、dict() 関数を使用して、他のタイプのオブジェクトを辞書に変換することもできます。

以上がPythonのdict関数の使い方を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PHPおよびPython:コードの例と比較 PHPおよびPython:コードの例と比較 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

Dockerの原則の詳細な説明 Dockerの原則の詳細な説明 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Apr 15, 2025 am 12:16 AM

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

ミニオペンCentosの互換性 ミニオペンCentosの互換性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

CentosでPytorchバージョンを選択する方法 CentosでPytorchバージョンを選択する方法 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

NginxをCentosにインストールする方法 NginxをCentosにインストールする方法 Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。

See all articles