Строки и словари в Python

Строки и словари — два из самых часто используемых типов данных в Python. Они обеспечивают гибкость при работе с текстовыми данными и упорядоченными коллекциями.

Краткое содержание

Строки в Python

Строки — это последовательности символов, заключенные в одинарные или двойные кавычки. В Python строки неизменяемы, то есть их нельзя модифицировать напрямую. Все операции со строками создают новые объекты.

Пример создания строки:

greeting = "Hello, World!"

Операции со строками

Основные операции со строками включают:

Конкатенацию — объединение строк с помощью оператора +:

name = "Alice"
message = "Hello, " + name
print(message)  # "Hello, Alice"

Повторение строк с помощью оператора *:

repeated = "Ha" * 3
print(repeated)  # "HaHaHa"

Индексация и срезы позволяют обращаться к отдельным символам строки или к подстрокам:

word = "Python"
print(word[0])  # "P"
print(word[1:4])  # "yth"

Методы строк:

upper() — делает строку заглавной:

print("hello".upper())  # "HELLO"

lower() — приводит строку к нижнему регистру:

print("HELLO".lower())  # "hello"

split() — разбивает строку на список подстрок по указанному разделителю:

sentence = "This is a sentence"
print(sentence.split())  # ['This', 'is', 'a', 'sentence']

strip() — удаляет пробелы с начала и конца строки:

print("  hello  ".strip())  # "hello"

Форматирование строк

Форматирование позволяет вставлять значения переменных в строки. В Python есть несколько способов форматирования:

Использование f-строк (начиная с Python 3.6):

name = "Bob"
age = 25
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")

Метод format():

message = "Hello, {}!".format("Alice")
print(message)  # "Hello, Alice!"

Словари в Python

Словари — это структуры данных, которые хранят пары «ключ-значение». Ключи должны быть уникальными и неизменяемыми (например, строки, числа), тогда как значения могут быть любыми типами данных.

Пример создания словаря:

student = {
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "grades": [90, 85, 92]
}

Доступ к значениям и модификация словарей

Для доступа к значению по ключу используется синтаксис с квадратными скобками:

print(student["name"])  # "Alice"

Чтобы изменить значение, просто присвойте новое значение ключу:

student["age"] = 26
print(student["age"])  # 26

Основные методы словарей

  1. Добавление нового ключа:
student["major"] = "Computer Science"
  1. Метод get() — безопасный способ доступа к значениям. Если ключ отсутствует, метод вернет значение по умолчанию:
print(student.get("major", "Unknown"))  # "Computer Science"
  1. Удаление ключа с помощью метода pop():
student.pop("grades")
  1. Метод keys() — возвращает все ключи:
print(student.keys())  # dict_keys(['name', 'age', 'major'])
  1. Метод values() — возвращает все значения:
print(student.values())  # dict_values(['Alice', 26, 'Computer Science'])
  1. Метод items() — возвращает все пары ключ-значение:
print(student.items())  # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 26), ('major', 'Computer Science')])

Вложенные словари

Словари могут содержать другие словари или структуры данных, что позволяет создавать сложные иерархии:

company = {
    "name": "TechCorp",
    "employees": {
        "CEO": "John Doe",
        "CTO": "Jane Smith"
    }
}

Доступ к вложенным данным осуществляется путем каскадного обращения:

print(company["employees"]["CTO"])  # "Jane Smith"

Генераторы словарей

Как и списки, словари можно создавать с помощью генераторов:

squares = {x: x**2 for x in range(6)}
print(squares)  # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

Строки и словари — важные структуры данных в Python, которые помогают эффективно работать с текстовыми данными и организованными коллекциями. Строки предоставляют различные методы для манипуляции текстом, а словари обеспечивают быстрый доступ к данным по ключу. Понимание и использование этих типов данных позволяет писать более компактный, чистый и эффективный код.

Nerd IT 🌀 ML, DS, ANN, GPT
Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале их пути изучения больших данных.

Подписаться на новости Nerd IT

Не пропустите последние выпуски. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить полный доступ к статьям.
jamie@example.com
Подписаться