


Bagaimanakah Saya Boleh Menapis Kamus Python Berdasarkan Keadaan Menggunakan Pemahaman Dict?
Menapis Kamus Berdasarkan Keadaan Menggunakan Pemahaman Dict
Memandangkan kamus dengan pasangan nilai kunci, adalah perkara biasa untuk menapis item tertentu berdasarkan pada kriteria tertentu. Kamus Python menyediakan beberapa kaedah untuk menapis, termasuk penggunaan teknik pemahaman.
Pendekatan Pemahaman Dict
Satu penyelesaian yang elegan untuk menapis kamus adalah melalui pemahaman dict. Sintaks ini membolehkan anda mencipta kamus baharu dengan menggunakan syarat pada setiap item dalam kamus asal. Kamus yang terhasil hanya akan mengandungi kunci dan nilai yang memenuhi kriteria yang ditetapkan.
Contohnya, untuk menapis kamus (titik) yang mengandungi koordinat titik ('x', 'y') dan pilih yang mempunyai nilai kurang daripada 5 untuk 'x' dan 'y', anda boleh menggunakan kod berikut:
{k: v for k, v in points.items() if v[0] < 5 and v[1] < 5}
Dalam versi Python sebelum 2.7, anda boleh menggunakan iteritems() dan bukannya item():
{k: v for k, v in points.iteritems() if v[0] < 5 and v[1] < 5}
Penapisan Item dengan Pemahaman Senarai
Walaupun pemahaman dict menawarkan pendekatan yang ringkas, anda juga boleh menapis item menggunakan pemahaman senarai. Walau bagaimanapun, kaedah ini memerlukan langkah tambahan untuk membina kamus baharu:
points_small = {} for item in [i for i in points.items() if i[1][0] < 5 and i[1][1] < 5]: points_small[item[0]] = item[1]
Kod ini mula-mula mencipta senarai item yang memenuhi syarat dan kemudian membina kamus baharu (points_small) dengan mengulang senarai. Walaupun tidak secekap menggunakan pemahaman dict, ia boleh berguna apabila manipulasi lanjut bagi item yang ditapis diperlukan sebelum mencipta kamus baharu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menapis Kamus Python Berdasarkan Keadaan Menggunakan Pemahaman Dict?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
