


Bagaimana untuk Memulakan Kamus Senarai Kosong dengan betul dalam Python?
Pendekatan untuk Memulakan Kamus Senarai Kosong dalam Python
Mencipta kamus senarai dalam Python boleh dicapai menggunakan pelbagai kaedah. Walau bagaimanapun, jika percubaan dibuat menggunakan kaedah dict.fromkeys(), seseorang mungkin menghadapi masalah apabila mengemas kini kunci individu turut mengubah suai semua kunci lain dalam kamus.
Memahami dict.fromkeys( ) Kaedah
Kaedah dict.fromkeys() dalam Python memulakan kamus baharu dengan kunci yang ditentukan dengan hujah pertama. Nilai yang dikaitkan dengan setiap kunci ialah hujah kedua, yang lalai kepada Tiada. Apabila senarai kosong [] disediakan sebagai hujah kedua, semua nilai dalam kamus yang terhasil merujuk kepada objek senarai yang sama. Tingkah laku ini membawa kepada hasil yang tidak dijangka yang disebut dalam soalan.
Kaedah Alternatif untuk Permulaan
Untuk mengelakkan isu yang disebutkan di atas, pendekatan alternatif boleh digunakan:
1. Dict Comprehension (Python 2.7 and Higher)
data = {key: [] for key in range(2)}
Pendekatan ini menggunakan pemahaman kamus untuk mencipta kamus baharu di mana setiap kunci dipetakan ke senarai kosong.
2. Pemahaman Senarai (Python 2.4-2.6)
data = dict([(key, []) for key in range(2)])
Dalam kes ini, pemahaman senarai digunakan untuk menjana senarai tupel, di mana setiap tupel terdiri daripada kunci dan senarai kosong. Senarai tupel kemudian diserahkan kepada pembina dict untuk mencipta kamus.
3. Ungkapan Penjana (Python 2.4-2.6)
data = dict((key, []) for key in range(2))
Sama seperti pendekatan pemahaman senarai, ungkapan penjana boleh digunakan terus dalam pembina dict, menghapuskan keperluan untuk kurungan di sekelilingnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memulakan Kamus Senarai Kosong dengan betul dalam Python?. 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 Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
