Применение функции к значениям в словаре Python: примеры

Быстрый ответ

Одним из оптимальных способов применения функции ко всем значениям в словаре является генератор словаря — он обеспечивает эффективность и читаемость:

original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# Увеличиваем значения в словаре в десять раз
mapped_dict = {k: v * 10 for k, v in original_dict.items()}

Полученный результат: {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}. Это универсальное решение станет значительным усовершенствованием вашего инструментария программиста.

Обновление на месте или создание новой копии?

При работе с большим объёмом данных рекомендуется редактировать исходный словарь, что позволит экономить память.

for k in original_dict:
    original_dict[k] *= 10  # Усиливаем значения, словно Халк

Однако будьте осмотрительны: изменение исходных данных может иметь серьёзные последствия и потребует обдуманного применения.

Python 2.7: Итерация в стиле "ретро"

Предпочитаете Python 2.7? Тогда используйте iteritems() вместо items() для экономии памяти в процессе итераций. Однако это работает только для Python 2.7:

# Пример для Python 2.7 — не для поклонников Python 3
original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
mapped_dict = {k: v * 10 for k, v in original_dict.iteritems()}

В Python 3 по умолчанию используется метод items(), который является итератором, из-за чего метод .iteritems() стал ненужным.

Функции высшего порядка: map()

Для создания нового словаря можно использовать функциональное программирование и метод map(). Это способ перевести изменения значений в словаре в настоящее искусство:

original_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# Выучите магию map(), превратите его в ваш персональный инструмент Python
mapped_dict = dict(map(lambda kv: (kv[0], kv[1] * 10), original_dict.items()))

Полезные функции из toolz

Библиотека toolz содержит функцию valmap, облегчающую преобразование значений словаря, и подчёркивающую, насколько Python ценит многообразие инструментов:

from toolz.dicttoolz import valmap
# Попробуем 'toolz' в действии
mapped_dict = valmap(lambda v: v * 10, original_dict)

Такой подход позволяет эффективно и лаконично работать со значениями, не затрагивая при этом ключи.

Читаемость кода на первом месте

Читаемость кода всегда должна быть приоритетом, даже если это противоречит краткости кода. Использование lambda-функций является лаконичным, но не всегда очевидным решением:

# Прощаемся с лямбда-функциями ради читаемости
for k, v in original_dict.items():
    original_dict[k] = complex_transformation_function(v)  # Проводим сложное преобразование

От Визуализации к Пониманию

Преобразование значений в словаре можно представить как перекраску каждой записи в новый цвет:

posts = {'post1': 'old_color', 'post2': 'old_color', 'post3': 'old_color'}
# Меняем цвет каждой записи

def paint_post(new_color):
    return new_color  # Простой штрих кисти, без излишеств

painted_posts = {post: paint_post('new_color') for post in posts}

Иллюстрация изменений:

До:     [🪵, 🪵, 🪵]
После:  [🎨, 🎨, 🎨]

Также, как каждый пост (🪵) получает новый оттенок (🎨), каждое значение словаря трансформируется с помощью функции маппинга.

Принятие решений: Создание нового или обновление существующего

Выбор между созданием нового словаря и обновлением текущего зависит от конкретной задачи. Важно учитывать, стоит ли сохранять исходные данные для последующего использования, или внесение изменений на месте не окажет отрицательного влияния.

Код всегда должен быть читаемым. Поэтому перед отказом от таких эффективных инструментов как генератор словаря или map(), необходимо тщательно изучить их недостатки.

Важно сохранить связку ключ-значение неизменной даже при трансформации, чтобы гарантировать целостность вашей структуры данных.

Практические советы

• Работаете со строками? Тогда воспользуйтесь функцией join:

original_dict = {'a': ['Привет', 'мир'], 'b': ['Python', 'овладевает']}
# Строки в словаре живут своей жизнью?
mapped_dict = {k: ' '.join(v) for k, v in original_dict.items()}

• Хотите объединить словари? Метод dict.update() добавляет пары ключ-значение из другого словаря или итерируемого объекта в исходный словарь.
• Python развивается, и ваш код должен соответствовать этому. PEP-0469 внёс изменения в работу со словарями, а PEP-3113 убрал поддержку распаковки кортежей в параметрах, что потребовало изменений в использовании map().

Полезные материалы

1. Документация Python 3.12.2 — 5. Структуры данных — Основы работы с такой структурой данных как словари в Python.
2. Функция map() в Python — Учебное пособие по функции map().
3. Эффективный Python — Пункт 40: Рассмотрите сопрограммы для одновременной работы нескольких функций — Об использовании сопрограмм вместо map и filter.
4. Документация Python 3.12.2 — functools — Исчерпывающая информация о модуле functools для функционального программирования.
5. Метод update() словаря в Python — Инструкция по использованию метода update для изменения словаря.
6. Документация Python 3.12.2 — itertools — Гид по модулю itertools для циклических итераций.