


Kamus Python: `dict.get()` vs. `dict[key]` – Bilakah Anda Harus Menggunakan Kaedah `get`?
Dict.get() vs. Dict[Key]: Bilakah Menggunakan Kaedah Dapatkan?
Apabila bekerja dengan kamus Python, anda mungkin menghadapi dua cara untuk mengakses nilai: menggunakan kurungan segi empat sama (dikt[kunci]) atau kaedah dict.get(). Walaupun kedua-dua kaedah mempunyai tujuan yang sama untuk mendapatkan semula nilai yang dikaitkan dengan kunci yang diberikan, kaedah dict.get() menawarkan kelebihan yang berbeza.
Tujuan dict.get()
Tujuan utama dict.get() adalah untuk menyediakan cara yang selamat dan mudah untuk mendapatkan semula nilai daripada kamus, walaupun kunci itu tidak wujud. Ini dicapai dengan membenarkan anda menentukan nilai lalai yang akan dikembalikan sekiranya kunci tidak ditemui.
dictionary = {"Name": "Harry", "Age": 17} default_value = "Unknown" value = dictionary.get("bogus", default_value) # Returns "Unknown"
Dalam contoh ini, jika kunci "palsu" tidak ditemui dalam kamus, nilai lalai "Tidak diketahui" akan dikembalikan.
Kelebihan dict.get()
- Keselamatan hilang kunci: Menghalang pengecualian KeyError dengan mengembalikan nilai lalai apabila kunci tidak wujud.
- Keringkas: Menyediakan cara yang lebih ringkas dan mudah dibaca untuk mengendalikan kunci yang hilang berbanding dengan percubaan-kecuali blok atau pernyataan if-else.
- Fleksibiliti nilai lalai: Membolehkan anda menentukan sebarang nilai (walaupun Tiada) sebagai lalai untuk kekunci yang tiada.
Bila Gunakan Dict[Key]
Sambil dict[key] menawarkan pendekatan langsung untuk mengakses nilai, ia harus digunakan dengan berhati-hati apabila kehadiran kunci tidak dijamin. Jika kunci itu tidak wujud, anda akan menghadapi KeyError.
Bila Menggunakan dict.get()
Pertimbangkan untuk menggunakan dict.get() apabila ketiadaan kunci adalah satu kemungkinan dan anda mahu mengendalikannya dengan anggun dengan memberikan nilai lalai. Ini amat berguna dalam senario berikut:
- Mengulang kamus dan mengendalikan kekunci yang hilang tanpa pengecualian.
- Menyimpan metadata tambahan atau nilai lalai yang dikaitkan dengan kunci yang mungkin tidak sentiasa ada. .
- Memudahkan kebolehbacaan kod apabila bekerja dengan kemungkinan tidak lengkap data.
Kesimpulan
Memahami perbezaan antara dict.get() dan dict[key] adalah penting untuk manipulasi kamus Python yang cekap dan bebas ralat. Dict.get() menyediakan pilihan yang lebih selamat dan fleksibel untuk mengakses nilai, terutamanya apabila kehadiran kunci tidak pasti atau nilai lalai dikehendaki.
Atas ialah kandungan terperinci Kamus Python: `dict.get()` vs. `dict[key]` – Bilakah Anda Harus Menggunakan Kaedah `get`?. 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
