Tutoriel Python

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La gestion des fichiers

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Python Matplotlib

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Apprentissage automatique

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Python MySQL

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Python MongoDB

MongoDB Commencer MongoDB Créer une base de données Créer une collection MongoDB Insertion MongoDB Trouver MongoDB Requête MongoDB Tri MongoDB Supprimer MongoDB Collection de dépôt MongoDB Mise à jour MongoDB Limite MongoDB

Référence Python

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Référence des modules

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Python Comment

Supprimer les doublons de liste Inverser une chaîne Additionner deux nombres

Exemples Python

Exemples Python Compilateur Python Exercices Python Quizz Python Certificat Python

Dictionnaires Python


thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964
}

dictionnaire

Les dictionnaires sont utilisés pour stocker des valeurs de données dans des paires clé:valeur.

Un dictionnaire est une collection ordonnée*, modifiable et qui n'autorise pas les doublons.

Depuis Python version 3.7, les dictionnaires sont ordonnés . Dans Python 3.6 et versions antérieures, les dictionnaires ne sont pas ordonnés .

Les dictionnaires sont écrits avec des accolades et ont des clés et des valeurs :

Exemple

Créer et imprimer un dictionnaire :

thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964
}
print(thisdict)

Éléments du dictionnaire

Les éléments du dictionnaire sont ordonnés, modifiables et n'autorisent pas les doublons.

Les éléments du dictionnaire sont présentés dans des paires clé:valeur et peuvent être référencés à l'aide du nom de la clé.

Exemple

Imprimer la valeur "brand" du dictionnaire :

thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964
}
print(thisdict["brand"])

Commandé ou non commandé ?

Depuis Python version 3.7, les dictionnaires sont ordonnés . Dans Python 3.6 et versions antérieures, les dictionnaires ne sont pas ordonnés .

Lorsque nous disons que les dictionnaires sont ordonnés, cela signifie que les éléments ont un ordre défini et que cet ordre ne changera pas.

Non ordonné signifie que les éléments n'ont pas d'ordre défini, vous ne pouvez pas faire référence à un élément en utilisant un index.


Changeable

Les dictionnaires sont modifiables, ce qui signifie que nous pouvons modifier, ajouter ou supprimer des éléments après la création du dictionnaire.


Doublons non autorisés

Les dictionnaires ne peuvent pas avoir deux éléments avec la même clé :

Exemple

Les valeurs en double écraseront les valeurs existantes :

thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964,
  "year": 2020
}
print(thisdict)


Longueur du dictionnaire

Pour déterminer le nombre d'éléments d'un dictionnaire, utilisez la len()fonction :

Exemple

Imprimer le nombre d'éléments dans le dictionnaire :

print(len(thisdict))

Éléments de dictionnaire - Types de données

Les valeurs des éléments du dictionnaire peuvent être de n'importe quel type de données :

Exemple

Types de données chaîne, entier, booléen et liste :

thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "electric": False,
  "year": 1964,
  "colors": ["red", "white", "blue"]
}

taper()

Du point de vue de Python, les dictionnaires sont définis comme des objets avec le type de données 'dict' :

<class 'dict'>

Exemple

Imprimer le type de données d'un dictionnaire :

thisdict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964
}
print(type(thisdict))

Collections Python (tableaux)

Il existe quatre types de données de collecte dans le langage de programmation Python :

  • List est une collection ordonnée et modifiable. Autorise les membres en double.
  • Tuple est une collection ordonnée et immuable. Autorise les membres en double.
  • Set est une collection non ordonnée, non modifiable* et non indexée. Aucun membre en double.
  • Dictionary est une collection ordonnée** et modifiable. Aucun membre en double.

*Les éléments de l'ensemble ne sont pas modifiables, mais vous pouvez supprimer et/ou ajouter des éléments à tout moment.

**À partir de la version 3.7 de Python, les dictionnaires sont classés . Dans Python 3.6 et versions antérieures, les dictionnaires ne sont pas ordonnés .

Lors du choix d'un type de collection, il est utile de comprendre les propriétés de ce type. Choisir le bon type pour un ensemble de données particulier pourrait signifier la conservation du sens, et cela pourrait signifier une augmentation de l'efficacité ou de la sécurité.