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 временем в Python
  2. Оператор == в Python
  3. Создание и использование ChainMap
  4. Numpy: объединение массивов
  5. Работа с контекстными менеджерами
  6. Настройка нарезки списков
  7. Создание генераторов
  8. Запрос DELETE с библиотекой requests
  9. Применение команды break
  10. Импорт в Python: список all
  11. Импорт модулей в Python 3.12
  12. Передача аргументов в Python
  13. Метод Self в Python
  14. Отладка утечек памяти в Python
  15. Модуль Antigravity в Python 3
  16. Дефолтные параметры в Python
  17. Подсчет элементов с помощью Counter
  18. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  19. Работа с рекламными данными в Pandas
  20. inspect в Python: анализ кода
  21. Лямбда-функции для min/max
  22. Генераторы в Python
  23. Создание и обучение модели с Keras
  24. Создание словарей с defaultdict()
  25. Форматирование данных с помощью pprint
  26. Определение локальных переменных в Python
  27. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  28. Работа с кортежами в Python
  29. Управление асинхронными задачами на Python.
  30. Удаление элемента из списка
  31. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  32. Операции со строками в Python
  33. Логический оператор «and» в Python
  34. Обход словаря в Python
  35. Метод pop() списка
  36. Разделение функций на этапы
  37. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  38. Проверка переменных окружения в Python
  39. Настройка Cron
  40. Транспонирование матрицы
  41. Оператор Walrus в Python 3.8
  42. Работа с множествами в Python
  43. Возврат значений из генератора
  44. Pillow: работа с изображениями

Marketello читают маркетологи из крутых компаний