Словари. Пример программы

Loading...

Из курса от партнера Moscow Institute of Physics and Technology

Погружение в Python

565 оценки

Moscow Institute of Physics and Technology

Погружение в Python

565 оценки

Курс 1 из 4 — Specialization Программирование на Python

Python – простой, гибкий и невероятно популярный язык, который используется практически во всех областях современной разработки. С его помощью можно создавать веб-приложения, писать игры, заниматься анализом данных, автоматизировать задачи системного администрирования и многое другое. “Погружение в Python” читают разработчики, применяющие Python в проектах, которыми ежедневно пользуются миллионы людей. Курс покрывает все необходимые для ежедневной работы программиста темы, а также рассказывает про многие особенности языка, которые часто опускают при его изучении. В ходе курса вы изучите конструкции языка, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, научитесь писать асинхронный и многопоточный код. Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python. После успешного окончания курса вы сможете использовать полученный опыт для разработки проектов различной сложности.

Из урока

Структуры данных и функции.

В этой неделе вы узнаете про новые типы данных — коллекции, познакомитесь с функциями, а так же научитесь использовать функциональное программирование в Python.

Списки и кортежи8:28

Списки. Пример программы4:21

Словари4:13

Словари. Пример программы6:37

Множества3:25

Множества. Пример программы2:02

Познакомьтесь с преподавателями

Александр Емелин
Mail.Ru Group, преподаватель МГТУ им. Н. Э. Баумана
Александр Жебрак
Технический директор Insilico Medicine
Дмитрий Швеенков
Mail.Ru Group, руководитель команды разработки

Итак, мы с вами разобрали словари и то, как они работают,

и давайте попробуем решить задачку на их применение.

В качестве примера попробуем найти три самых часто встречающихся

слова в Zen of Python. Как вы уже знаете, Zen of Python можно

получить, импортировав this, и в нём содержится какой-то набор

утверждений, которым должен следовать программист,

который пишет на Python. Например, красивое лучше чем некрасивое.

Давайте создадим нашу переменную zen, в которую положим

эти замечательные утверждения. Мы должны использовать тройные

кавычки, потому что здесь есть переносы строк. Скопируем все строки

и поместим в zen. Отлично. Теперь нам нужно каким-то образом

выяснить, какие слова используются чаще всего. Логично нам нужно

для начала разбить нашу большую длинную строчку на, собственно,

эти самые слова. Давайте используем для этого переменную zen_map

какой-то dict, где мы будем хранить собственно количество слов,

которое мы уже нашли, и будем итерироваться с помощью метода split.

Метод split разобьёт нашу большую строку по пробельным символам.

У нас получится какое-то слово при итерации. Теперь, что нам нужно

сделать с этим словом? Нам нужно, во-первых, его очистить

от каких-то точек, от каких-то восклицательных знаков

и прочих спецсимволов. Давайте назовём переменную cleaned_word

и будем очищать наше слово, используя метод строки strip.

Очистим всё, что мы можем найти. Отлично.

Теперь давайте приведём строку к нижнему регистру

с помощью метода lower.

И теперь нам нужно добавить нашу строку в наш zen_map.

Если строка уже есть в zen_map'е, мы просто хотим

инкрементировать counter, который говорит о том,

сколько раз мы находили уже это слово. Если строки там нет,

то мы туда должны её добавить, и давайте именно это и сделаем.

Если cleaned_word'а ещё нету в zen_map'е, мы добавим

наш zen_map в cleaned_word. В качестве значения у нас будет 0,

потому что мы это слово ещё не встречали.

Если мы его встречали или только что добавили,

мы инкрементируем это значение. Таким образом, в нашем zen_map'e

будет хранится отображение из слова в количество раз,

в котором мы его встретили. Давайте попробуем вывести наш zen_map.

Отлично. У нас хранится отображение из строки в количество раз,

в котором мы её встретили. Например, beautiful у нас

встретилось всего один раз, а is встретилось десять раз.

Теперь нам нужно каким-то образом выяснить,

какие слова встречаются чаще всего. Обратите внимание,

как ключи, так и значения в словаре не упорядочены,

поэтому нам нужно сделать так, чтобы они были упорядочены.

Для этого можно воспользоваться, например, методом items

и, например, в zen_items мы можем положить zen_map.items.

Это будет уже список таплов. Обратите внимание, у нас в нашем zen_items

содержится как ключ, так и значение, но уже в виде тапла,

и эту вещь мы уже можем сортировать. Как мы будем это делать?

Если мы попробуем отсортировать zen_items прямо сейчас,

то у нас сортировка произойдёт по первому значению, по beautiful.

Однако, нам нужно сортировать по второму значению наших таплов,

по количеству раз, в котором мы встречали это слово.

Для этого нам поможет замечательный модуль operator и функция sorted.

Воспользуемся функцией sorted и будем сортировать наши zen_items.

Чтобы сортировать по второму значению в нашем тапле,

мы можем в качестве аргумента key передать туда operator.itemgetter

и написать единичку, потому что нас интересует именно первый индекс.

beautiful — это нулевой индекс, единичка — это первый индекс.

Так как нам нужны самые популярные слова, мы используем reverse=True.

Давайте попробуем вывести word_count_items и возьмём

первые три элемента. Отлично, у нас получилось,

что самые популярные слова, это is, better, than,

что мы собственно и ожидали. Однако, как это часто бывает в Python'е,

есть встроенный модуль, который вам поможет решить

эту задачу намного быстрее.

Мы можем импортировать из модуля collections Counter.

В случае, если мы используем Counter, всё, что нам нужно —

это очистить наши слова и передать эти слова в Counter.

Давайте именно это и сделаем. Создадим cleaned_list,

в который в цикле будем добавлять очищенные слова уже знакомым образом,

используя метод split, который разбивает строку

по пробельным символам, и будем добавлять в cleaned_list

с помощью метода append очищенное слово.

Очищенное слово будет получено с помощью метода strip

и приведения к нижнему регистру с помощью метода lower.

Итак, всё, что нам осталось сделать, это вызвать counter с cleaned_list'ом

и обратиться к методу most_common, перадать ему троечку.

Давайте попробуем, что у нас получится. Отлично,

именно то, что мы ожидали, однако, это достигается с помощью трёх строк кода.

Часто в Python'е есть встроенные методы и модули,

которые вам позволяют делать какие-то вещи легко и удобно.

Отлично, мы с вами познакомились со словарями

и решили задачку на их применение.

Ознакомьтесь с нашим каталогом

Присоединяйтесь бесплатно и получайте персонализированные рекомендации, обновления и предложения.

Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.

© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.

Загрузить из App Store

Загрузить в Google Play