Структура данных dict в Python

Продвинутые примеры работы со словарями

1. Вложенные словари и авто-создание структуры

from collections import defaultdict

# Древовидная структура с автоматическим созданием levels
def tree():
    return defaultdict(tree)

t = tree()
t['users']['alice']['age'] = 25
t['users']['bob']['city'] = 'London'
print(t)
# При обращении t['users']['charlie'] создаст ещё один defaultdict

defaultdict(<function tree at 0x...>, {'users': defaultdict(<function tree at 0x...>, {'alice': defaultdict(<function tree at 0x...>, {'age': 25}), 'bob': defaultdict(<function tree at 0x...>, {'city': 'London'})})})

Пояснение:

Рекурсивный defaultdict позволяет создавать неограниченно вложенные структуры без явной проверки существования ключей. Это полезно для конфигураций, графов, сложных JSON-объектов.

2. Инвертирование словаря (ключи и значения меняются местами)

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 1}
# Простое инвертирование (потеряет дублирующиеся значения)
inv_simple = {v: k for k, v in d.items()}
print('Простое:', inv_simple)

# Инвертирование с группировкой значений
from collections import defaultdict
inv_group = defaultdict(list)
for k, v in d.items():
    inv_group[v].append(k)
print('С группировкой:', dict(inv_group))

Простое: {1: 'c', 2: 'b'}
С группировкой: {1: ['a', 'c'], 2: ['b']}

Пояснение:

Простое инвертирование подходит, если значения уникальны. В противном случае сохраняется только последнее сопоставление. Для сохранения всех ключей используется группировка списков.

3. Использование словаря в роли мемоизации (кэширование результатов)

def fib_memo(n, memo={}):
    if n in memo:
        return memo[n]
    if n <= 1:
        return n
    memo[n] = fib_memo(n-1, memo) + fib_memo(n-2, memo)
    return memo[n]

print(fib_memo(35))
print(fib_memo(100))

9227465
354224848179261915075

Пояснение:

Словарь memo хранит уже вычисленные значения. Это сокращает экспоненциальное время до линейного. Важно: изменяемый аргумент по умолчанию - словарь - используется как кэш, общий для всех вызовов. Это нормально для данной задачи, но может быть неожиданным.

4. Словарь с ключами-кортежами для многомерных данных

# Координаты точек
points = {
    (0, 0): 'центр',
    (1, 0): 'право',
    (0, 1): 'верх'
}
print(points[(0, 0)])

# Поиск всех точек с x=0
for (x, y), label in points.items():
    if x == 0:
        print(f'x=0, y={y}: {label}')

центр
x=0, y=0: центр
x=0, y=1: верх

Пояснение:

Кортежи могут быть ключами, позволяя моделировать многомерные массивы или разреженные матрицы.

5. Генератор словарей с условием

original = {'a': 10, 'b': 25, 'c': 7, 'd': 42}
# Отфильтровать значения больше 20
filtered = {k: v for k, v in original.items() if v > 20}
print(filtered)

# Заменить значения на их квадраты для чётных
squared = {k: v**2 for k, v in original.items() if v % 2 == 0}
print(squared)

{'b': 25, 'd': 42}
{'a': 100, 'c': 49}

Пояснение:

Dict comprehensions позволяют создавать новые словари на основе существующих с произвольными фильтрами и преобразованиями.

6. Словарь с методом setdefault для одношагового добавления

d = {}
# Без setdefault:
if 'group' not in d:
    d['group'] = []
d['group'].append('apple')

# С setdefault:
d.setdefault('group', []).append('banana')
print(d)

{'group': ['apple', 'banana']}

Пояснение:

setdefault возвращает значение по ключу, а если ключа нет, вставляет значение по умолчанию и возвращает его. Удобно для списков, множеств, счётчиков.

7. Сериализация словаря в строку с помощью json.dumps

import json
data = {'name': 'Python', 'version': 3.11, 'features': ['dict', 'list']}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

{
  "name": "Python",
  "version": 3.11,
  "features": ["dict", "list"]
}

Пояснение:

Словари легко преобразовать в JSON. Обратное преобразование - json.loads. Важно: ключи должны быть строками, иначе json.dumps вызовет ошибку.

8. Обход словаря с одновременным удалением (копирование перед итерацией)

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
# Удалить все чётные значения
for key in list(d.keys()):  # копируем ключи
    if d[key] % 2 == 0:
        del d[key]
print(d)

{'a': 1, 'c': 3}

Пояснение:

Изменение размера словаря во время итерации по его ключам запрещено. Копирование списка ключей (list(d.keys())) решает проблему.