Erklären Sie Python Dictionary View -Objekte.
Das Dictionary View -Objekt ist eine dynamische Karte, die von den Methoden Keys (), Values () und items () im Python Dictionary zurückgegeben wird und die Änderungen im Wörterbuch in Echtzeit widerspiegeln können. 1.Keys () wird verwendet, um die Ansicht des Schlüssels zu erhalten, der zum Bestimmen des Schlüssels geeignet ist, die Überprüfung von Traversal und Mitgliedern unterstützt, aber keine Indexierung unterstützt. 2. Values () wird verwendet, um die Ansicht des Wertes zu erhalten, der für die Suche nach einem bestimmten Wert bequem ist, aber die Suchffizienz ist o (n); 3.Items () wird verwendet, um die Ansicht von Tupal-Tupel-Tupeln zu erhalten, die für Szenen geeignet sind, in denen Schlüssel und Werte gleichzeitig verarbeitet werden, und zurücknehmbare Tupel zurückgibt. Das Ansichtsobjekt ist keine Liste und kann nicht direkt indiziert oder geändert werden. Wenn der Listenvorgang erforderlich ist, muss sie explizit konvertiert werden.
Pythons Wörterbuch hat mehrere praktische, aber leicht übersehene Funktionen, von denen eines "Objekte anzeigen" sind. Sie sind keine gewöhnlichen Listen, sondern dynamische Zuordnungen, die Änderungen der Wörterbücher widerspiegeln.

Was ist ein Wörterbuchansichtsobjekt?
Wenn Sie dict.keys()
, dict.values()
oder dict.items()
nennen, wird das Ansichtsobjekt zurückgegeben. Anstatt Daten wie eine Liste zu speichern, bieten diese Objekte eine Möglichkeit, Wörterbuchinhalte in Echtzeit anzuzeigen.

Zum Beispiel:
d = {'a': 1, 'b': 2} Schlüssel = D.Keys () D ['C'] = 3 print (tasten) # output: dict_keys (['a', 'b', 'c'])
Wie Sie sehen können, wird die Ansicht auch synchron aktualisiert, wenn sich das Wörterbuch ändert.

Drei gemeinsame Ansichtstypen
- Keys () : Nehmen Sie die Sicht auf alle Schlüssel
- values () : eine Ansicht aller Werte erhalten
- items () : Sehen Sie sich ein Tupel von Schlüsselwertpaaren an
Alle drei Support -Iteration und können auch bei der Überprüfung der Mitglieder verwendet werden (z. B. if 'a' in d.keys():
:), aber jeder hat seinen eigenen Schwerpunkt auf den Gebrauch.
Keys (): oft verwendet, um festzustellen, ob der Schlüssel existiert
Sie können den Schlüssel direkt durchqueren oder prüfen, ob ein Schlüssel im Wörterbuch vorhanden ist.
Beispiel:
d = {'x': 10, 'y': 20} für Schlüssel in D.Keys (): Druck (Schlüssel) Wenn 'z' in d: print ("existieren") anders: print ("nicht existieren") # Ausgabe "nicht existieren"
Hinweis: Der in
-Operator sucht standardmäßig in den Wörterbuchschlüssel und schreibt also tatsächlich, if 'z' in d:
äquivalent zu if 'z' in d.keys():
ist und kein zusätzlicher Anruf bei .keys()
erforderlich ist.
values (): Wird verwendet, um herauszufinden, ob ein Wert existiert
.values()
ist nützlich, wenn Sie sich eher für Werte als für Schlüssel interessieren:
d = {'a': 100, 'b': 200} Wenn 100 in D. values (): print ("Wert 100 gefunden")
Es ist jedoch zu beachten, dass diese Operation die lineare Zeitkomplexität O (n) ist, da es notwendig ist, den gesamten Satz von Werten zu durchqueren.
Items (): Szenarien, die gleichzeitig Schlüssel und Werte verarbeiten
Dies ist der am häufigsten verwendete Ansichtstyp, insbesondere geeignet für das Durchqueren von Wörterbüchern und den Umgang mit Schlüsselwertpaaren:
D = {'Name': 'Alice', 'Alter': 30} Für den Schlüssel, Wert in D.Items (): print (f "{key}: {value}")
Es gibt eine Reihe von (key, value)
Tupeln zurück, die zum Auspacken und Zuweisungen zweckmäßig sind.
Objekte anzeigen sind keine Listen
Dies ist besonders wichtig: Ansichtsobjekte können nicht wie Listen indexiert oder geändert werden, und sie können auch nicht mehrmals im Zustand aufbewahrt werden.
Zum Beispiel:
d = {'a': 1, 'b': 2} Schlüssel = D.Keys () # Print (Schlüssel [0]) # Ein Fehler wird gemeldet, der Indexzugriff wird nicht unterstützt
Wenn Sie eine Liste werden möchten, müssen Sie explizit konvertieren:
keys_list = list (d.Keys ())
Auf diese Weise können Sie sortieren, schneiden und ändern.
Lassen Sie uns zusammenfassen
Ein Ansichtsobjekt ist wie ein "Fenster" eines Wörterbuchs, sodass Sie den Inhalt im Inhalt sehen können, aber es wird nicht kopiert oder gespeichert. Sie sind leicht und effizient, für Suche und Durchqueren geeignet, jedoch nicht für Szenarien, die häufiger Zufallszugriff oder -änderung erfordern.
Grundsätzlich ist das.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErklären Sie Python Dictionary View -Objekte.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen





Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und ermöglicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen können übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, während Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ändern und die Lesbarkeit verbessern können. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs können die unsichere Anzahl von Parametern bewältigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als nächstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene Sätze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen großer Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ändern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse zählt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ändern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie ermöglichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsfälle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. Überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzzählung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzzählung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisförmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgelöst, wenn die Referenzzahl während des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer können das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzzählung verarbeitet werden, ist es integriert

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector
