какой или какие фрагменты кода создадут словари dictionary

Некоторые аспекты работы с Dictionary при разработке нагруженных приложений

На написание этой небольшой заметки меня подтолкнуло несколько проведенных в последнее время собеседований на должность ведущего разработчика в нашу компанию. Некоторые соискатели, как оказалось, недостаточно разбираются в том, что же это за механизм такой, Dictionary, и как его нужно использовать. Столкнулся даже с весьма радикальным мнением: мол, словарь работает очень медленно, причем из-за того, что при создании сразу же помещается в куче больших объектов (LOH), использовать его в коде нельзя и лучше применять запросы к обычным коллекциям с помощью фильтров LINQ!

Конечно же, это не совсем верные утверждения. Словарь как механизм очень часто бывает востребован как при построении высоконагруженного кода, так и при реализации бизнес-логики. Разработчик должен представлять, как устроен словарь, как он работает с памятью, насколько затратен, сколько «следов» оставит в поколениях и LOH, вызывая излишнюю нагрузку на сборщик мусора; как его лучше инициализировать, в каких случаях вместо него лучше использовать коллекцию пар ключ-значение, в каких – сортированную коллекцию и т.д.

В этой заметке мы постараемся разобраться с некоторыми из этих вопросов.

Реализация словаря от Майкрософт базируется, как всем известно, на механизме хэш-таблиц. Это дает в некоторых сценариях недостижимую для других алгоритмов идеальную константную сложность O(1) на операции вставки, поиска, удаления. В некоторых же сценариях отказ от использования этого механизма чреват существенными проблемами с производительностью и потреблением памяти.

Важной особенностью архитектуры является то, что хранение данных организовано с помощью двух массивов одинакового размера:

Эти массивы хранят полезные данные и служебные элементы для быстрого доступа к ним. Массивы создаются с запасом, то есть они практически всегда не заполнены.

Вспомогательная сущность Entry, «оборачивающая» каждую пару ключ-значение, представляет собой значимый тип:

То есть для хранения такой сущности не выделяется отдельное место в куче, она помещается по месту объявления, то есть в данном случае в области памяти, занимаемой массивом _entries. Это заметно лучше, чем в реализации ConcurrentDictionary, где аналогичная сущность представлена ссылочным типом. Подход позволяет снижать нагрузку на память (ведь каждый экземпляр ссылочного типа в 64 разрядной системе требует дополнительно 16 байт на служебные данные и 8 байт непосредственно на ссылку) и на сборщик мусора, которому не нужно тратить время на анализ множества мелких и по сути служебных объектов.

С другой стороны такой массив _entries при активной работе с Dictionary достаточно быстро достигнет 85000 байт и переместится в кучу больших объектов LOH (например, если ключ и значение будут ссылочного типа, то для 64 разрядного приложения это случится при 3372 добавленных значений, а в некоторых случаях и при 1932). Как известно, куча больших объектов при активной работе подвержена фрагментации, что ведет к росту потребляемой приложением неиспользуемой памяти.

Почему разработчики Microsoft не разделили _entries на четыре массива, соответствующих полям Entry? Это бы отдалило перспективу попадания в LOH и в некоторых сценариях снизило потребление памяти (увеличив, скорее всего, частоту сборок мусора). Видимо, посчитали, что выигрыш не настолько велик.

При работе со словарем разработчик должен учитывать, что это не бесплатная структура данных. Для хранения одного значения дополнительно потребляется как минимум 12 байт памяти (4 байта в массиве _buckets и по 4 байта на поля hashCode и next сущности Entry). Создавая в памяти приложения словарь и заполняя его, например, миллионом значений, мы получим как минимум 12МБ перерасхода памяти. Однако только ли этим все ограничится? Нет.

Механизм Dictionary всегда резервирует определенное количество памяти для еще не добавленных элементов. Иначе ни о какой быстрой вставке не могло бы быть и речи. На графике представлена динамика выделения памяти для словаря типа Dictionary при добавлении значений (красный цвет). Для сравнения показано, сколько байт занимает полезная нагрузка – хранимые в словаре данные (синий цвет). Количество добавленных элементов от 500 тыс. до 13 млн. Словарь инициализируется на стартовую емкость 500 тыс.

Как видно, стратегия резервирования памяти по умолчанию при работе со словарем достаточно затратна. Если свободное место в словаре закончилось, то алгоритм обычно решает удвоить текущую емкость, что во многих случаях может оказаться ненужным, так как в приложении не наберется столько полезных данных.

Еще одна особенность работы механизмов алгоритма заключается в том, что при каждом расширении емкости _buckets и _entries создаются заново и все существующие значения просто копируются из старых массивов в новые, после чего ссылки на старые «отпускаются», становятся доступными для сборщика мусора. Для словарей с большим количеством значений каждое такое выделение памяти осуществляется сразу в LOH, что приближает вызов полной сборки мусора.
Например, при работе тестов для создания представленного выше графика приложение аллоцировало суммарно 746МБ и выполнило 3 сборки мусора во втором поколении.

В зависимости от логики работы с данными обычно можно подобрать определенную экономную стратегию:

В чем же причина такого взрывного роста?

В итоге затраты на хранение одного значения увеличиваются с 20 до 76 байт.

Из результатов опыта можно сделать следующие выводы:

Мы выяснили, что нужно учитывать при работе с большими объемами данных. А что же с небольшими словарями? Несколько раз сталкивался с проектами, где хранение данных было организовано с помощью огромной коллекции небольших (на 10-20-30 значений) словарей. Оптимальное ли это решение?

Выполним еще один опыт. Проверим, сколько будет занимать поиск по Dictionary (int count) в сравнении с поиском по структуре:

Здесь count – количество пар ключ-значение, среди которых осуществляется поиск.
Результаты представлены на графике.

Как видно, время поиска с перебором элементов массива линейно растет от 18 наносекунд при count=10 до 134 нс при count=190 (при тестировании создается 50 тыс. таких поисковых массивов). Затраты времени на поиск по словарю сначала существенно превышают поиск перебором (в пике – на 29 нс), но при определенном количестве элементов (в моей тестовой конфигурации при 150) алгоритмы меняются местами, после чего рост времени на поиск по словарю практически прекращается (помним, поиск в словаре при идеальных условиях константный).

Причиной такого поведения является упорядоченность перебора при поиске по массиву, что делает этот поиск предсказуемым для процессора (точнее, для его кэша, попробуйте например поменять при поиске в Entry проход по циклу на обратный, поиск сразу замедлится).
Другой причиной можно назвать заложенную в словарь гибкость, с использованием вызова виртуальных функций (callvirt для GetHashCode и Equals). Такой вызов – достаточно долгая операция. Кстати, в некоторых случаях, если требования к скорости работы алгоритма высоки, можно рассмотреть вопрос о самостоятельной переработке словаря с заменой обобщенного (generic) ключа на ключ конкретного типа. На графике выше приведены результаты скорости поиска в таком модифицированном словаре для нашего тестового случая.

Как видно, архитектура приложения с использованием словарей требует значительно больше памяти на хранение данных.

Я обычно рекомендую придерживаться следующего правила: если число элементов в коллекции не превышает пятидесяти и ключ неуправляемого значимого типа, то для критичного к скорости выполнения кода можно рассмотреть вопрос о возможности использования массивов вместо словарей и сортированных коллекций. Это позволит сэкономить значительное количество ресурсов памяти и процессора.

Во всех представленных примерах нужно учитывать, что в тестовой конфигурации используются данные небольшого размера, поэтому затраты на служебную информацию относительно высоки.
Тестовые проекты можно найти по ссылке.

Источник

Под капотом у Dictionary и ConcurrentDictionary

Итак, поехали.

Если вы уже знакомы с самим Dictionary, то можете пропустить следующий раздел.

Dictionary представляет собой реализацию стандартной Hashtable.
Здесь интересны следующие функции:

Инициализация

Инициализация происходит либо при создании (если передана начальный размер коллекции), либо при добавлении первого элемента, причем в качестве размера будет выбрано ближайшее простое число (3). При этом создаются 2 внутренние коллекции — int[] buckets и Entry[] entries. Первая будет содержать индексы элементов во второй коллекции, а она, в свою очередь, — сами элементы в таком виде:

Добавление элементов

При добавлении элемента вычисляется хэшкод его ключа и затем — индекс корзины в которую он будет добавлен по модулю от величины коллекции:

Выглядеть это будет примерно так:

Затем проверяется нет ли уже такого ключа в коллекции, если есть — то операция Add выбросит исключение, а присваивание по индексу просто заменит элемент на новый. Если достигнут максимальный размер словаря, то происходит расширение (выбирается новый размер ближайшим простым числом).
Сложность оперции соответственно — O(n).

Если происходит коллизия (то есть в корзине с индексов bucketNum уже есть элемент), то новый элемент добавляется в коллекцию, его индекс сохраняется в корзине, а индекс старого элемента — в его поле next.

Таким образом получаем однонаправленный связный список. Данный механизм разрешения коллизий называется chaining. Если при добавлении элемента число коллизий велико (больше 100 в текущей версии), то при расширении коллекции происходит операция перехэширования, перед выполнением которой случайным образом выбирается новый генератор хэшкодов.
Сложность добавления O(1) или O(n) в случае коллизии.

Удаление элементов

При удалении элементов мы затираем его содержимое значениями по умолчанию, меняем указатели next других элементов при неоходимости и сохраняем индекс этого элемента во внутреннее поле freeList, а старое значение — в поле next. Таким образом, при добавлении нового элемента мы можем повторно использовать такие свободные ячейки:

Сложность снова O(1) или O(n) в случае коллизии.

Другое

Так же стоит отметить 2 момента:
1) При очистке словаря, его внутренний размер не изменяется. То есть, потенциально, вы просто тратите место.
2) GetEnumerator просто возвращает итератор по коллекции entires (сложность O(1)). Если вы только добавляли элементы — они вернутся в том же порядке. Однако если вы удаляли элементы и добавляли новые — порядок соответственно изменится, поэтому на него полагаться не стоит (тем более, что в будущих версиях фреймворка это может измениться).

Так и что же с ConcurrentDictionary?

Казалось бы, есть 2 решения в лоб для обеспечения потокобезопасности — обернуть все обращения к словарю в блокировки или обернуть все его методы в них же. Однако, по понятным причинам, такое решение будет медленным — задержки, добавляемые lock, да и ограничение на 1 поток, который мог бы работать с коллекцией не добавляют быстродействия.

В Microsoft пошли более оптимальным путем и Dictionary притерпел некоторые изменения. Так, благодаря внутренней структуре словаря и его корзин, блокировка осуществляется по ним, с помощью метода

В то же время обычный словарь не смог бы работать с этой схемой, потому что все корзины используют один и тот же массив entries, поэтому корзины стали представлять собой обычный single linked list: volatile Entry[] m_buckets (поле объявлено как volitale, чтобы обеспечить неблокирующую синхронизацию в ситуации когда один поток пытается выполнить какую-то операцию, а другой в этот момент изменяет размер коллекции).

В итоге корзины стали выглядеть вот так:

lockNo — это индекс в новом массиве, который содержит объекты синхронизации — object[] m_locks. Его использование позволяет разным потокам изменять разные корзины в одно и то же время. Размер этой коллекции зависит от параметра ConcurrencyLevel который можно задать через конструктор. Он определяет примерное число потоков которые будут одновременное работать с коллекцией (по умолчанию это число_процессоров * 4). Чем выше это значение, тем проще будут происходить операции записи, но так же станут гораздо дороже операции, которые требуют полной блокировки всей коллекции (Resize, ToArray, Count, IsEmpty, Keys, Values, CopyTo, Clear). Также этот параметр определяет сколько элементов коллекции приходится на один lock (как отношение числа корзин к размеру этой коллекции) и когда элементов становится больше, чем надо — коллекция расширяется, потому что в противном случае поиск элемента требует не O(1), а уже O(n) за счет обхода связных списков. Чтобы немного снизить число первоначальных расширений коллекции, начальный размер словаря уже не 3, а 31.

Все операции приобрели вид:

При добавлении нового элемента приходится обойти весь связанный список просто чтобы определить есть ли уже такой ключ и если нет — добавить. Аналогично при удалении — сперва надо найти узел который удалить.

Впрочем, для некоторых операций блокировка не нужна в принципе — это TryGetValue, GetEnumerator, ContainsKey и индексация. Почему? Потому что все изменения размера корзин видны за счет того что поле volatile, любые добавления или изменения элементов происходят путем создания нового элемента и замены им старого, а удаления происходят просто заменой указателя на следующий узел.

Другое

лучше использовать dictionary.Select(x => x.Value).ToArray(), чем dictionary.Values.ToArray()

И это не совсем верно — вместо «лучше» тут должно быть «быстрее» — за счет отсутствия блокировок, но надо принять во внимание, что данные подходы могут вернуть разные данные.

Источник

Словари в Python 3 — основные методы и функции

В Python есть много встроенных структур данных, используемых для хранения разных типов информации. Словарь ( dict ) — одна из таких структур, которая хранит данные в формате пар ключ-значение. Получить доступ к значениям словаря Python можно с помощью ключей. Этот материал посвящен подробному обсуждению словаря.

Создание словаря

Значения могут быть представлять собой любые типы данных и повторяться, но ключи обязаны быть уникальными.

Следующие примеры показывают, как создавать словари Python:

Создание пустого словаря:

Cловарь, где ключи являются целыми числами:

Создание словаря с ключами разных типов:

Можно также создать словарь, явно вызвав метод dict() :

Словарь можно создать с помощью последовательности, как в примере внизу:

Словари могут быть вложенными. Это значит, что можно создавать словари внутри существующего словаря. Например:

Чтобы вывести содержимое словаря, можно использовать функцию print() и передать название словаря в качестве аргумента. Например:

Доступ к элементами

Теперь вы знаете, как получать доступ к элементам словаря с помощью разных методов. В следующем разделе речь пойдет о добавлении новых элементов в уже существующий словарь.

Добавление элементов

Существует множество способов для добавления новых элементов в словарь. Можно использовать новый ключ и присвоить ему значение. Например:

Вот другой пример. Для начала нужно создать пустой словарь:

Словарь ничего не возвращает, потому что в нем ничего не хранится. Добавим в нему элементы, один за одним:

Для добавления элементов были отдельно указаны ключи и соответствующие значения. Например:

В этом примере 0 является ключом, а «Apples» — значение.

Можно даже добавить несколько значений для одного ключа. Например:

Помимо добавления новых элементов в словарь, их можно обновлять или изменять. Об этом в следующем разделе.

Обновление элементов

После добавления значения в словарь существующий элемент словаря можно изменить. Для изменения значения используется соответствующий ключ. Например:

Удаление элементов

Удалить элемент из словаря можно несколькими способами. В этом разделе они будут рассмотрены по одному:

Ключевое слово del можно использовать для удаления элемента с конкретным ключом. Например:

Другой способ удалить пару ключ-значение — функция pop() с ключом записи в виде аргумента. Например:

Функция popitem() удаляет последний элемент в словаре. Для нее не нужно указывать конкретный ключ. Примеры:

Что делать, если нужно удалить целый словарь? Это будет сложно и займет много времени, если пользоваться этими методами к каждому ключу. Вместо этого можно использовать ключевое слово del для целого словаря. Например:

Код вернет ошибку, потому что функция print() пытается получить доступ к словарю, который уже не существует.

В определенных случаях может потребоваться удалить все элементы словаря, оставив его пустым. Этого можно добиться, воспользовавшись функцией clear() :

Код вернет пустой словарь, поскольку все его элементы уже удалены.

Другие распространенные методы словарей

Метод len()

С помощью этого метода можно посчитать количество элементов в словаре. Например:

В этом словаре три записи, поэтому метод вернет 3.

Метод copy()

Этот метод возвращает копию существующего словаря. Например:

Это удобно, потому что изменения в скопированном словаре не затрагивают оригинальный словарь.

Метод items()

Этот метод возвращает итерируемый объект. Такой объект содержит пары ключ-значение для словаря по аналогии с кортежами в списке. Метод используется, когда нужно перебрать значения словаря.

Этот метод нужно вызывать вместе со словарем, как в примере ниже:

Вывод демонстрирует, что когда вы меняете значение в словаре, объекты элементов также обновляются.

Метод fromkeys()

Этот метод возвращает словарь с указанными ключами и значениями. У него следующий синтаксис:

Предположим, что нужно создать словарь с тремя ключами и одинаковым значением. Это можно сделать следующим образом:

В коде вверху определены ключи и одно значение. Метод fromkeys() перебирает ключи и объединяет их со значением для создания заполненного словаря.

Значение для параметра keys является обязательным. В следующем примере показано, что происходит, если параметр values не определен:

Метод setdefault()

Этот метод используется, когда нужно получить значение элемента с конкретным ключом. Если ключ не найден, он будет вставлен в словарь вместе с указанным значением.

У метода следующий синтаксис:

Следующий пример показывает, как работает метод, если такой ключ уже есть:

Значение «Allion» не повлияло на словарь, потому что у ключа уже есть значение.

Метод keys()

Для использования метода нужно всего лишь использовать его с именем словаря, как показано ниже:

Часто этот метод используется, чтобы перебрать все ключи в словаре:

Выводы

Это все, что нужно знать о словарях Python. Они хранят информацию в парах «ключ: значение». «Ключ» выступает идентификатором объекта, а «значение» — это определенные данные. В Python много функций, которые могут быть использовать для извлечения и обработки данных. В этой статье были рассмотрены способы создания, изменения и удаления словаря, а также самые распространенные методы для работы с этим типом данных.

Источник

Словари в Python (dict)

У местная аналогия для словаря в языке Python – обычный толковый словарь, где каждому отдельному слову (ключу) соответствует его определение (значение).

Что такое словарь и как он устроен

Словари в Python можно считать реализацией структуры данных, более известной как ассоциативный массив.

Способ хранения словаря Python в памяти

Рассмотрим сначала то, как выглядит структура отдельно взятого элемента словаря в pycore_dict.h :

Теперь перейдем к облику самой C-структуры словаря в Python:

Выходит, что, при объявлении нового словаря, в памяти создается объект, состоящий из следующих блоков:

Как и в случае со списками, объект словаря хранит лишь указатели, а не сами значения

Базовая работа со словарями

Объявление словаря

Объявить словарь Python 3 можно несколькими способами. Но сначала рассмотрим наиболее простую ситуацию и создадим пустой словарь:

Теперь объявим и инициализируем словарь из трех элементов через соответствующий литерал и выведем на экран значение третьего элемента:

Помимо литерального объявления, в Python существует возможность объявлять словари при помощи функции dict() :

inventory_dict = dict(right_hand=’sword’, left_hand=’shield’) inventory_dict >

Чуть более хитрые способы создания словарей:

# словарь из десяти элементов со значениями, равными 0 zero_array_dict = dict.fromkeys([‘a0’, ‘b0’, ‘c0’, ‘d0’], 0) zero_array_dict >

key_list = [‘marvel_hero’, ‘dc_hero’] value_list = [‘Spiderman’, ‘Flash’] superhero_dict = dict(zip(key_list, value_list)) superhero_dict >

Обращение к элементу словаря в Python

Извлечь значение элемента словаря можно единственным образом – обратившись к нему по его ключу:

hero_inventory = dict(strong_right_hand=’sword’, strong_left_hand=’shield +3′) what_in_right_hand = hero_inventory[‘strong_right_hand’] # или так: what_in_right_hand = hero_inventory.get(‘strong_right_hand’) print(what_in_right_hand) > sword

В отличие от списков, номеров позиций в словарях нет:

print(any_dict[1]) > Traceback (most recent call last): File «

«, line 1, in print(any_dict[1]) NameError: name ‘any_dict’ is not defined

💭 Подобная ошибка возникнет и в том случае, если вы, по какой-то причине, вдруг решите извлечь значение по несуществующему ключу.

Добавление нового элемента в словарь

Для того чтобы добавить в словарь новые данные достаточно новому ключу этого словаря назначить какое-либо значение. Добавление выглядит так:

superhero_dict = <'dc_hero': 'Flash'>superhero_dict[‘dark_horse_hero’] = ‘Hellboy’ print(superhero_dict) >

Аналогичным образом можно произвести замену существующего значения по его ключу:

superhero_dict[‘dc_hero’] = ‘Batwoman’ print(superhero_dict) >

Удаление элемента из словаря

Для того чтобы удалить запись в словаре воспользуемся оператором del :

# запись “’dark_horse_hero’: ‘Hellboy’” исчезнет. Прости, Красный! del superhero_dict[‘dark_horse_hero’] print(superhero_dict) >

Проверка на наличие ключа в словаре Python

Как отмечалось выше, обращение по несуществующему ключу вызывает ошибку в работе интерпретатора. Поэтому, наличие ключа в словаре следует проверять. За это дело отвечает оператор in :

if ‘marvel_hero’ in superhero_dict: print («Да, такой ключ есть») else: print(«Этот ключ в словаре отсутствует!») > Да, такой ключ есть # запись с ключом ‘dark_horse_hero’ была удалена нами чуть выше if ‘dark_horse_hero’ in superhero_dict: print («Да, такой ключ есть») else: print(«Этот ключ в словаре отсутствует!») > Этот ключ в словаре отсутствует!

💡 Кстати говоря, использование метода get() позволяет корректно обработать ситуацию, когда запрашивается значение по несуществующему ключу. Достаточно в качестве второго параметра написать значение по умолчанию:

my_hero = superhero_dict.get(‘dark_horse_hero’, ‘Этот ключ в словаре отсутствует!’) print(my_hero) > Этот ключ в словаре отсутствует!

Длина словаря в Python

Стоит помнить, что словарь – это лишь набор отображений, а не последовательность, однако количество записей в нём мы все еще можем получить, воспользовавшись функцией len() :

treasure = dict(t1=’gold’, t2=’necklace’) num_of_items = len(treasure) print(num_of_items) > 2

Не самая богатая добыча! 🙄

Сортировка словаря

Так как словарь состоит из пар, то и отсортировать его можно, как по ключам, так и по значениям.

Сортировка по значению А вот – один из вариантов сортировки словаря по значениям:

👉 Здесь стоит учитывать, что, сама по себе, запись sorted(elements.items(), key= lambda x: x[1]) будет возвращать не словарь, а отсортированный список кортежей. Поэтому более правильным вариантом будет:

Перебор словаря в Python

Не является великой тайной и тот факт, что словарь, являющийся, по сути своей, набором пар (т.е. коллекцией), можно всячески итерировать. Один из способов – перебор по ключам:

Объединение словарей

Когда заходит речь об объединении двух словарей, то обязательно следует упомянуть, что для пары сущностей типа «словарь» оператор «+»не определен. Причина этого становится довольно очевидной – стоит лишь вспомнить, что словарь не является последовательностью, а также задуматься над тем, какая именно операция на множестве словарей должна быть реализована этим самым оператором «+». Поэтому как-то так:

dict_1 = <'010120': 55000, '030420': 8500, '170420': 30000>dict_2 = <'050520': 2900, '160520': 16573>print(dict_1 + dict_2) Traceback (most recent call last): File «test.py», line 4, in print(dict_1 + dict_2) TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘dict’ and ‘dict’

💭 Если бы showcase_2 содержал ключи, присутствующие в showcase_1, то значения, ассоциированные с этими ключами, в результирующем словаре были бы взяты именно из showcase_2.

Ограничения

Создавая словарь, вы не должны забывать о некоторых ограничениях, накладываемых, в основном, на его ключи.

Методы словарей в Python

Перечислим основные словарные методы, которые помогут вам при работе с этим типом данных.

# clear() farewell_dict = <'a': 'word', 'b': 3, 'c': 'x', 'd': 1, 'e': 12>farewell_dict.clear() print(farewell_dict) > <> # get() seasons = <'winter': 'cold', 'summer': 'hot', 'autumn': 'cold'>print(seasons.get(‘winter’, ‘Такого ключа в словаре нет’)) > cold seasons_2 = <'spring': 'warm'>print(seasons_2.get(‘nonexistent_key’, ‘Этот ключ отсутствует’)) > Этот ключ отсутствует seasons_3 = <'winter': 'surprice_warm'>print(seasons_3.get(‘nonexistent_key’)) > None # items() pairs_dict = <'41': 41, '42': 42, '43': 43>print(pairs_dict.items()) > dict_items([(’41’, 41), (’42’, 42), (’43’, 43)]) # keys() promo_dict = <'modelA': 100000, 'modelB': 300000, 'modelC': 120000>print(promo_dict.keys()) > dict_keys([‘modelA’, ‘ modelB’, ‘modelC’]) # values() palette = <'color1': 'red', 'color2': 'white', 'color3': 'purple'>print(palette.values()) > dict_values([‘red’, ‘white’, ‘purple’]) # pop() id_dict = <'Alex': 101546, 'Rachel': 116453, 'Johanna': 144172>print(id_dict.pop(‘Alex’)) > 101546 print(id_dict) > <'Rachel': 116453, 'Johanna': 144172># Ключ, само собой, должен присутствовать в словаре. # popitem() another_dict = <'t': 16, 'g': 53, 'y': 112, 'h': 23>print(another_dict.popitem()) > (‘h’, 23) print(another_dict) > <'t': 16, 'g': 53, 'y': 112># update() first_dictionary = <'p': 55, 'o': 44, 'i': 33>second_dictionary = <'l': 22, 'k': 11, 'p': 'changed'>first_dictionary.update(second_dictionary) print(first_dictionary) > <'p': 'changed', 'o': 44, 'j': 33, 'l': 22, 'k': 11># copy() some_dict = <'z': 1, 'x': 3, 'v': 12, 'n': 33>copy_dict = some_dict.copy() print(copy_dict) >

Приведение Python-словарей к другим типам

dict to json

Чтобы сериализовать словарь в json формат, сперва необходимо импортировать сам модуль json:

Теперь можно развлекаться. Существует два схожих метода:

dict to list

medicine_chest = dict(top_part=’potion’, bot_part=’bandage’) medicine_list = [] for key, con in medicine_chest.items(): temp = какой или какие фрагменты кода создадут словари dictionary medicine_list.append(temp) print(medicine_list) > [[‘top_part’, ‘potion’], [‘bot_part’, ‘ bandage’]]

dict to string

food_machine = dict(tier_1=’juice’, tier_2=’chocolate’) f_machine_str = str(food_machine) print(f_machine_str) >

Генератор словарей

В Python существует возможность создавать словари с помощью генераторов. Генераторы выполняют цикл, отбирают key:value пары на каждой итерации и заполняют, таким образом, новый словарь.

Создадим словарь, где нескольким элементам ряда натуральных чисел приводятся в соответствие их квадраты:

Также генератор удобен, когда нужно инициализировать какой-то имеющийся список ключей:

list_of_keys = [‘q’, ‘w’, ‘e’, ‘r’, ‘t’] generated_dict = print(generated_dict) >

Вложенные словари

Отдельного упоминания заслуживает тот факт, что элемент словаря может принимать в качестве значения другой словарь:

# где-то улыбается один Xzibit nesting_d = <'fk': <'input_lvl_one': <'input_lvl_two': 42>>> print(nesting_d[‘fk’][‘input_lvl_one’][‘input_lvl_two’]) > 42

💭 Число уровней вложенности словарей неограниченно!

Альтернативы словарям

OrderedDict

defaultdict

Counter

Counter – подтип словаря, подсчитывающий и хранящий количество совпадающих неизменяемых элементов последовательности. Однако Counter() обладает и своими небезынтересными методами:

Наверно вы заметили, что словари и списки (о которых, кстати, вы можете почитать в нашей предыдущей статье » Списки в Python «) схожи как, внешне, так и в том, что могут изменять свой размер по необходимости.

Вообще говоря, и списки и словари – это изменяемые объекты, однако операции, провоцирующие изменения для этих типов данных, различны. Различаются они ещё и тем, что элементы словарей сохраняются по ключам, а не по позициям. Так или иначе, оба типа коллекций входят в число наиболее важных и часто применяемых на практике в языке Python.

Источник