Python Dictionaries와 어떻게 일합니까?

Python Dictionaries에서 어떻게 작업합니까?

Python Dictionaries는 데이터를 키 값 쌍에 저장하는 기본 데이터 구조입니다. 키는 불변 (문자열, 숫자 또는 튜플)이어야하며 값은 모든 데이터 유형 일 수 있습니다. 사전은 변하지 않으며 (Python 3.6 이상에서, 3.7에서 주문) 요소의 순서는 보장되지 않습니다. 그들은 열쇠와 값을 분리하기 위해 Curly Braces와 Colons

>를 사용하여 정의됩니다.

다음은 간단한 예입니다. {} 값에 액세스하려면 정사각형 브래킷 내에서 키를 사용합니다. 이를 피하려면 키를 찾을 수없는 경우 기본값을 반환하는 : 메소드 (일반적으로 )를 반환 할 수 있습니다.

는 새로운 키에 값을 할당하여 단순히 새 키 값 쌍을 추가 할 수 있습니다. value) :

사전을 통해 반복하는 것은 키, 값 또는 둘 다를 사용하여 수행 할 수 있습니다.

Python 사전을 조작하는 일반적인 방법은 무엇입니까?

my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

위에서 설명한 기본 작업을 넘어 Python 사전은 몇 가지 유용한 방법을 제공합니다.

• : 사전에서 모든 항목을 제거합니다. clear()
• : 얕은 사전 사본을 만듭니다. 사본이 아닌 참조를 생성하는 단순히 copy()를 할당하는 것과 구별하는 것이 중요합니다. : new_dict = my_dict는 반복 가능한 기본값과 지정된 기본값으로 키로 새로운 사전을 만듭니다. pairs.
• : fromkeys(iterable, value) 사전 키 목록을 표시하는보기 객체를 리턴합니다. :
임의의 키 값을 제거하고 반환합니다 (lifo 시나리오에서 유용한) 사전, 그 가치를 반환하십시오. 그렇지 않은 경우 의 값으로 키를 삽입하고 value items()를 반환하십시오. 피하는 데 유용합니다
• keys() : :
는 다른 사전의 키 값 쌍으로 사전을 업데이트하거나 키 값 쌍의 반복 할 수 있습니다.
• popitem() :
• Python 사전에서 데이터를 효율적으로 검색하고 검색합니까? Python 사전에서 데이터를 검색하고 검색하는 주요 방법은 키를 사용하는 것입니다. 이 작업은 평균 시간 복잡성이 O (1) - 일정한 시간으로 매우 효율적입니다. 그러나 값을 기준으로 검색 해야하는 경우 O (n)-선형 시간의 시간 복잡성이있는 사전을 통해 반복해야합니다. 여기서 N은 사전의 항목 수입니다. setdefault(key, value) 효율적인 가치 기반 검색의 경우, 세트와 같은 대체 데이터 구조를 사용하는 경우 (매우 큰 데이터와 복잡한 데이터를 다루는 경우) 대규모 프로젝트에서 Python 사전을 사용하기위한 모범 사례는 무엇입니까? 대규모 프로젝트에서 사전과 함께 작업 할 때 몇 가지 모범 사례를 따라야합니다.
  • 데이터 구조 선택 : 사전이 가장 적절한 데이터 구조인지 고려하십시오. 주문한 데이터가 필요한 경우 (파이썬 3.7 이후 덜 관련성이 없음) 또는 튜플 목록이 더 나을 수 있습니다. 주로 항목의 존재를 확인 해야하는 경우 OrderedDict는 더 효율적일 수 있습니다. set 메모리 효율성 :
  는 매우 큰 사전의 경우 메모리 매핑 된 파일 또는 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 설계된 메모리-맵핑 파일 또는 전문화 된 라이브러리와 같은 더 많은 메모리 효율적인 데이터 구조 또는 기술을 사용하는 것을 고려하십시오. 키와 값은 예상 유형과 형식을 준수합니다. 이것은 예기치 않은 오류를 방지하고 코드 안정성을 향상시킵니다.
  • 오류 처리 : 사전 요소에 액세스 할 때는 항상 잠재적 예외를 처리합니다. 누락 된 키를 우아하게 처리하려면 메소드 또는 블록을 사용하십시오. 코드 가독성 및 유지 관리 가능성 :
  설명 키 이름과 일관된 형식을 사용하여 코드의 가독성과 유지 관리 가능성을 향상시킵니다. 잘 작성된 코드는 대규모 프로젝트에 중요합니다.
  • 동시성 : 여러 스레드에서 사전에 액세스하고 수정 해야하는 경우, 적절한 잠금 메커니즘 (예 : )을 사용하여 인종 조건과 데이터 손상을 방지하기 위해 이 모범 사례에 따라 사용 할 수 있도록 보장 할 수 있습니다. 크고 복잡한 프로젝트에서.

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