Callum  Allen

Callum Allen

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Como Classificar Um Dicionário Por Chave Em Python

O dicionário Python é uma estrutura de dados útil para manter um registro de pares de chave e valor. Além disso, o dicionário mantém a ordem em que os itens foram inseridos a partir da versão 3.6 e permite tempo constante para recuperação de dados. No entanto, ele não oferece suporte à indexação. Este artigo discutirá como classificar um dicionário por chave em Python. Vejamos a estrutura de dados do dicionário em Python.

O que é uma chave de dicionário?

A estrutura de dados Dicionário contém dados na forma de pares chave-valor. Para esclarecer, imagine que você tem um livro. Nesse caso, esse livro deve ter um título e um autor. Suponha que o título seja a chave e o autor seja o valor. Por exemplo:

book = {"The Godfather": "Mario Puzo", "Catch-22": "Joseph Heller"}
print(book["The Godfather"])
print(book["Mario Puzo"])

Usando a chave de título do livro, podemos obter o valor do valor, aqui, o nome do autor. No entanto, o contrário não acontecerá, pois não há chave com o nome do autor.

O título do livro retorna o nome do autor

O título do livro retorna o nome do autor.

names = {'lil slugger':4, 'marumi':3, 'tuskiko':2,'mitsushiro':1}
names['Masami'] = 6
names['Taeko'] = 5
print(names)

Um dicionário de nomes com um nome como chave e um número como seu valor.

Um dicionário de nomes com um nome como chave e um número como seu valor.

O exemplo acima imprimiu um dicionário com um nome como chave e um inteiro como valor. No entanto, o objetivo é classificar um dicionário por chave em Python.

Classificar dicionário por chave em Python

Vejamos várias maneiras de classificar um dicionário por chave em Python. Por exemplo:

Usando o método ordenado

names_tup = sorted(names.items())
print(names_tup)
sorted_names = {k:v for k,v in names_tup}
print(f'Sorted dictionary: {sorted_names}')

Lista de tuplas de pares chave-valor

Lista de tuplas de dicionário de nomes de pares chave-valordicionário de nomes em ordem alfabéticaem ordem alfabética

Vamos analisar o funcionamento do código acima:

  • Estamos usando a função sorted no dicionário de nomes. Ele retorna uma lista de tuplas com chaves e valores armazenados.
  • A variável nomeada names_tup armazena a lista de tuplas classificadas em ordem alfabética.
  • Então, usando a compreensão do dicionário, fazemos um loop sobre names_tup e os armazenamos em um dicionário chamado sorted_names .

Nota: Em vez de armazenar o dicionário ordenado em outra variável, você também pode armazená-lo na variável original se não estiver em uso.

Classifique o dicionário por chave em Python, decrescente

A função classificada fornece um parâmetro adicional, ou seja, reverse. O parâmetro reverse recebe um valor booleano. Se false(valor padrão), classifica o iterável em ordem crescente ou regular. No entanto, quando true, ele classifica o iterável em ordem decrescente ou reverte.

names_tup = sorted(names.items(), reverse = True)
sorted_names = {k:v for k,v in names_tup}
print(f'Reverse sorted dictionary: {sorted_names}')

Dicionário ordenado reverso

Dicionário ordenado reverso

Usando a função lambda

Usando a função lambda, podemos especificar se queremos classificar um dicionário usando chaves ou valores. Por exemplo:

names = {'key 1':'lil slugger', 'key 5':'marumi', 'key 2':'tuskiko','key 4':'mitsushiro'}
names['key 6'] = 'Masami'
names['key 5'] = 'Taeko'
 
names_sort_key = dict(sorted(names.items(), key=lambda item:item[0]))
print(names_sort_key)

O parâmetro chave da função classificada recebe uma função. No código acima, adicionamos uma função lambda ao parâmetro key da função classificada. O item[0] indica a chave do dicionário na qual o dicionário é classificado.

Usando a função lambda para classificar o dicionário

Usando a função lambda para classificar o dicionário

Usando itemgetter do módulo do operador

Itemgetter é uma parte do módulo operador do Python, que é uma biblioteca integrada. Em vez da função lambda, itemgetter pode ser usado para obter um dicionário classificado sobre uma chave. Vamos dar um exemplo para elaborar nosso ponto:

from operator import itemgetter
 
players = [{'name':'Novak Djokovic', 'rank':1},
        {'name':'Daniil Medvedev', 'rank':2},
        {'name':'Alexander Zverev', 'rank':4},
        {'name':'Matteo Berrettini', 'rank':6},
        {'name':'Rafael Nadal', 'rank':3},
        {'name':'Stefanos Tsitsipas', 'rank':5}]
 
# ranked on basis of names
players_names = sorted(players, key=itemgetter('name'))
# ranked on world ranking
players_rank = sorted(players, key=itemgetter('name'))
 
print(players_names)
print("\n")
print(players_rank)

No código acima, pegamos os 6 melhores jogadores de tênis da palavra e os armazenamos em um dicionário com nomes e classificações como chaves. Além disso, a lista do jogador contém dicionários.

  • Primeiramente, em vez da função lambda , usamos o método itemgetter da biblioteca do operador.
  • Na função sorted, passamos a lista de dicionários, e para o parâmetro key, usamos o método itemgetter.
  • O dicionário de jogadores é classificado em uma chave que é passada para o método itemgetter. Por exemplo, o nome e a classificação no código acima.

Nota: O método Itemgetter tem uma implementação interna geral diferente. Asz um resultado, tornando-o mais rápido. Além disso, é mais conciso e legível do que a função lambda.

Classificando o dicionário usando o método itemgetter

Classificando o dicionário usando o método itemgetter

Usando o método classificado e zip

Vamos ver como podemos classificar um dicionário sobre uma chave usando o método zip.

names = {'key 1':'lil slugger', 'key 5':'marumi', 'key 2':'tuskiko','key 4':'mitsushiro'}
names['key 6'] = 'Masami'
names['key 5'] = 'Taeko'
 
sorted_names = dict(sorted(zip(names.keys(),names.values())))
print(sorted_names)

A função sorted()  classifica as chaves e valores do dicionário individualmente. Em seguida, o método zip cria um iterador que agrega ou une elementos de cada iterável.

Classificando o dicionário usando um método zip

Estou classificando dicionários usando um método zip.

Usando JSON

JSON ou JavaScript Object Notation é um formato leve de intercâmbio de dados. É fácil para humanos ler e escrever.

Por exemplo, vamos ver o código a seguir usando o qual podemos classificar um dicionário.

import json
 
names = {'key 1':'lil slugger', 'key 5':'marumi', 'key 2':'tuskiko','key 4':'mitsushiro'}
names['key 6'] = 'Masami'
names['key 5'] = 'Taeko'
 
print(json.dumps(names,sort_keys=True))

Usando json para classificar chaves de um dicionário

Usando JSON para classificar chaves de um dicionário

Usando o módulo de coleção OrderedDict

OrderedDict, uma subclasse de dicionário, foi introduzida na versão 3.1 do Python para a biblioteca padrão. É uma parte do módulo de coleção do Python. Leia mais aqui .

from collections import OrderedDict
 
names = {'key 1':'lil slugger', 'key 5':'marumi', 'key 2':'tuskiko','key 4':'mitsushiro'}
names['key 6'] = 'Masami'
names['key 5'] = 'Taeko'
 
names_od = OrderedDict(sorted(names.items()))
print(names_od)

Usando OrderedDict para classificar o dicionário por chave Python

Usando OrderedDict para classificar um dicionário por chave Python

Classificar dicionário por data de chave python

from datetime import datetime
 
dates = {
    "04-01-2022": "Random text",
    "26-10-2022": "More random text",
    "31-07-2022": "Some more random text",
}
 
dates_ordered = dict(sorted(dates.items(), key=lambda x: datetime.strptime(x[0], "%d-%m-%Y")))
print(dates_ordered)
  • O método striptime de datetime converte a data armazenada na string em um objeto datetime de formato %d-%m-%Y . Onde %d, %m e %Y representam a data do mês, o número do mês e o ano, respectivamente.
  • Além disso, é necessário porque as strings são ordenadas alfabeticamente. No entanto, queremos classificar o dicionário usando data.

Dicionário classificado de acordo com a chave (aqui data)

Dicionário classificado de acordo com a chave (aqui data)

Classificar dicionário aninhado por chave Python

books = {
    "The Godfather": {"author": "Mario Puzo", "release_yr": 1969},
    "Catch-22": {"author": "Joseph Heller", "release_yr": 1961},
    "The Lighthouse": {"author": "Virginia Woolf", "release_yr": 1927},
    "The Fault in Our Stars": {"author": "John Green", "release_yr": 2012},
}
 
books_sorted = dict(sorted(books.items(), key=lambda x: x[1]["release_yr"]))
print(books_sorted)

No código acima, temos um dicionário aninhado chamado books, contendo o nome do livro, o nome do autor e seus anos de lançamento. Depois disso, usando a função sorted e lambda, com release_yr como chave, sobre a qual o dicionário é ordenado. Como resultado, os livros são classificados em ordem crescente de seus anos de lançamento.

Os livros de dicionário aninhados classificados com base no ano de lançamento

Os livros de dicionário aninhados são classificados com base no ano de lançamento

Perguntas frequentes sobre classificar dicionário por chave em Python

Podemos classificar o dicionário mantendo o mesmo tipo de dados?

Você pode classificar um dicionário mantendo seu tipo de dados o mesmo usando a função classificada.

Por que não é recomendado confiar na classificação/ordem do dicionário?

O dicionário antes da versão 3.6 do python não foi solicitado. No entanto, você pode esperar que os itens mantenham a ordem em que foram inseridos.

A classificação é incluída por padrão?

Sim, a função classificada já está incluída no Python3.

Conclusão

No artigo a seguir, abordamos as várias maneiras pelas quais podemos classificar um dicionário. Por exemplo, funções ordenadas e lambda, itemgetter, zip, etc. Esses métodos podem ser úteis quando você deseja ordenar seus itens de dicionário.

Fonte:  https://www.pythonpool.com

#python 

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Como Classificar Um Dicionário Por Chave Em Python
Ray  Patel

Ray Patel

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Lambda, Map, Filter functions in python

Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.

Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is

Syntax: x = lambda arguments : expression

Now i will show you some python lambda function examples:

#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map

Shardul Bhatt

Shardul Bhatt

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Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

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Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

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Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

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Art  Lind

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Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

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Art  Lind

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How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

  • md5
  • sha1
  • sha224, sha256, sha384 and sha512

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How To Compare Tesla and Ford Company By Using Magic Methods in Python

Magic Methods are the special methods which gives us the ability to access built in syntactical features such as ‘<’, ‘>’, ‘==’, ‘+’ etc…

You must have worked with such methods without knowing them to be as magic methods. Magic methods can be identified with their names which start with __ and ends with __ like init, call, str etc. These methods are also called Dunder Methods, because of their name starting and ending with Double Underscore (Dunder).

Now there are a number of such special methods, which you might have come across too, in Python. We will just be taking an example of a few of them to understand how they work and how we can use them.

1. init

class AnyClass:
    def __init__():
        print("Init called on its own")
obj = AnyClass()

The first example is _init, _and as the name suggests, it is used for initializing objects. Init method is called on its own, ie. whenever an object is created for the class, the init method is called on its own.

The output of the above code will be given below. Note how we did not call the init method and it got invoked as we created an object for class AnyClass.

Init called on its own

2. add

Let’s move to some other example, add gives us the ability to access the built in syntax feature of the character +. Let’s see how,

class AnyClass:
    def __init__(self, var):
        self.some_var = var
    def __add__(self, other_obj):
        print("Calling the add method")
        return self.some_var + other_obj.some_var
obj1 = AnyClass(5)
obj2 = AnyClass(6)
obj1 + obj2

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