15 вещей, которые нужно знать о словарях Python

Практическое руководство по применению словарей Python. Для профи, хорошо знакомых со структурой dict, бонус об улучшенных словарях в модуле collections и применении словарей в библиотеке pandas.

15 вещей, которые нужно знать о словарях Python — IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ 2020

1. Что такое
словарь в Python?

Словари в Python – это изменяемые отображения
ссылок на объекты, доступные
по ключу. Словари
представляют собой структуры
данных, в которых уникальные
ключи отображают значения. Ключ и значение разделяются двоеточием, пары ключ-значения отделяются запятыми, а словарь целиком ограничивается фигурными скобками {}. Ниже
приведены три словаря, содержащие
сведения о населении пяти крупнейших городов
Германии, список покупок и оценки студентов.

            >>> population = {'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056 }
>>> products = {'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100}
>>> grades = {'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 3.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5}
        

Три этих словаря будут использоваться далее в руководстве. Чтобы лучше разобраться в теме словарей, советуем проходить этот текст вместе с интерпретатором Python.

2. Создание
словаря
при помощи dict()

Кроме прямого описания, словари также можно создавать с помощью
встроенной функции dict(). Эта функция
принимает любое
количество именованных
аргументов.

            >>> students_ages = dict(Amanda=27, Teresa=38, Paula=17, Mario=40)
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}

        

Методы можно комбинировать:

            >>> students_ages = dict({'Amanda': 27, 'Teresa': 38}, Paula=17, Mario=40)
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
        

Другой вариант – использовать список
кортежей. Каждый кортеж
должен содержать два объекта: ключ и значение.

            >>> students_ages = dict([('Amanda', 27), ('Teresa', 38), ('Paula', 17), ('Mario', 40)])
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}

        

Наконец, можно создать словарь,
используя два списка. Вначале строим итератор кортежей с
помощью функции zip(). Затем используем ту же функцию dict() для построения
словаря.

            >>> students = ['Amanda', 'Teresa', 'Paula', 'Mario']
>>> ages = [27, 38, 17, 40]
>>> students_ages = dict(zip(students, ages))
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
        

3. Получение значений из
словаря

Для доступа к значениям
словаря мы
не можем использовать числовой индекс
(как в случае со списками или кортежами). Однако схема извлечения значения похожа на индексацию: вместо числа в квадратные скобки подставляется ключ. При попытке получить доступ к значению с
помощью несуществующего ключа будет вызвана ошибка KeyError.

Чтобы избежать получения
исключения с несуществующими
ключами, можно воспользоваться методом
dict.get(key[, default]). Этот метод возвращает
значение для ключа, если ключ находится
в словаре, иначе возвращает значение
по умолчанию default. Если значение по умолчанию
не задано, метод возвращает None (но никогда не возвращает
исключение).

            >>> print(population['Munich'])
1471508
>>> print(population[1])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 1
>>> print(population['Stuttgart'])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Stuttgart'
>>> print(population.get('Munich'))
1471508
>>> print(population.get('Stuttgart'))
None
>>> print(population.get('Stuttgart', 'Not found'))
Not found
        

4. Добавление
элементов в словарь

Добавить одиночный элемент в
словарь можно следующим образом:

            >>> products['pillow'] = 10
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10}

        

Для добавления
нескольких элементов одновременно можно применять метод dict.update([other]). Он обновляет словарь парами
ключ-значение из other,
перезаписывая существующие ключи.

            >>> products.update({'shelf': 70, 'sofa': 300})
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 300}
>>> grades.update(Violeta=5.5, Marco=6.5, Paola=8)
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 3.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 5.5, 'Marco': 6.5, 'Paola': 8}
>>> population.update([('Stuttgart', 632743), ('Dusseldorf', 617280)])
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056, 'Stuttgart': 632743, 'Dusseldorf': 617280}
        

Как показано выше, метод
update() может принимать в качестве аргумента
не только словарь, но и список
кортежей или именованные
аргументы.

5. Изменение элементов словаря

Изменим значение
элемента, обратившись к ключу с помощью
квадратных скобок ([]). Для изменения
нескольких значений сразу есть метод .update(). Он перезаписывает существующие
ключи.

Увеличим цену дивана на 100
единиц и изменим
оценки двух студентов.

            >>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 300}
>>> products['sofa'] = 400
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 400}
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 3.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 5.5, 'Marco': 6.5, 'Paola': 8}
>>> grades.update({'Normando': 2.5, 'Violeta': 6})
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 2.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 6, 'Marco': 6.5, 'Paola': 8}
        

6. Удаление элементов
словаря

Для удаления элемента из
словаря можно использовать либо del
dict[key]
, либо dict.pop(key[, default]). В первом случае из словаря удаляется соответствующая пара. Или, если такого ключа нет, возвращается KeyError.

            >>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056, 'Stuttgart': 632743, 'Dusseldorf': 617280}
>>> del population['Ingolstadt']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Ingolstadt'
>>> del population['Dusseldorf']
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056, 'Stuttgart': 632743}
        

Метод dict.pop(key[,
default])
удаляет из словаря
элемент с заданным ключом и возвращает
его значение. Если ключ
отсутствует, метод возвращает
значение default
. Если значение default не задано и ключа не существует, метод
pop() вызовет исключение KeyError.

            >>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056, 'Stuttgart': 632743}
>>> population.pop('Stuttgart')
632743
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056}
>>> print(population.pop('Ingolstadt', 'Value not found'))
Value not found
>>> population.pop('Garching')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Garching'
        

7. Проверка наличия ключа

Чтобы проверить, существует ли ключ
в словаре, достаточно воспользоваться операторами принадлежности:

            >>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056}
>>> print('Ingolstadt' in population)
False
>>> print('Munich' in population)
True
>>> print('Ingolstadt' not in population)
True
>>> print('Munich' not in population)
False
        

8. Копирование
словаря

Чтобы скопировать словарь, можно использовать метод словаря copy(). Этот метод возвращает
поверхностную
копию словаря. Мы должны
быть осторожны с такими
копиями: если словарь содержит списки, кортежи
или множества,
то в созданной
копии будут только ссылки на объекты
из оригинала.

            >>> students = {'Marco': 173, 'Luis': 184, 'Andrea': 168}
>>> students_2 = students.copy()  # поверхностная копия
>>> students_2['Luis'] = 180
>>> print(students)
{'Marco': 173, 'Luis': 184, 'Andrea': 168}
>>> print(students_2)
{'Marco': 173, 'Luis': 180, 'Andrea': 168}
>>> students_weights = {'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> students_weights_2 = students_weights.copy()
>>> students_weights_2['Luis'][0] = 180
>>> print(students_weights)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [180, 80], 'Andrea': [168, 57]}
        

Изменение в списке students_2 затронуло список students, так как список, содержащий вес и рост, содержит ссылки, а не дубликаты. Чтобы избежать этой проблемы,
создадим
глубокую копию, используя функцию
copy.deepcopy(x):

            >>> import copy
>>> students_weights = {'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> students_weights_2 = copy.deepcopy(students_weights)
>>> students_weights_2['Luis'][0] = 180
>>> print(students_weights)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> print(students_weights_2)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [180, 80], 'Andrea': [168, 57]}
        

При использовании глубокого
копирования создается полностью
независимая копия.

Важно помнить, что оператор
= не
создаёт копию словаря. Он
присваивает другое имя,
но относящееся
к тому же словарю, т. е.
любое
изменение нового словаря
отражается на
исходном.

            >>> fruits = {'Orange': 50, 'Apple': 65, 'Avocado': 160, 'Pear': 75}
>>> fruits_2 = fruits
>>> fruits_2.pop('Orange')
50
>>> print(fruits)
{'Apple': 65, 'Avocado': 160, 'Pear': 75}
        

9. Определение
длины словаря

Чтобы выяснить сколько пар
ключ-значение содержится в словаре, достаточно воспользоваться функцией len():

            >>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056}
>>> print(len(population))
5
        

10. Итерация
словаря

10.1 Итерация
ключей

Чтобы перебрать все ключи, достаточно провести итерацию по элементам объекта словаря:

            >>> for city in population:
...     print(city)
... 
Berlin
Hamburg
Munich
Cologne
Frankfurt
        

10.2 Итерация
значений

Вычислим
сколько людей проживает в пяти крупнейших
городах Германии. Применим метод dict.values(), возвращающий список значений словаря:

            >>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt': 753056}
>>> inhabitants = 0
>>> for number in population.values():
...     inhabitants += number
... 
>>> print(inhabitants)
8880821
        

В пяти крупнейших городах Германии живут почти 9 миллионов человек.

10.3 Итерация
ключей и
значений

В
случае, если нужно работать
с ключами и значениями одновременно, обратимся к методу
dict.items(),
возвращающему пары ключ-значение в
виде списка кортежей.

            >>> min_grade = 10
>>> min_student = ''
>>> for student, grade in grades.items():
...     if grade < min_grade:
...             min_student = student
...             min_grade = grade
... 
>>> print(min_student)
Normando
        

11. Генераторы
словарей

Цикл
for удобен,
но
сейчас попробуем более эффективный и
быстрый способ – генератор словарей.
Синтаксис выглядит так: {key:
value for vars in iterable}

Отфильтруем товары из словаря products по цене ниже 100 евро, используя
как цикл for,
так и генератор словарей.

            >>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 400}
>>> products_low = {}
>>> for product, value in products.items():
...     if value < 100:
...             products_low.update({product: value})
... 
>>> print(products_low)
{'chair': 40, 'lamp': 14, 'pillow': 10, 'shelf': 70}
>>> products_low = {product: value for product, value in products.items() if value < 100}
>>> print(products_low)
{'chair': 40, 'lamp': 14, 'pillow': 10, 'shelf': 70}
        

Результаты
идентичны, при этом генератор словарей
записан компактнее.

12. Вложенные
словари

Вложенные
словари – это
словари, содержащие другие словари. Мы
можем создать вложенный словарь так
же, как мы создаем обычный словарь,
используя фигурные скобки.

Следующий
вложенный словарь содержит информацию
о пяти известных произведениях искусства.
Как можно заметить, значениями
словаря являются другие словари.

            # вложенный словарь, содержащий информацию об известных произведениях искусства
works_of_art = {'The_Starry_Night': {'author': 'Van Gogh', 'year': 1889, 'style': 'post-impressionist'},
                'The_Birth_of_Venus': {'author': 'Sandro Botticelli', 'year': 1480, 'style': 'renaissance'},
                'Guernica': {'author': 'Pablo Picasso', 'year': 1937, 'style': 'cubist'},
                'American_Gothic': {'author': 'Grant Wood', 'year': 1930, 'style': 'regionalism'},
                'The_Kiss': {'author': 'Gustav Klimt', 'year': 1908, 'style': 'art nouveau'}}
        

Создадим вложенный словарь,
используя dict(), передавая пары
ключ-значение
в
качестве именованных
аргументов.

            # вложенный словарь, созданный при помощи dict()
works_of_art = dict(The_Starry_Night={'author': 'Van Gogh', 'year': 1889, 'style': 'post-impressionist'},
                    The_Birth_of_Venus={'author': 'Sandro Botticelli', 'year': 1480, 'style': 'renaissance'},
                    Guernica={'author': 'Pablo Picasso', 'year': 1937, 'style': 'cubist'},
                    American_Gothic={'author': 'Grant Wood', 'year': 1930, 'style': 'regionalism'},
                    The_Kiss={'author': 'Gustav Klimt', 'year': 1908, 'style': 'art nouveau'})

        

Для
доступа к элементам во вложенном словаре указываем ключи, используя несколько
квадратных скобок ([ ][ ]).

            >>> print(works_of_art['Guernica']['author'])
Pablo Picasso
>>> print(works_of_art['American_Gothic']['style'])
regionalism
        

13.
Альтернативные
типы данных

Модуль
collections
предоставляет альтернативные типы
данных: OrderedDict,
defaultdict и
Counter, расширяющие возможности обычных словарей. У нас есть подробная статья о модуле collections, которая помогает не изобретать уже известные структуры данных Python. Здесь мы остановимся на трех типах данных, наиболее близких к словарям.

13.1. OrderedDict

OrderedDict
содержит
словарь, хранящий порядок добавления
ключей. В
Python 3.6+ словари запоминают порядок,
а
для предыдущих
версий Python можно использовать OrderedDict.

            >>> import collections
>>> dictionary = collections.OrderedDict({'hydrogen': 1, 'helium': 2, 'carbon': 6, 'oxygen': 8})
>>> print(type(dictionary))
<class 'collections.OrderedDict'>
        

С
OrderedDict
можно
использовать
операции
с элементами, методы и
функции, как при
работе с
обычным словарем.

13.2. defaultdict

defaultdict – подкласс
словаря, присваивающий
значение
по умолчанию при отсутствии ключа. Он
никогда не выдаст
KeyError,
если
мы попробуем
получить
доступ к элементу, который отсутствует
в словаре. Будет
создана новая запись. В приведенном ниже примере
ключи создаются с
различными значениями в зависимости
от функции, используемой в качестве
первого аргумента.

            >>> default_1 = collections.defaultdict(int)
>>> default_1['missing_entry']
0
>>> print(default_1)
defaultdict(<class 'int'>, {'missing_entry': 0})
>>> default_2 = collections.defaultdict(list, {'a': 1, 'b': 2})
>>> default_2['missing_entry']
[]
>>> print(default_2)
defaultdict(<class 'list'>, {'a': 1, 'b': 2, 'missing_entry': []})
>>> default_3 = collections.defaultdict(lambda : 'Not given', a=1, b=2)
>>> default_3['missing_entry']
'Not given'
>>> print(default_3)
defaultdict(<function <lambda> at 0x7f75d97d6840>, {'a': 1, 'b': 2, 'missing_entry': 'Not given'})
>>> import numpy as np
>>> default_4 = collections.defaultdict(lambda: np.zeros(2))
>>> default_4['missing_entry']
array([0., 0.])
>>> print(default_4)
defaultdict(<function <lambda> at 0x7f75bf7198c8>, {'missing_entry': array([0., 0.])})
        

13.3. Counter

Counter – подкласс
словаря, подсчитывающий
объекты хеш-таблицы.
Функция возвращает объект Counter,
в
котором элементы хранятся как ключи, а
их количество в виде значений. Эта функция позволяет подсчитать элементы
списка:

            >>> letters = ['a', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b', 'c', 'a']
>>> counter = collections.Counter(letters)
>>> print(counter)
Counter({'a': 5, 'c': 2, 'b': 1})
>>> print(counter.most_common(2))
[('a', 5), ('c', 2)]
        

Как
показано выше, мы можем легко получить
наиболее часто используемые элементы
с помощью метода most_common([n]). Этот метод
возвращает список n наиболее часто
встречающихся элементов и их количество.

14.
Создание
Pandas DataFrame из
словаря

Pandas
DataFrame – это
двумерная
таблица
со
строками и столбцами, создаваемая в библиотеке анализа данных pandas. Это очень мощная библиотека для работы с данными. Ранее мы рассказывали как можно анализируовать данные с помощью одной строки на Python в pandas (да и вообще о разных трюках работы с библиотекой).

Объект DataFrame
создается
с помощью функции pandas.DataFrame(),
принимающей различные типы данных
(списки, словари, массивы numpy).
В этой статье разберем
только те способы создания датафрейма, которые
предполагают использование словарей.

14.1. Создание DataFrame из
словаря

Создадим DataFrame из словаря,
где ключами
будут имена столбцов,
а значениями – данные столбцов:

            import pandas as pd

# создать Pandas DataFrame из словаря - ключ (название столбца) - значение (информация в столбце)
df = pd.DataFrame({'name': ['Mario', 'Violeta', 'Paula'],
                     'age': [22, 27, 19],
                     'grades': [9, 8.5, 7]})

print(df)
        

По умолчанию индексом
является номер строки (целое число,
начинающееся с 0). Изменим
индексы, передав список индексов
в DataFrame.

            # создать Pandas DataFrame из словаря - ключ (название столбца) - значение (информация в столбце) - с собственными индексами
import pandas as pd

df_index = pd.DataFrame({'name': ['Mario', 'Violeta', 'Paula'],
                     'age': [22, 27, 19],
                     'grades': [9, 8.5, 7]}, index=['student_1', 'student_2', 'student_3'])


print(df_index)
        

14.2. Создание DataFrame из
списка словарей

Список словарей также может быть
использован для создания DataFrame, где
ключи – имена
столбцов. Как и раньше, мы можем изменять
индексы, передавая список индексов в
функцию DataFrame.

            # создать Pandas DataFrame из списка словарей - ключи (названия столбцов) с собственными индексами
import pandas as pd

df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
                     {'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},
                     {'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3'])

print(df_2)
        

15. Функции в Pandas,
использующие словари

В Pandas есть несколько функций, использующих
словари в качестве входных значений,
например, pandas.DataFrame.rename
и
pandas.DataFrame.replace.

15.1. pandas.DataFrame.rename

Эта функция возвращает DataFrame с
переименованными метками осей. На
вход можно подать
словарь, в котором ключи – старые имена, а значения – новые. Метки,
не содержащиеся в словаре, остаются
неизменными.


            # изменить метки индекса в df_2
import pandas as pd

df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
                     {'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},
                     {'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3'])

df_2.rename(index={'student_1': 'new_label_1', 'student_2': 'new_label_2'}, inplace=True)

print(df_2)
        

15.2. pandas.DataFrame.replace

Эта функция меняет значения
DataFrame на другие значения.
Мы можем использовать
словарь с функцией замены для изменения
DataFrame, где ключи представляют
собой
существующие записи, а значения –
новые.


            # заменить Mario --> Maria и Paula --> Paola
import pandas as pd

df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
                     {'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},
                     {'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3'])
df_2.replace({'Mario': 'Maria', 'Paula': 'Paola'}, inplace=True)

print(df_2)

        

***

Итак, мы рассмотрели разные способы создания словаря, базовые операции (добавление, изменение, удаление элементов). Также мы узнали когда стоит использовать глубокую копию словаря вместо поверхностной. Научились строить матрёшки – вложенные словари. Такие конструкции встретятся, когда вы будете качать, например, с ВКонтакте через его API разнообразную информацию.

Если вы любите Python, Библиотека программиста подготовила ещё много интересных материалов об этом замечательном языке:

Свежие материалы доступны по тегу Python.

Источники

Специально для сайта ITWORLD.UZ. Новость взята с сайта Библиотека программиста