有没有Pythonic方法可以将集合转换为字典？我得到了以下套装s={1,2,4,5,6}并且想要下面的字典c={1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0}有一个你会做的lista=[1,2,3,4,5,6]b=[]whilelen(b) 最佳答案 使用dict.fromkeys():c=dict.fromkeys(s,0)演示:>>>s={1,2,4,5,6}>>>dict.fromkeys(s,0){1:0,2:0,4:0,5:0,6:0}这也适用于列表；这是从序列创建字典的最有效方法。请注意，所有值都是对您传递给dict
有没有Pythonic方法可以将集合转换为字典？我得到了以下套装s={1,2,4,5,6}并且想要下面的字典c={1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0}有一个你会做的lista=[1,2,3,4,5,6]b=[]whilelen(b) 最佳答案 使用dict.fromkeys():c=dict.fromkeys(s,0)演示:>>>s={1,2,4,5,6}>>>dict.fromkeys(s,0){1:0,2:0,4:0,5:0,6:0}这也适用于列表；这是从序列创建字典的最有效方法。请注意，所有值都是对您传递给dict
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
内置函数vars()在我看来更像Pythonic，但我发现__dict__的使用频率更高。Python文档表明它们是等效的。一位博主claimsthat__dict__isfasterthanvars().我应该使用哪个？ 最佳答案 通常，您应该将dunder/magic方法视为实现并将函数/方法作为API调用，因此最好使用vars()而不是__dict__，就像你会做len(a_list)而不是a_list.__len__()或a_dict["key"]而不是a_dict.__getitem__('key')
我想通过一个字符串对象来分配一个类属性——但是怎么做呢？例子:classtest(object):passa=test()test.value=5a.value#->5test.__dict__['value']#->5#BUT:attr_name='next_value'test.__dict__[attr_name]=10#->'dictproxy'objectdoesnotsupportitemassignment 最佳答案 有一个内置函数:setattr(test,attr_name,10)引用:http://docs.py
我想通过一个字符串对象来分配一个类属性——但是怎么做呢？例子:classtest(object):passa=test()test.value=5a.value#->5test.__dict__['value']#->5#BUT:attr_name='next_value'test.__dict__[attr_name]=10#->'dictproxy'objectdoesnotsupportitemassignment 最佳答案 有一个内置函数:setattr(test,attr_name,10)引用:http://docs.py
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
我正在尝试对pandas数据框进行一些聚合。这是一个示例代码:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"User":["user1","user2","user2","user3","user2","user1"],"Amount":[10.0,5.0,8.0,10.5,7.5,8.0]})df.groupby(["User"]).agg({"Amount":{"Sum":"sum","Count":"count"}})Out[1]:AmountSumCountUseruser118.02user220.53user310.51这会产生以下警告:FutureW
我正在尝试修改上下文数据，因此我覆盖了get_context_data。我需要request变量来修改这个上下文。那么如何在get_context-data中获取request变量呢？ 最佳答案 您可以访问self.request中的请求-第三段here再解释一下。编辑:所指的文本，以防万一发生变化:Thekeyparttomakingthisworkisthatwhenclass-basedviewsarecalled,varioususefulthingsarestoredonself;aswellastherequest(se
我正在尝试修改上下文数据，因此我覆盖了get_context_data。我需要request变量来修改这个上下文。那么如何在get_context-data中获取request变量呢？ 最佳答案 您可以访问self.request中的请求-第三段here再解释一下。编辑:所指的文本，以防万一发生变化:Thekeyparttomakingthisworkisthatwhenclass-basedviewsarecalled,varioususefulthingsarestoredonself;aswellastherequest(se
