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.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с временем в Python
- Оператор == в Python
- Создание и использование ChainMap
- Numpy: объединение массивов
- Работа с контекстными менеджерами
- Настройка нарезки списков
- Создание генераторов
- Запрос DELETE с библиотекой requests
- Применение команды break
- Импорт в Python: список all
- Импорт модулей в Python 3.12
- Передача аргументов в Python
- Метод Self в Python
- Отладка утечек памяти в Python
- Модуль Antigravity в Python 3
- Дефолтные параметры в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Работа с рекламными данными в Pandas
- inspect в Python: анализ кода
- Лямбда-функции для min/max
- Генераторы в Python
- Создание и обучение модели с Keras
- Создание словарей с defaultdict()
- Форматирование данных с помощью pprint
- Определение локальных переменных в Python
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- Работа с кортежами в Python
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Удаление элемента из списка
- Получение пути к текущему скрипту с помощью os
- Операции со строками в Python
- Логический оператор «and» в Python
- Обход словаря в Python
- Метод pop() списка
- Разделение функций на этапы
- Удаление файлов с shutil.os.remove()
- Проверка переменных окружения в Python
- Настройка Cron
- Транспонирование матрицы
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Работа с множествами в Python
- Возврат значений из генератора
- Pillow: работа с изображениями















