Файл: Методические указания по подготовке к практическим занятиям, в том числе в интерактивной форме, и самостоятельному изучению дисциплины для школьников 911 классов общеобразовательных средних учебных заведений.pdf

115
Кроме прямого описания, словари также можно создавать с помощью встроенной функции dict(). Эта функция принимает любое количество именованных аргументов.
>>> students_ages = dict(Amanda=27, Teresa=38, Paula=17, Mario=40)
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
Методы можно комбинировать:
>>> students_ages = dict({'Amanda': 27, 'Teresa': 38}, Paula=17, Mario=40)
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
Другой вариант – использовать список кортежей. Каждый кортеж должен содержать два объекта: ключ и значение.
>>> students_ages = dict([('Amanda', 27), ('Teresa', 38), ('Paula', 17), ('Mario', 40)])
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
Наконец, можно создать словарь, используя два списка. Вначале строим итератор кортежей с помощью функции zip(). Затем используем ту же функцию dict() для построения словаря.
>>> students = ['Amanda', 'Teresa', 'Paula', 'Mario']
>>> ages = [27, 38, 17, 40]
>>> students_ages = dict(zip(students, ages))
>>> print(students_ages)
{'Amanda': 27, 'Teresa': 38, 'Paula': 17, 'Mario': 40}
3. Получение значений из словаря
Для доступа к значениям словаря мы не можем использовать числовой индекс (как в случае со списками или кортежами). Однако схема извлечения значения похожа на индексацию: вместо числа в квадратные скобки подставляется ключ. При попытке получить доступ к значению с помощью несуществующего ключа будет вызвана ошибка
KeyError.
Чтобы избежать получения исключения с несуществующими ключами, можно воспользоваться методом dict.get(key[, default]). Этот метод возвращает значение для ключа, если ключ находится в словаре, иначе возвращает значение по умолчанию default.
Если значение по умолчанию не задано, метод возвращает None (но никогда не возвращает исключение).
>>> print(population['Munich'])
1471508
>>> print(population[1])
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
KeyError: 1
>>> print(population['Stuttgart'])
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
KeyError: 'Stuttgart'
>>> print(population.get('Munich'))
1471508
>>> print(population.get('Stuttgart'))

116
None
>>> print(population.get('Stuttgart', 'Not found'))
Not found
4. Добавление элементов в словарь
Добавить одиночный элемент в словарь можно следующим образом:
>>> products['pillow'] = 10
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10}
Для добавления нескольких элементов одновременно можно применять метод dict.update([other]). Он обновляет словарь парами ключ-значение из other, перезаписывая существующие ключи.
>>> products.update({'shelf': 70, 'sofa': 300})
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 300}
>>> grades.update(Violeta=5.5, Marco=6.5, Paola=8)
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 3.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 5.5, 'Marco':
6.5, 'Paola': 8}
>>> population.update([('Stuttgart', 632743), ('Dusseldorf', 617280)])
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056, 'Stuttgart': 632743, 'Dusseldorf': 617280}
Как показано выше, метод update() может принимать в качестве аргумента не только словарь, но и список кортежей или именованные аргументы.
5. Изменение элементов словаря
Изменим значение элемента, обратившись к ключу с помощью квадратных скобок ([]).
Для изменения нескольких значений сразу есть метод .update(). Он перезаписывает существующие ключи.
Увеличим цену дивана на 100 единиц и изменим оценки двух студентов.
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 300}
>>> products['sofa'] = 400
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 400}
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 3.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 5.5, 'Marco':
6.5, 'Paola': 8}
>>> grades.update({'Normando': 2.5, 'Violeta': 6})
>>> print(grades)
{'Alba': 9.5, 'Eduardo': 10, 'Normando': 2.5, 'Helena': 6.5, 'Claudia': 7.5, 'Violeta': 6, 'Marco': 6.5,
'Paola': 8}
6. Удаление элементов словаря
Для удаления элемента из словаря можно использовать либо del dict[key], либо dict.pop(key[, default]). В первом случае из словаря удаляется соответствующая пара. Или, если такого ключа нет, возвращается KeyError.
>>> print(population)

117
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056, 'Stuttgart': 632743, 'Dusseldorf': 617280}
>>> del population['Ingolstadt']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
KeyError: 'Ingolstadt'
>>> del population['Dusseldorf']
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056, 'Stuttgart': 632743}
Метод dict.pop(key[, default]) удаляет из словаря элемент с заданным ключом и возвращает его значение. Если ключ отсутствует, метод возвращает значение default . Если значение default не задано и ключа не существует, метод pop() вызовет исключение KeyError.
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056, 'Stuttgart': 632743}
>>> population.pop('Stuttgart')
632743
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056}
>>> print(population.pop('Ingolstadt', 'Value not found'))
Value not found
>>> population.pop('Garching')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
KeyError: 'Garching'
7. Проверка наличия ключа
Чтобы проверить, существует ли ключ в словаре, достаточно воспользоваться операторами принадлежности:
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056}
>>> print('Ingolstadt' in population)
False
>>> print('Munich' in population)
True
>>> print('Ingolstadt' not in population)
True
>>> print('Munich' not in population)
False
8. Копирование словаря
Чтобы скопировать словарь, можно использовать метод словаря copy(). Этот метод возвращает поверхностную копию словаря. Мы должны быть осторожны с такими копиями: если словарь содержит списки, кортежи или множества, то в созданной копии будут только ссылки на объекты из оригинала.
>>> students = {'Marco': 173, 'Luis': 184, 'Andrea': 168}
>>> students_2 = students.copy() # поверхностная копия
>>> students_2['Luis'] = 180

118
>>> print(students)
{'Marco': 173, 'Luis': 184, 'Andrea': 168}
>>> print(students_2)
{'Marco': 173, 'Luis': 180, 'Andrea': 168}
>>> students_weights = {'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> students_weights_2 = students_weights.copy()
>>> students_weights_2['Luis'][0] = 180
>>> print(students_weights)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [180, 80], 'Andrea': [168, 57]}
Изменение в списке students_2 затронуло список students, так как список, содержащий вес и рост, содержит ссылки, а не дубликаты. Чтобы избежать этой проблемы, создадим глубокую копию, используя функцию copy.deepcopy(x):
>>> import copy
>>> students_weights = {'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> students_weights_2 = copy.deepcopy(students_weights)
>>> students_weights_2['Luis'][0] = 180
>>> print(students_weights)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [184, 80], 'Andrea': [168, 57]}
>>> print(students_weights_2)
{'Marco': [173, 70], 'Luis': [180, 80], 'Andrea': [168, 57]}
При использовании глубокого копирования создается полностью независимая копия.
Важно помнить, что оператор

119
Cologne
Frankfurt
10.2 Итерация значений
Вычислим сколько людей проживает в пяти крупнейших городах Германии. Применим метод dict.values(), возвращающий список значений словаря:
>>> print(population)
{'Berlin': 3748148, 'Hamburg': 1822445, 'Munich': 1471508, 'Cologne': 1085664, 'Frankfurt':
753056}
>>> inhabitants = 0
>>> for number in population.values():
... inhabitants += number
>>> print(inhabitants)
8880821
В пяти крупнейших городах Германии живут почти 9 миллионов человек.
10.3 Итерация ключей и значений
В случае, если нужно работать с ключами и значениями одновременно, обратимся к методу dict.items(), возвращающему пары ключ-значение в виде списка кортежей.
>>> min_grade = 10
>>> min_student = ''
>>> for student, grade in grades.items():
... if grade < min_grade:
... min_student = student
... min_grade = grade
>>> print(min_student)
Normando
11. Генераторы словарей
Цикл for удобен, но сейчас попробуем более эффективный и быстрый способ – генератор словарей. Синтаксис выглядит так: {key: value for vars in iterable}
Отфильтруем товары из словаря products по цене ниже 100 евро, используя как цикл for, так и генератор словарей.
>>> print(products)
{'table': 120, 'chair': 40, 'lamp': 14, 'bed': 250, 'mattress': 100, 'pillow': 10, 'shelf': 70, 'sofa': 400}
>>> products_low = {}
>>> for product, value in products.items():
... if value < 100:
... products_low.update({product: value})
>>> print(products_low)
{'chair': 40, 'lamp': 14, 'pillow': 10, 'shelf': 70}
>>> products_low = {product: value for product, value in products.items() if value < 100}
>>> print(products_low)
{'chair': 40, 'lamp': 14, 'pillow': 10, 'shelf': 70}
Результаты идентичны, при этом генератор словарей записан компактнее.
12. Вложенные словари

120
Вложенные словари – это словари, содержащие другие словари. Мы можем создать вложенный словарь так же, как мы создаем обычный словарь, используя фигурные скобки.
Следующий вложенный словарь содержит информацию о пяти известных произведениях искусства. Как можно заметить, значениями словаря являются другие словари.
# вложенный словарь, содержащий информацию об известных произведениях искусства works_of_art = {'The_Starry_Night': {'author': 'Van Gogh', 'year': 1889, 'style': 'post- impressionist'},
'The_Birth_of_Venus': {'author': 'Sandro Botticelli', 'year': 1480, 'style': 'renaissance'},
'Guernica': {'author': 'Pablo Picasso', 'year': 1937, 'style': 'cubist'},
'American_Gothic': {'author': 'Grant Wood', 'year': 1930, 'style': 'regionalism'},
'The_Kiss': {'author': 'Gustav Klimt', 'year': 1908, 'style': 'art nouveau'}}
Создадим вложенный словарь, используя dict(), передавая пары ключ-значение в качестве именованных аргументов.
# вложенный словарь, созданный при помощи dict() works_of_art = dict(The_Starry_Night={'author': 'Van Gogh', 'year': 1889, 'style': 'post- impressionist'},
The_Birth_of_Venus={'author': 'Sandro Botticelli', 'year': 1480, 'style':
'renaissance'},
Guernica={'author': 'Pablo Picasso', 'year': 1937, 'style': 'cubist'},
American_Gothic={'author': 'Grant Wood', 'year': 1930, 'style': 'regionalism'},
The_Kiss={'author': 'Gustav Klimt', 'year': 1908, 'style': 'art nouveau'})
Для доступа к элементам во вложенном словаре указываем ключи, используя несколько квадратных скобок ([ ][ ]).
>>> print(works_of_art['Guernica']['author'])
Pablo Picasso
>>> print(works_of_art['American_Gothic']['style']) regionalism
13. Альтернативные типы данных
Модуль collections предоставляет альтернативные типы данных: OrderedDict, defaultdict и
Counter, расширяющие возможности обычных словарей. У нас есть подробная статья о модуле collections
, которая помогает не изобретать уже известные структуры данных
Python. Здесь мы остановимся на трех типах данных, наиболее близких к словарям.
13.1. OrderedDict
OrderedDict содержит словарь, хранящий порядок добавления ключей. В Python 3.6+ словари запоминают порядок, а для предыдущих версий Python можно использовать
OrderedDict.
>>> import collections
>>> dictionary = collections.OrderedDict({'hydrogen': 1, 'helium': 2, 'carbon': 6, 'oxygen': 8})
>>> print(type(dictionary))
С OrderedDict можно использовать операции с элементами, методы и функции, как при работе с обычным словарем.
13.2. defaultdict defaultdict – подкласс словаря, присваивающий значение по умолчанию при отсутствии ключа. Он никогда не выдаст KeyError, если мы попробуем получить доступ к элементу,

121 который отсутствует в словаре. Будет создана новая запись. В приведенном ниже примере ключи создаются с различными значениями в зависимости от функции, используемой в качестве первого аргумента.
>>> default_1 = collections.defaultdict(int)
>>> default_1['missing_entry']
0
>>> print(default_1) defaultdict(, {'missing_entry': 0})
>>> default_2 = collections.defaultdict(list, {'a': 1, 'b': 2})
>>> default_2['missing_entry']
[]
>>> print(default_2) defaultdict(, {'a': 1, 'b': 2, 'missing_entry': []})
>>> default_3 = collections.defaultdict(lambda : 'Not given', a=1, b=2)
>>> default_3['missing_entry']
'Not given'
>>> print(default_3) defaultdict( at 0x7f75d97d6840>, {'a': 1, 'b': 2, 'missing_entry': 'Not given'})
>>> import numpy as np
>>> default_4 = collections.defaultdict(lambda: np.zeros(2))
>>> default_4['missing_entry'] array = ([0., 0.])
>>> print(default_4) defaultdict( at 0x7f75bf7198c8>, {'missing_entry': array([0., 0.])})
13.3. Counter
Counter – подкласс словаря, подсчитывающий объекты хеш-таблицы. Функция возвращает объект Counter, в котором элементы хранятся как ключи, а их количество в виде значений. Эта функция позволяет подсчитать элементы списка:
>>> letters = ['a', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b', 'c', 'a']
>>> counter = collections.Counter(letters)
>>> print(counter)
Counter({'a': 5, 'c': 2, 'b': 1})
>>> print(counter.most_common(2))
[('a', 5), ('c', 2)]
Как показано выше, мы можем легко получить наиболее часто используемые элементы с помощью метода most_common([n]). Этот метод возвращает список n наиболее часто встречающихся элементов и их количество.
14. Создание Pandas DataFrame из словаря
Pandas DataFrame – это двумерная таблица со строками и столбцами, создаваемая в библиотеке анализа данных pandas. Это очень мощная библиотека для работы с данными.
Ранее мы рассказывали как можно анализируовать данные с помощью одной строки на
Python в pandas (да и вообще о разных трюках работы с библиотекой
).
Объект DataFrame создается с помощью функции pandas.DataFrame(), принимающей различные типы данных (списки, словари, массивы numpy). В этой статье разберем только те способы создания датафрейма, которые предполагают использование словарей.
14.1. Создание DataFrame из словаря
Создадим DataFrame из словаря, где ключами будут имена столбцов, а значениями – данные столбцов: import pandas as pd

122
# создать Pandas DataFrame из словаря - ключ (название столбца) - значение (информация в столбце) df = pd.DataFrame({'name': ['Mario', 'Violeta', 'Paula'],
'age': [22, 27, 19],
'grades': [9, 8.5, 7]}) print(df)
По умолчанию индексом является номер строки (целое число, начинающееся с 0).
Изменим индексы, передав список индексов в DataFrame.
# создать Pandas DataFrame из словаря - ключ (название столбца) - значение
(информация в столбце) - с собственными индексами import pandas as pd df_index = pd.DataFrame({'name': ['Mario', 'Violeta', 'Paula'],
'age': [22, 27, 19],
'grades': [9, 8.5, 7]}, index=['student_1', 'student_2', 'student_3']) print(df_index)
14.2. Создание DataFrame из списка словарей
Список словарей также может быть использован для создания DataFrame, где ключи – имена столбцов. Как и раньше, мы можем изменять индексы, передавая список индексов в функцию DataFrame.
# создать Pandas DataFrame из списка словарей - ключи (названия столбцов) с собственными индексами import pandas as pd df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
{'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},
{'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3']) print(df_2)

123 15. Функции в Pandas, использующие словари
В Pandas есть несколько функций, использующих словари в качестве входных значений, например, pandas.DataFrame.rename и pandas.DataFrame.replace.
15.1. pandas.DataFrame.rename
Эта функция возвращает DataFrame с переименованными метками осей. На вход можно подать словарь, в котором ключи – старые имена, а значения – новые. Метки, не содержащиеся в словаре, остаются неизменными.
# изменить метки индекса в df_2 import pandas as pd df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
{'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},
{'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3']) df_2.rename(index={'student_1': 'new_label_1', 'student_2': 'new_label_2'}, inplace=True) print(df_2)
15.2. pandas.DataFrame.replace
Эта функция меняет значения DataFrame на другие значения. Мы можем использовать словарь с функцией замены для изменения DataFrame, где ключи представляют собой существующие записи, а значения – новые.
# заменить Mario --> Maria и Paula --> Paola import pandas as pd df_2 = pd.DataFrame([{'name': 'Mario', 'age': 22, 'grades':9},
{'name': 'Violeta', 'age': 27, 'grades':8.5},

124
{'name': 'Paula', 'age': 19, 'grades':7}], index=['student_1', 'student_2', 'student_3']) df_2.replace({'Mario': 'Maria', 'Paula': 'Paola'}, inplace=True) print(df_2)
***
Итак, мы рассмотрели разные способы создания словаря, базовые операции (добавление, изменение, удаление элементов). Также мы узнали когда стоит использовать глубокую копию словаря вместо поверхностной. Научились строить матрѐшки – вложенные словари. Такие конструкции встретятся, когда вы будете качать, например, с ВКонтакте через его API разнообразную информацию.
Если вы любите Python, Библиотека программиста подготовила ещѐ много интересных материалов об этом замечательном языке:
Программирование на Python: от новичка до профессионала
Самые эффективные ресурсы и материалы для изучения Python
Инструменты Python: лучшая шпаргалка для начинающих
Свежие материалы доступны по тегу Python
Источники https://towardsdatascience.com/15-things-you-should-know-about-dictionaries-in-python-
44c55e75405c
Модуль tkinter. Урок №3 — Проект «Сложение двух чисел»
На этом уроке мы создадим приложение, которое будет находить произведение двух чисел. Нам понадобятся две метки, три текстовых поля и одна кнопка
1. Создадим графический интерфейс: from tkinter import * root=Tk() # создаем главное окно root.title('Произведение двух чисел')
Label(root,text='Первое число').pack() # создаем метку и сразу размещаем
EntryA=Entry(root,width=10,font='Arial 16') # создаем текстовое поле ввода
EntryA.pack() # размещаем в главно окне методом pack()
Label(root,text='Второе число').pack()
EntryB=Entry(root,width=10,font='Arial 16')
EntryB.pack()
EntryC=Entry(root,width=20,font='Arial 16')

125
EntryC.pack() but=Button(root,text='Произведение') but.pack() # размещаем кнопку в главном окне root.mainloop() # цикл прорисовки окна
После запуска вы должны увидеть следующее окно приложения:
Согласитесь, выглядит не очень симпатично. Что поделать, метод размещения виджетов pack() в данном случае нам не подходит.
2. Метод размещения Grid
С помощью этого способа мы можем разместить виджеты по сетке, состоящей из столбцов и строк. Можно объединять столбцы и строки, указывать выравнивание элементов.
Если внимательно посмотреть рисунок в начале этого урока, то вы можете заметить, что окно нашего приложения состоит из 4 строк и 2 столбцов, причем некоторые ячейки объединены.
3. Перепишем нашу программу с использованием Grid:
from tkinter import * root = Tk() root.title('Произведение двух чисел')
# первая метка в строке 0, столбце 0 (0 по умолчанию)
# парамет sticky означает выравнивание. W, E,N,S — запад, восток, север, юг
Label(root, text='Первое число').grid(row=0, sticky=W)
# вторая метка в строке 1
Label(root, text='Второе число').grid(row=1, sticky=W)
# создаем виджеты текстовых полей
EntryA = Entry(root, width=10, font='Arial 16')
EntryB = Entry(root, width=10, font='Arial 16')
EntryC = Entry(root, width=20, font='Arial 16')
# размещаем первые два поля справа от меток, второй столбец (отсчет от нуля)
EntryA.grid(row=0, column=1, sticky=E)
EntryB.grid(row=1, column=1, sticky=E)
# третье текстовое поле ввода занимает всю ширину строки 2
# columnspan — объединение ячеек по столбцам; rowspan — по строкам
EntryC.grid(row=2, columnspan=2)
# размещаем кнопку в строке 3 во втором столбце