


Defaultdict vs. Regular Dictionary: Bilakah Anda Harus Menggunakan `defaultdict`?
Defaultdict vs. Regular Dictionary: Understanding the Distinction
Kamus terbina dalam Python ialah struktur data asas yang menyimpan pasangan nilai kunci. Walau bagaimanapun, jenis defaultdict menawarkan ciri unik yang membezakannya daripada kamus biasa.
Perbezaan Utama: Menekan Pengecualian Ralat Kunci
Apabila mengakses kunci yang tidak wujud dalam kamus biasa, anda akan menghadapi pengecualian KeyError. Sebaliknya, defaultdicts menyediakan cara untuk mengendalikan senario sedemikian dengan anggun dengan mencipta entri lalai secara automatik untuk kunci yang hilang.
Mencipta Item Lalai
Untuk mengawal jenis lalai item yang dibuat, anda menentukan objek "boleh dipanggil" sebagai hujah kepada pembina lalai. Sebagai contoh, dua contoh daripada dokumentasi Python:
- Dalam contoh pertama, objek defaultdict dimulakan dengan int sebagai boleh panggil, jadi ia menjana objek integer (0) sebagai item lalai.
- Dalam contoh kedua, objek defaultdict menggunakan senarai sebagai boleh panggil, menghasilkan senarai kosong sebagai lalai item.
Contoh Penciptaan Item Lalai:
Pertimbangkan coretan kod berikut:
import collections # Create a defaultdict with initial values set to 0 s = 'mississippi' d = collections.defaultdict(int) for char in s: d[char] += 1 print(d) # Output: {'m': 1, 'i': 4, 's': 4, 'p': 2} # Create a defaultdict with initial values as empty lists colors = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d = collections.defaultdict(list) for color, count in colors: d[color].append(count) print(d) # Output: {'blue': [2, 4], 'red': [1], 'yellow': [1, 3]}
Dengan memahami perbezaan antara lalai dan kamus biasa, anda boleh memanfaatkan keupayaan lalai untuk mengendalikan kunci yang hilang dengan berkesan dalam Python anda aplikasi.
Atas ialah kandungan terperinci Defaultdict vs. Regular Dictionary: Bilakah Anda Harus Menggunakan `defaultdict`?. 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.

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.

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.

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
