W Pythonie 3 i Pythonie 2.7+ składnia słownikowa wygląda następująco:

d = {k:v for k, v in iterable}

W rzeczywistości nawet nie musisz iterować nad iterowalnym, jeśli już rozumie jakiś rodzaj mapowania, konstruktor dict robi to łaskawie za ciebie:

>>> ts = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> dict(ts)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}
>>> gen = ((i, i+1) for i in range(1, 6, 2))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0xb7201c5c>
>>> dict(gen)
{1: 2, 3: 4, 5: 6}

W Pythonie 2.7 wygląda to tak:

>>> list1, list2 = ['a', 'b', 'c'], [1,2,3]
>>> dict( zip( list1, list2))
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

Zapnij je !

Tworzenie słownika ze zrozumieniem listy w Pythonie

Lubię składnię rozumienia listy Pythona.

Czy można go używać do tworzenia słowników? Na przykład poprzez iterację nad parami kluczy i wartości:

mydict = {(k,v) for (k,v) in blah blah blah}

Szukacie wyrażenia "dictionary" - właściwie to:

mydict = {k: v for k, v in iterable}

Zakładając, że blah blah blah jest iterowalna z dwóch krotek-jesteś tak blisko. Stwórzmy takie "blahy":

blahs = [('blah0', 'blah'), ('blah1', 'blah'), ('blah2', 'blah'), ('blah3', 'blah')]

Dyktafon składnia:

Teraz składnia tutaj jest częścią mapowania. To, co sprawia, że jest to dict rozumienie zamiast set rozumienie (które jest zbliżone do twojego pseudo-kodu), to dwukropek, : jak poniżej:

mydict = {k: v for k, v in blahs}

I widzimy, że to działało i powinno zachować kolejność wstawiania jak-z Pythona 3.7:

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah2': 'blah', 'blah3': 'blah'}

W Pythonie 2 i do 3.6 kolejność nie była gwarantowana:

>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah1': 'blah', 'blah3': 'blah', 'blah2': 'blah'}

Dodanie filtra:

Wszystkie składowe mają komponent mapowania i komponent filtrowania które możesz podać dowolnymi wyrażeniami.

Więc możesz dodać część filtra do końca:

>>> mydict = {k: v for k, v in blahs if not int(k[-1]) % 2}
>>> mydict
{'blah0': 'blah', 'blah2': 'blah'}

Tutaj sprawdzamy, czy ostatni znak jest podzielny przez 2, aby odfiltrować dane przed mapowaniem kluczy i wartości.

Wersja Pythona > = 2.7, wykonaj poniższe czynności:

d = {i: True for i in [1,2,3]}

Wersja Pythona _{^{(ODP, 3 lipca 2010 - 31 grudnia 2019)}}, wykonaj poniższe czynności:

d = dict((i,True) for i in [1,2,3])

Aby dodać odpowiedź @ fortran, jeśli chcesz iterować nad listą kluczy key_list oraz listą wartości value_list:

d = dict((key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list))

Lub

d = {(key, value) for (key, value) in zip(key_list, value_list)}

Oto kolejny przykład tworzenia słownika przy użyciu rozumienia dict:

To, co próbuję tutaj zrobić, to stworzyć słownik alfabetu, w którym każda para jest literą angielską i odpowiadającą jej pozycją w alfabecie angielskim

>>> import string
>>> dict1 = {value: (int(key) + 1) for key, value in 
enumerate(list(string.ascii_lowercase))}
>>> dict1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'g': 7, 'f': 6, 'i': 9, 'h': 8, 
'k': 11, 'j': 10, 'm': 13, 'l': 12, 'o': 15, 'n': 14, 'q': 17, 'p': 16, 's': 
19, 'r': 18, 'u': 21, 't': 20, 'w': 23, 'v': 22, 'y': 25, 'x': 24, 'z': 26}
>>> 

Zwróć uwagę na użycie enumerate tutaj, aby uzyskać listę alfabetów i ich indeksów na liście i zamienić alfabety i indeksy, aby wygenerować parę wartości klucza dla słownika

Mam nadzieję, że to daje dobry pomysł na słownik comp do ciebie i zachęca do częstszego korzystania z niego, aby Twój kod był zwarty

Spróbuj tego,

def get_dic_from_two_lists(keys, values):
    return { keys[i] : values[i] for i in range(len(keys)) }

Załóżmy, że mamy dwie listy kraj i stolica

country = ['India', 'Pakistan', 'China']
capital = ['New Delhi', 'Islamabad', 'Beijing']

Następnie utwórz słownik z dwóch list:

print get_dic_from_two_lists(country, capital)

Wyjście jest takie,

{'Pakistan': 'Islamabad', 'China': 'Beijing', 'India': 'New Delhi'}

Ten kod utworzy słownik za pomocą rozumienia list dla wielu list o różnych wartościach, które mogą być użyte dla pd.DataFrame()

#Multiple lists 
model=['A', 'B', 'C', 'D']
launched=[1983,1984,1984,1984]
discontinued=[1986, 1985, 1984, 1986]

#Dictionary with list comprehension
keys=['model','launched','discontinued']
vals=[model, launched,discontinued]
data = {key:vals[n] for n, key in enumerate(keys)}

enumerate przechodzi n do vals, aby dopasować każdy key z jego listą

>>> {k: v**3 for (k, v) in zip(string.ascii_lowercase, range(26))}

Python obsługuje składanie dict, które pozwala wyrażać tworzenie słowników w czasie wykonywania przy użyciu podobnie zwięzłej składni.

Rozumienie słownikowe przyjmuje postać {klucz: wartość dla (klucz, wartość) w iterable}. Składnia ta została wprowadzona w Pythonie 3 i została przetłumaczona wstecz aż do Pythona 2.7, więc powinieneś być w stanie jej używać niezależnie od wersji Pythona, którą zainstalowałeś.

Kanonicznym przykładem jest wzięcie dwóch list i stworzenie słownika, w którym pozycja na każdej pozycji na pierwszej liście staje się kluczem, a pozycja na odpowiedniej pozycji na drugiej liście staje się wartością.

Funkcja zip użyta w tym zrozumieniu zwraca iterator krotek, gdzie każdy element krotki jest pobierany z tej samej pozycji w każdej z iterabli wejściowych. W powyższym przykładzie zwracany iterator zawiera krotki ("a", 1), ("b", 2), itd.

Wyjście:

{'i': 512, 'e': 64, 'o': 2744, 'h': 343, 'l': 1331, 's': 5832, 'b': 1, 'w': 10648, 'c': 8, 'x': 12167, 'y': 13824, 't': 6859, 'p': 3375, 'd': 27, 'j': 729, 'a': 0, 'z': 15625, 'f': 125, 'q': 4096, 'u': 8000, 'n': 2197, 'm': 1728, 'r': 4913, 'k': 1000, 'g': 216, 'v': 9261}

Dorzucę jeszcze jeden przykład. Wyobraź sobie, że masz następującą listę:

nums = [4,2,2,1,3]

I chcesz przekształcić go w dict, gdzie kluczem jest indeks, a wartością jest element na liście. Możesz to zrobić za pomocą następującej linii kodu:

{index:nums[index] for index in range(0,len(nums))}

Tak, to możliwe. W Pythonie rozumienie może być używane w liście, zestawie, słowniku itp. Możesz to napisać w ten sposób

mydict = {k:v for (k,v) in blah}

Kolejny szczegółowy przykład rozumienia słownika z instrukcją warunkową i pętlą:

parents = [father, mother]
            
parents = {parent:1 - P["mutation"] if parent in two_genes else 0.5 if parent in one_gene else P["mutation"] for parent in parents}

Możesz utworzyć nowy dict dla każdej pary i połączyć go z poprzednim dict:

reduce(lambda p, q: {**p, **{q[0]: q[1]}}, bla bla bla, {})

Oczywiście to podejście wymaga reduce od functools.