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如何操作来自字典的选择列表的值?

操作来自字典的选择列表的值可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,创建一个字典,其中包含选择列表的键值对。例如:
代码语言:txt
复制
choices = {
    '1': '选项1',
    '2': '选项2',
    '3': '选项3'
}
  1. 接下来,根据字典的键值对生成选择列表。可以使用循环遍历字典的键,并将键和对应的值打印出来,形成一个选择列表供用户选择。例如:
代码语言:txt
复制
for key, value in choices.items():
    print(f'{key}. {value}')
  1. 用户可以通过输入选择列表中的键来选择对应的值。可以使用input()函数获取用户的输入,并将其作为字典的键来获取对应的值。例如:
代码语言:txt
复制
choice = input('请选择一个选项:')
selected_value = choices.get(choice)
  1. 最后,可以根据选择的值执行相应的操作。例如,可以打印出选择的值:
代码语言:txt
复制
print(f'您选择的是:{selected_value}')

这样,就可以通过操作来自字典的选择列表的值了。

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Python学习笔记整理 Pytho

一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作                        解释 D1={}                        空字典 D={'one':1}                    增加数据 D1[key]='class'                    增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18}            两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name']                    以键进行索引计算 D3['name']['last']                字典嵌套字典的键索引 D['three'][0]                    字典嵌套列表的键索引 D['six'][1]                    字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name')                 方法:判断字典是否有name键 D2.keys()                    方法:键列表 list(D)                        获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values()                      方法:值列表 'name' in D2                    方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy()                     方法:拷贝 D2.get(key,deault)                方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1)                    方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age')                    方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2)                        方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class'                    方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18)            其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b'])                 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a

01

python期末复习笔记(2)

1.lstrip()—— 去掉字符串左边的空格或指定字符 2.rstrip()——去掉字符串末尾的指定字符,默认为空格,根据提供的函数对指定的序列做映射 3.str.format()格式化数字 4.find()——方法检测字符串里面是否包含子字符串,包含返回对应的索引值,不包含返回-1 5.split()——通过指定的分隔符对函数进行切片,如果指定num有参数,则分隔num+1个字符串,返回以[‘’,’’,] 6.replace()——替换指定字符,如果指定替换的参数,替换不超过参数+1个 7.isalnum()——检验字符串是否由数字和字母组成 8.isalnum()——检验字符串是否只由字母组成 9.isdigit()——检验字符串是否只由数字组成 10.endswith()——判断字符串是否以指定后缀结尾 11.strip()——移除字符串头尾指定的字符 12.rindex()——返回指定字符在字符串中最后一次出现的位置 13.rfind()——返回字符串最后一次出现的位置,如果没有匹配则返回-1 14.count()——统计字符串中某个字符出现的次数 15.find()——检测字符串是否包含子字符串,如果包含则则返回开始的索引值,反之返回-1 16.upper()——转化为大写字母 17.lower()——转化为小写字母 18.swapcase()——用于对字符串的大小写字母进行转换 19.startswith()——检验字符串是否以指定字符串开头 beg-指定位置是否为该字符 20.translate()——方法根据参数table给出的表,转换相应的字符 21.round()——返回浮点数x的四舍五入值 22.abs()——求绝对值 23.复数—求值开根号 24.查看变量内存的地址——id() 25.callable()——检查一个函数是否可以被调用 26.len()——可以返回列表,元组,字典,集合,字符串,以及range对象中的元素(项目)个数 27.max()——返回序列中的最大元素 28.min()——返回序列中的最小元素 29.sum()——返回数值型序列中所有元素之和 30.random模块中-shuffle()——将列表中的元素随机乱序 31.choice——从序列表随机选择一个元素 32.sample(seq,k)——从序列中选择不重复的K个元素 33.标准库math中-sqrt——开平方——返回的几点0的小数形式 34.import——引库 35.流控制的三种基本结构——顺序结构-循环结构-选择结构 36.python内建异常类的基类是——BaseException 37.elif表示-if和else两个单词的缩写 38.break提前结束本层循环 39.continue提前进入下一次循环 40.列表、元组、字符串、是有序序列 41.集合、字典是无序的 42.add()——给集合添加元素-如果要添加的元素已经存在,在不执行任何操作 43.集合比较大小看是否为子集,为另一方的子集的小 44.pow()——幂的运算 45.^——按位异或运算符,当两对应的二进位相异时,结果为1 46.^在两个集合中间时,相同的元素舍弃,保留两个集合各自与对方不同的字符 47.|——按位或运算符,只要对应的二个二进位有一个为1是,结果就为 48.|在两个集合中间时,将两个集合合并到一起,有两个的保留一个 49.&——按位与运算符,参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 50.&在两个集合中间时,只保留相同的元素 51.集合相减——减去相同的元素 52.set——是一个无序且不重复的元素集合 53.sort()——对可进行迭代的对象进行排序操作 54.map()——根据提供的函数对指定序列做映射 55.range()——创建一个整数列表 56.del命令既可以删除列表中的一个元素,也可以删除整个列表 57.append()——在列表结尾添加元素,如果加入列表,则会将整个列表加入进去,即有[XX] 58.extend()——如果加入列表,则会把列表中的元素加入进去 59.insert()——用于将指定对象插入列表的指定位置,(谁的前面)(,)逗号前面为位置,后面为要插入的元素 60.sort()——对原列表进行排序,默认为升序, reverse = True-降序 61.pop()——默认删除最后一个元素,加入所以定位击杀 62.remove()——用于移除列表中某个值得第一个匹配项(移除哪个东西-不是索引值) 63.index()——查找某个元素在列表中的索引值 64.reverse()——反向列表中的元素,不是按照大小,是按照顺序 65.sort排列列表有=输出N

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非计算机专业《Python程序设计基础》教学参考大纲

通过本课程的学习,使得学生能够理解Python的编程模式(命令式编程、函数式编程),熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题,熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用,熟练使用字符串方法,适当了解正则表达式,熟练使用Python读写文本文件,适当了解二进制文件操作,了解Python程序的调试方法,了解Python面向对象程序设计模式,掌握使用Python操作SQLite数据库的方法,掌握Python+pandas进行数据处理的基本用法,掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。

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合理选择数据结构

写程序很重要的一点是选择合理的数据结构,不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下,小数据量体现不出什么来,但是在超大数据的时候, 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构,也就是内置数据结构,包括了列表,元组,字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性,影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组,但是不同的是,列表是动态的数组,具有着增删改查的操作,元组是静态的数组,本身是不可变的(除非里面包含了可变的容器类) 。那python为啥还要实现元组呢?按照python之禅所述,Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境,在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存,元组和列表代表着两种不同的方式,元组是一个不会改变事物的多种属性,而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索,如果在已知次序的情况下,使用二分法效率会变得很好,但是如前言所述,在相对独立的对象的数据集合中,有序是比较少见的情况,这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序,而是Tim排序,这个排序是google发明的,可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ,在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索, def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单,因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性,这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的,就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性,对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算,元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统,还留待未来使用,在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合,字典在很多语言内都有实现,也就是映射,属于key-value的一种,在python里集合也是类似字典的结构,只不过没有了value,只有key了。 字典和集合的查询无需遍历,只需要计算散列函数就可获得其值,但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存,而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时,会计算键的散列值,理想的散列函数对应的键应该是就是整数,不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后,很重要的一点要计算掩码,来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理,python使用的是开放定址法,会在一个数组里不断‘嗅探’,获得空的内存空间。当然,在字典的内存不够用时,自然会申请空间,这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以,每种数据结构都有其不同的特性,所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。

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领券