


Mengapakah Pesanan Kamus Python Tidak Konsisten dalam Versi Lama tetapi Konsisten dalam Python 3.7 dan Kemudian?
Memahami Susunan Kamus dalam Python
Mengapa Python memesan kamus secara tidak konsisten? Soalan ini telah membingungkan ramai pengaturcara, terutamanya memandangkan bahawa kamus sepatutnya koleksi tidak tersusun.
Dalam Versi Python Lama
Untuk versi Python yang lebih awal, susunan kamus bukanlah secara rawak sepenuhnya. Ia adalah berdasarkan fungsi cincang dalaman yang digunakan untuk menentukan lokasi setiap pasangan nilai kunci dalam jadual cincang. Walaupun susunan elemen adalah konsisten, ia tidak dapat dilihat dengan mudah.
Perubahan yang Diperkenalkan dalam Python 3.7
Bermula dengan Python 3.7, pelaksanaan struktur data dict mengalami perubahan yang ketara. Kamus kini mengekalkan susunan sisipan, memastikan susunan unsur kekal konsisten dan boleh diramal. Ini dicapai dengan memasukkan senarai terpaut ke dalam pelaksanaan jadual cincang.
Pelaksanaan Kamus Python
Kamus Python dilaksanakan sebagai jadual cincang yang menggunakan fungsi yang dipanggil fungsi cincang untuk menentukan lokasi daripada setiap pasangan nilai kunci. Fungsi cincang menjana indeks unik untuk setiap kunci, memastikan perolehan semula yang cepat dan cekap.
Dalam versi Python yang lebih lama, jadual cincang adalah satu-satunya struktur storan. Ini bermakna susunan elemen ditentukan oleh tertib kunci dicincang, yang tidak serta-merta jelas.
Pemeliharaan Pesanan dalam Python 3.7 dan Beyond
Dalam Python 3.7, satu pautan list telah ditambahkan pada pelaksanaan jadual hash. Senarai terpaut ini menjejaki susunan pasangan nilai kunci disisipkan. Dengan mengekalkan susunan ini, Python memastikan susunan elemen adalah konsisten dan boleh diramal.
Contoh
Dalam versi Python sebelum 3.7, kod berikut akan menghasilkan susunan yang tidak konsisten:
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} print("\n".join(my_dict)) # Output: Random order
Walau bagaimanapun, dalam Python 3.7 dan lebih baru, perintahnya adalah dipelihara:
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} print("\n".join(my_dict)) # Output: a, b, c
Kesimpulan
Gelagat pesanan kamus Python telah berkembang dari semasa ke semasa. Dalam versi yang lebih lama, pesanan itu tidak serta-merta jelas tetapi konsisten kerana sifat pelaksanaan jadual cincang. Bermula dengan Python 3.7, kamus mengekalkan susunan sisipan, menjadikan pesanan lebih intuitif dan boleh diramal.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Pesanan Kamus Python Tidak Konsisten dalam Versi Lama tetapi Konsisten dalam Python 3.7 dan Kemudian?. 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.

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 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.

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.

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
