Python 사전의 키가 목록이 될 수 있나요?
파이썬 사전의 키
사전의 값에는 제한이 없습니다. 표준 객체부터 사용자 정의 객체까지 모든 Python 객체가 될 수 있지만 사전의 키는 유형입니다. 제한된.
키는 여러 값에 대응할 수 없습니다
한 가지 원칙을 명확히 해야 합니다. 각 키는 하나의 항목에만 대응할 수 있습니다. 즉, 하나의 키에 해당하는 여러 값은 허용되지 않습니다(목록, 튜플 및 기타 사전과 같은 컨테이너 개체는 허용됨). 키 충돌이 있는 경우(즉, 사전 키에 값이 반복적으로 할당됨) 마지막(가장 최근) 할당이 적용됩니다. Python은 사전의 키 충돌로 인해 오류를 생성하지 않습니다. 충돌이 발생하더라도 키-값 쌍을 할당할 때마다 확인하므로 일정 시간이 소요됩니다. 메모리.
>>> dict1 = {'foo':789, 'foo': 'xyz'} >>> dict1 {'foo': 'xyz'} >>> dict1['foo'] = 123 >>> dict1 {'foo': 123}
키는 해시 가능해야 합니다
대부분의 Python 객체는 키 역할을 할 수 있지만 해시 가능 객체여야 합니다. 목록 및 사전과 같은 변경 가능한 유형은 해시 가능하지 않으므로 키로 사용할 수 없습니다. 모든 불변 유형은 해시 가능하므로 사전 키로 사용할 수 있습니다. 동일한 값을 갖는 숫자는 동일한 키를 나타낸다는 점, 즉 정수 1과 부동소수점 숫자 1.0의 해시값은 동일하며 동일한 키라는 점에 유의해야 한다.
동시에 해시 가능한 일부 변경 가능한 객체(드물게)도 있으며 사전 키로 사용할 수 있지만 드물습니다. __hash__() 특수 메서드를 구현하는 클래스를 예로 들어 보겠습니다. __hash__() 메서드는 정수를 반환하기 때문에 불변 값이 여전히 (사전 키로) 사용됩니다. 키는 왜 해시 가능해야 합니까? 인터프리터는 해시 함수를 호출하여 사전의 키 값을 기반으로 데이터를 저장할 위치를 계산합니다. 키가 변경 가능한 객체인 경우 해당 값이 변경될 수 있습니다. 키가 변경되면 해시 함수는 데이터를 저장하기 위해 다른 주소에 매핑됩니다. 이런 일이 발생하면 해시 함수는 관련 데이터를 안정적으로 저장하거나 검색할 수 없습니다. 해시 가능한 키를 선택하는 이유는 해당 값을 변경할 수 없기 때문입니다.
숫자와 문자열은 사전 키로 사용할 수 있습니다. 튜플은 변경할 수 없지만 변경할 수는 없습니다. 따라서 튜플을 유효한 키로 사용하는 것은 제한되어야 합니다. 튜플에 숫자와 문자만 포함된 경우 문자열과 같은 변경 불가능한 매개변수만 사용할 수 있습니다. 사전의 유효한 키로 사용됩니다.
위 내용은 Python 사전의 키가 목록이 될 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
