>>> sue = {}
>>> sue[‘name'] = ‘Sue Jones'
>>> sue[‘age'] = 45 >>> sue[‘pay'] = 40000 >>> sue[‘job'] = ‘hdw'
>>> sue
{‘job’: ‘hdw’, ‘pay’: 40000, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’}
объединением двух списков, содержащих имена и значения:
>>> names = [‘name', ‘age', ‘pay', ‘job']
>>> values = [‘Sue Jones', 45, 40000, ‘hdw']
>>> list(zip(names, values))
[(‘name’, ‘Sue Jones’), (‘age’, 45), (‘pay’, 40000), (‘job’, ‘hdw’)]
>>> sue = dict(zip(names, values))
>>> sue
{‘job’: ‘hdw’, ‘pay’: 40000, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’}
Словари можно даже создавать из последовательностей ключей и необязательного начального значения для всех ключей (этот способ удобно использовать для инициализации пустых словарей):
>>> fields = (‘name', ‘age', ‘job', ‘pay')
>>> record = dict.fromkeys(fields, ‘?')
>>> record
{‘job’: ‘?’, ‘pay’: ‘?’, ‘age’: ‘?’, ‘name’: ‘?’}
Списки словарей
Независимо от способа создания словарей, нам все еще необходимо собрать словари-записи в базу данных. Здесь также можно использовать список, при условии, что нам не требуется обеспечить доступ по ключу на верхнем уровне:
>>> bob
{‘pay’: 30000, ‘job’: ‘dev’, ‘age’: 42, ‘name’: ‘Bob Smith’}
>>> sue
{‘job’: ‘hdw’, ‘pay’: 40000, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’}
>>> people = [bob, sue] # ссылки в списке
>>> for person in people:
print(person[‘name'], person[‘pay'], sep=', ‘) # все имена, оклады
Bob Smith, 30000 Sue Jones, 40000
>>> for person in people:
if person[‘name'] == ‘Sue Jones': # оклад Сью
print(person[‘pay'])
40000
Здесь точно так же используются инструменты итераций, но вместо таинственных числовых индексов используются ключи (в терминах баз данных генератор списков и функция map в следующем примере возвращают проекцию базы данных по полю «name»):
>>> names = [person[‘name'] for person in people] # выбирает имена >>> names
[‘Bob Smith’, ‘Sue Jones’]
>>> list(map((lambda x: x[‘name']), people)) # то же самое
[‘Bob Smith’, ‘Sue Jones’]
>>> sum(person[‘pay'] for person in people) # сумма всех окладов
70000
Интересно, что такие инструменты, как генераторы списков и выражения-генераторы, способны по своему удобству приблизиться к запросам в языке SQL, с тем отличием, что они манипулируют объектами в памяти:
>>> [rec[‘name'] for rec in people if rec[‘age'] >= 45] # SQL-подобный
[‘Sue Jones’] # запрос
>>> [(rec[‘age'] ** 2 if rec[‘age'] >= 45 else rec[‘age']) for rec in people]
[42, 2025] >>> G = (rec[‘name'] for rec in people if rec[‘age'] >= 45)
>>> next(G)
‘Sue Jones’
>>> G = ((rec[‘age'] ** 2 if rec[‘age'] >= 45 else rec[‘age']) for rec in people)
>>> G.__next__()
42
А так как словари являются обычными объектами, к этим записям можно также обращаться с использованием привычного синтаксиса:
>>> for person in people:
print(person[‘name'].split()[-1]) # фамилия
person[‘pay'] *= 1.10 # повышение на 10%
Smith
Jones
>>> for person in people: print(person[‘pay'])
33000.0
44000.0
Вложенные структуры
В предыдущих примерах мы могли бы при желании избежать необходимости писать дополнительный программный код, извлекающий фамилии, еще больше структурировав наши записи. Поскольку в языке все объекты составных типов данных могут вкладываться друг в друга сколь угодно глубоко, мы легко можем конструировать чрезвычайно сложные структуры данных, используя простой синтаксис объектов, а Python сам позаботится о создании компонентов, связывании структур в памяти и освобождении памяти позднее. Это одно из значительных преимуществ таких языков сценариев, как Python.
В следующем примере демонстрируется более структурированная запись, содержащая вложенный словарь, список и кортеж внутри другого словаря:
>>> bob2 = {‘name': {‘first': ‘Bob', ‘last': ‘Smith'},
‘age': 42,
‘job': [‘software', ‘writing'],
‘pay': (40000, 50000)}
Эта запись содержит вложенные структуры, поэтому для доступа к более низкому уровню мы просто будем использовать двойные индексы:
>>> bob2[‘name'] # полное имя Боба
{‘last’: ‘Smith’, ‘first’: ‘Bob’}
>>> bob2[‘name'][‘last'] # фамилия Боба
‘Smith’
>>> bob2[‘pay'][1] # верхний предел оклада Боба
50000
Поле name здесь - это еще один словарь, поэтому вместо того чтобы разбивать строку для извлечения фамилии, мы просто используем операцию индексирования. Кроме того, сотрудники могут занимать несколько должностей, а также иметь верхний и нижний предел оклада. Фактически в подобных ситуациях Python превращается в своеобразный язык запросов - мы можем извлекать и изменять вложенные значения с применением обычных операций над объектами:
>>> for job in bob2[‘job']: print(job) # все должности, занимаемые Бобом