Марк Лутц - Программирование на Python [Том 1]

>>> bob

{‘pay’: 30000, ‘job’: ‘dev’, ‘age’: 42, ‘name’: ‘Bob Smith’}

>>> sue

{‘job’: ‘hdw’, ‘pay’: 40000, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’}

>>> people = [bob, sue] # ссылки в списке

>>> for person in people:

print(person[‘name'], person[‘pay'], sep=', ‘) # все имена, оклады

Bob Smith, 30000 Sue Jones, 40000

>>> for person in people:

if person[‘name'] == ‘Sue Jones': # оклад Сью

print(person[‘pay'])

40000

Здесь точно так же используются инструменты итераций, но вместо таинственных числовых индексов используются ключи (в терминах баз данных генератор списков и функция map в следующем примере возвращают проекцию базы данных по полю «name»):

>>> names = [person[‘name'] for person in people] # выбирает имена >>> names

[‘Bob Smith’, ‘Sue Jones’]

>>> list(map((lambda x: x[‘name']), people)) # то же самое

[‘Bob Smith’, ‘Sue Jones’]

>>> sum(person[‘pay'] for person in people) # сумма всех окладов

70000

Интересно, что такие инструменты, как генераторы списков и выражения-генераторы, способны по своему удобству приблизиться к запросам в языке SQL, с тем отличием, что они манипулируют объектами в памяти:

>>> [rec[‘name'] for rec in people if rec[‘age'] >= 45] # SQL-подобный

[‘Sue Jones’] # запрос

>>> [(rec[‘age'] ** 2 if rec[‘age'] >= 45 else rec[‘age']) for rec in people]

[42, 2025] >>> G = (rec[‘name'] for rec in people if rec[‘age'] >= 45)

>>> next(G)

‘Sue Jones’

>>> G = ((rec[‘age'] ** 2 if rec[‘age'] >= 45 else rec[‘age']) for rec in people)

>>> G.__next__()

42

А так как словари являются обычными объектами, к этим записям можно также обращаться с использованием привычного синтаксиса:

>>> for person in people:

print(person[‘name'].split()[-1]) # фамилия

person[‘pay'] *= 1.10 # повышение на 10%

Smith

Jones

>>> for person in people: print(person[‘pay'])

33000.0

44000.0

Вложенные структуры

В предыдущих примерах мы могли бы при желании избежать необходимости писать дополнительный программный код, извлекающий фамилии, еще больше структурировав наши записи. Поскольку в языке все объекты составных типов данных могут вкладываться друг в друга сколь угодно глубоко, мы легко можем конструировать чрезвычайно сложные структуры данных, используя простой синтаксис объектов, а Python сам позаботится о создании компонентов, связывании структур в памяти и освобождении памяти позднее. Это одно из значительных преимуществ таких языков сценариев, как Python.

В следующем примере демонстрируется более структурированная запись, содержащая вложенный словарь, список и кортеж внутри другого словаря:

>>> bob2 = {‘name': {‘first': ‘Bob', ‘last': ‘Smith'},

‘age': 42,

‘job': [‘software', ‘writing'],

‘pay': (40000, 50000)}

Эта запись содержит вложенные структуры, поэтому для доступа к более низкому уровню мы просто будем использовать двойные индексы:

>>> bob2[‘name'] # полное имя Боба

{‘last’: ‘Smith’, ‘first’: ‘Bob’}

>>> bob2[‘name'][‘last'] # фамилия Боба

‘Smith’

>>> bob2[‘pay'][1] # верхний предел оклада Боба

50000

Поле name здесь - это еще один словарь, поэтому вместо того чтобы разбивать строку для извлечения фамилии, мы просто используем операцию индексирования. Кроме того, сотрудники могут занимать несколько должностей, а также иметь верхний и нижний предел оклада. Фактически в подобных ситуациях Python превращается в своеобразный язык запросов - мы можем извлекать и изменять вложенные значения с применением обычных операций над объектами:

>>> for job in bob2[‘job']: print(job) # все должности, занимаемые Бобом

software

writing

>> bob2[‘job'][-1] # последняя должность Боба

‘writing’

>>> bob2[‘job'].append(‘janitor') # Боб получает новую должность >>> bob2

{‘job’: [‘software’, ‘writing’, ‘janitor’], ‘pay’: (40000, 50000), ‘age’: 42, ‘name’: {‘last’: ‘Smith’, ‘first’: ‘Bob’}}

В расширении вложенного списка с помощью метода append нет ничего необычного, потому что в действительности он является независимым объектом. Такие вложенные конструкции могут пригодиться в более сложных приложениях. Однако, чтобы не усложнять примеры, мы сохраним прежнюю, плоскую структуру записей.

Словари словарей

И еще один поворот в реализации нашей базы данных с информацией о людях: мы можем расширить область применения словарей, задействовав еще один словарь для представления самой базы данных. То есть мы можем создать словарь словарей - внешний словарь будет играть роль базы данных, а вложенные словари - роль записей. В отличие от простого списка записей, база данных, представленная в виде словаря, позволит нам сохранять и извлекать записи с помощью символических ключей:

>>> bob = dict(name='Bob Smith', age=42, pay=30000, job='dev')

>>> sue = dict(name='Sue Jones', age=45, pay=40000, job='hdw')

>>> bob

{‘pay’: 30000, ‘job’: ‘dev’, ‘age’: 42, ‘name’: ‘Bob Smith’}