Курс Python → Структуры данных в Python

Для начала, в Python словарь — это структура данных, которая хранит пары ключ-значение. Ключи должны быть уникальными, но значения могут быть любого типа данных, включая числа, строки, списки, другие словари и т.д. Например, вы можете создать словарь, в котором ключами будут имена студентов, а значениями — их оценки по разным предметам.

Когда вы помещаете список внутрь словаря, это позволяет вам создавать вложенные структуры данных. Например, вы можете создать словарь, где ключами будут названия разных отделов компании, а значениями — списки сотрудников этого отдела. Таким образом, вы можете легко получить доступ к информации о сотрудниках конкретного отдела.

employees = {
    "IT": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "HR": ["David", "Eve"]
}

print(employees["IT"]) # Выведет список сотрудников IT отдела

Кроме того, вы можете создавать более сложные структуры данных, в которых будут вложены не только списки, но и другие словари. Например, вы можете создать словарь, где ключами будут названия различных книг, а значениями — словари с информацией о каждой книге, такую как автор, год издания и т.д.

books = {
    "Python Programming": {
        "author": "John Smith",
        "year": 2020
    },
    "Data Science": {
        "author": "Alice Brown",
        "year": 2019
    }
}

print(books["Python Programming"]["author"]) # Выведет автора книги "Python Programming"

Таким образом, использование вложенных структур данных в словарях Python позволяет вам организовывать информацию более удобным и структурированным способом, что упрощает доступ к нужным данным и их обработку.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с f-строками 2.0
  2. Изучение объектов с помощью dir()
  3. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  4. Работа со строками в Python
  5. Поиск подстроки в строке
  6. Декораторы в Python
  7. Профилирование данных с Pandas.
  8. Создание словарей в Python
  9. Применение функции к элементам списка
  10. Модуль xkcd: загрузка комиксов
  11. Атрибуты объекта в Python
  12. Управление User-Agent в Python
  13. Чтение и запись TOML-конфигов
  14. Именованные кортежи в Python
  15. Раздувающийся словарь в Python
  16. Курс Data Scientist в медицине
  17. Принцип одной функции
  18. Срезы в Python
  19. Создание файла с проверкой ошибки
  20. Установка пакета в Python
  21. Синхронизация потоков с time.sleep()
  22. Проверка версии Python
  23. Генераторы списков
  24. Функция с *args.
  25. Оператор Walrus в Python 3.8
  26. Мощь вложенных функций в Python
  27. Удаление дубликатов из списка
  28. Оператор @ для умножения матриц
  29. Итерация по коллекции в Python
  30. Запуск внешнего кода в Jupyter
  31. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  32. Подсчет вхождений элементов
  33. Удаление символа из строки
  34. Цикл for в Python
  35. Секреты Python
  36. Просмотр атрибутов и методов класса
  37. Сравнение строк в Python
  38. Конкатенация строк в Python
  39. Функциональное программирование.
  40. Экспорт данных в файл.
  41. Подсказки типов в Python
  42. Переворот списка в Python
  43. Работа со слайсами
  44. Загрузка постов Instagram
  45. Работа с кортежами в Python
  46. Monkey Patching в Python
  47. Pillow: работа с изображениями

Marketello читают маркетологи из крутых компаний