19. Slovníky (dict)


prezentácia

video prezentácia


Na 14. cvičení ste riešili úlohu, v ktorej ste zostavovali metódy pre triedu telefónny zoznam. Riešenie úlohy by mohlo vyzerať asi takto:

class TelefonnyZoznam:
    def __init__(self):
        self.zoznam = []

    def __str__(self):
        vysl = []
        for meno, telefon in self.zoznam:
            vysl.append(f'{meno}: {telefon}')
        return '\n'.join(vysl)

    def pridaj(self, meno, telefon):
        for i in range(len(self.zoznam)):
            if self.zoznam[i][0] == meno:
                self.zoznam[i] = meno, telefon
                return
        self.zoznam.append((meno, telefon))

Vidíte, že do zoznamu ukladáme dvojice (meno, telefon).

Jednoduchý test:

tz = TelefonnyZoznam()
tz.pridaj('Jana', '0901020304')
tz.pridaj('Juro', '0911111111')
tz.pridaj('Jozo', '0212345678')
tz.pridaj('Jana', '0999020304')
print(tz)
Jana: 0999020304
Juro: 0911111111
Jozo: 0212345678

Hľadanie údajov

Do tejto triedy pridajme ešte metódy __contains__() a zisti(), vďaka ktorým budeme vedieť zistiť, či sa dané meno nachádza v zozname, prípadne pre dané meno zistíme jeho telefónne číslo:

class TelefonnyZoznam:
    ...

    def __contains__(self, hladane_meno):
        for meno, telefon in self.zoznam:
            if meno == hladane_meno:
                return True
        return False

    def zisti(self, hladane_meno):
        for meno, telefon in self.zoznam:
            if meno == hladane_meno:
                return telefon
        raise ValueError('zadane meno nie je v zozname')

Opäť otestujeme:

tz = TelefonnyZoznam()
tz.pridaj('Jana', '0901020304')
tz.pridaj('Juro', '0911111111')
tz.pridaj('Jozo', '0212345678')
tz.pridaj('Jana', '0999020304')
print(tz)
print('Juro ma telefon', tz.zisti('Juro'))
print('Fero je v zozname:', 'Fero' in tz)       # volanie tz.__contains__('Fero')
print('Fero ma telefon', tz.zisti('Fero'))
Jana: 0999020304
Juro: 0911111111
Jozo: 0212345678
Juro ma telefon 0911111111
Fero je v zozname: False
...
ValueError: zadane meno nie je v zozname

Zamerajme sa teraz na spôsob hľadania v tomto telefónnom zozname: všetky tri metódy pridaj(), __contains__() aj zisti() postupne (sekvenčne) pomocou for-cyklu prechádzajú celý zoznam a kontrolujú, či pritom nenašli hľadané meno. Zrejme pre veľký telefónny zoznam (napríklad telefónny zoznam New Yorku by mohol obsahovať aj niekoľko miliónov dvojíc (meno, číslo)) takéto sekvenčné prehľadávanie môže trvať už dosť dlho.

Naučme sa jednoduchý spôsob, akým môžeme odmerať čas behu nejakého programu. Hoci takéto meranie vôbec nie je presné, môže nám to dať nejaký obraz o tom, ako dlho trvajú niektoré časti programu. Na meranie použijeme takúto šablónu:

import time

start = time.time()                  # začiatok merania času

# nejaký výpočet

koniec = time.time()                 # koniec merania času

print(round(koniec - start, 3))

Volanie funkcie time.time() vráti momentálny stav nejakého počítadla sekúnd. Keď si tento stav zapamätáme (v premennej start) a o nejaký čas opäť zistíme stav počítadla, rozdiel týchto dvoch hodnôt nám vráti približný počet sekúnd koľko ubehlo medzi týmito dvomi volaniami time.time(). Túto hodnotu sa dozvedáme ako desatinné číslo, takže vidíme aj milisekundy (výsledný rozdiel zaokrúhľujeme na 3 desatinné miesta).

Začnime s meraním tohto jednoduchého programu na výpočet súčtu n prirodzených čísel:

import time

n = int(input('zadaj n: '))
start = time.time()                           # začiatok merania času
sucet = 0
for i in range(1, n+1):
    sucet += i
print('cas =', round(time.time()-start, 3))   # čas trvania = koniec merania času - začiatok
print('sucet =', sucet)

Tento program spustíme niekoľkokrát s rôzne veľkým n:

zadaj n: 10000
cas = 0.002
sucet = 50005000
zadaj n: 100000
cas = 0.021
sucet = 5000050000
zadaj n: 1000000
cas = 0.235
sucet = 500000500000

Môžete si všimnúť istú závislosť trvania programu od veľkosti n: keď zadáme 10-krát väčšiu vstupnú hodnotu, výpočet bude trvať približne 10-krát tak dlho. Zrejme je to nejaká lineárna závislosť: čas behu programu závisí od veľkosti n lineárne.

Teraz namiesto výpočtu sumy budeme merať približný čas hľadania údajov v nejakej tabuľke, pričom použijeme sekvenčné prehľadávanie: postupne budeme prechádzať celý zoznam pomocou for-cyklu. Pre jednoduchosť testovania budeme pracovať len so zoznamom celých čísel, ktoré najprv vygenerujeme náhodne:

import time
import random

def hladaj(hodnota):
    for prvok in zoznam:
        if prvok == hodnota:
            return True
    return False

n = int(input('zadaj n: '))
zoznam = []
for i in range(n):
    zoznam.append(random.randrange(2*n))
start = time.time()                       # začiatok merania času
for i in range(0, 2*n, 2):
    hladaj(i)
cas = time.time() - start                 # celkový čas trvania výpočtu
print('cas =', round(cas / n * 1000, 3))

Najprv sme vygenerovali n-prvkový zoznam náhodných čísel z intervalu <0, 2n-1>. Pre toto generovanie zoznamu sme ešte nemerali čas trvania. Samotný odmeriavaný test teraz n-krát hľadá v tomto zozname nejakú hodnotu z intervalu <0, 2n-1> (zrejme sa poskúša hľadať len párne hodnoty). Na záver vypíše čas ale vydelený počtom hľadaní (počet volaní funkcie hladaj()) a aby to neboli príliš malé čísla, čas ešte vynásobí 1000, teda nedostávame sekundy, ale milisekundy.

Tento test niekoľkokrát spustíme pre rôzne n:

zadaj n: 100
cas = 0.005
zadaj n: 1000
cas = 0.05
zadaj n: 10000
cas = 0.496
zadaj n: 100000
cas = 5.921

čo môžeme vypozorovať z týchto výsledkov:

  • pre 100-prvkový zoznam trvalo jedno hľadanie približne 0.005 milisekúnd (t.j. 5 milióntin sekundy)

  • pre 1000-prvkový zoznam trvalo jedno hľadanie približne 0.05 milisekúnd, to znamená, že pre 10-krát väčší zoznam aj hľadanie trvá asi 10-krát tak dlho

  • pre 10000-prvkový zoznam trvalo jedno hľadanie približne 0.5 milisekundy, čo asi potvrdzuje našu hypotézu, že čas hľadania je lineárne závislý od veľkosti zoznamu

  • pre 10000-prvkový zoznam jedno hľadanie trvá skoro 6 milisekúnd

  • … môžeme si zatipovať, že v 1000000-prvkovom zozname by sme hľadali 100-krát dlhšie ako pre 10000, teda asi 600 milisekúnd, čo je viac ako pol sekundy

Asi vidíme, že telefónny zoznam New Yorku s 8 miliónmi mien bude náš program priemerne prehľadávať 5 sekúnd - a to už je dosť veľa.

Zrejme múdre programy na prehľadávanie telefónnych zoznamov používajú nejaké lepšie stratégie. V prvom rade sú takéto zoznamy usporiadané podľa mien, vďaka čomu sa bude dať hľadať oveľa rýchlejšie - budeme tomu hovoriť binárne vyhľadávanie.


Modul time

S týmto modulom sme sa už párkrát stretli na predchádzajúcich cvičeniach. Zhrňme pre nás najzaujímavejšie funkcie z tohto modulu:

  • funkcia time.localtime() vráti momentálny dátum a čas v špeciálnom tvare time.struct_time, ktorý je vlastne pomenovanou n-ticou; s touto štruktúrou môžeme pracovať podobne ako s tuple, napríklad:

    >>> time.localtime()
    time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=11, tm_mday=27, tm_hour=8, tm_min=53, tm_sec=53, tm_wday=2, tm_yday=331, tm_isdst=0)
    >>> time.localtime()[:3]        # momentálny dátum v tvare (rok, mesiac, deň)
    (2019, 11, 27)
    >>> time.localtime()[3:6]       # momentálny čas v tvare (hodiny, minúty, sekundy)
    (8, 54, 17)
    >>> time.localtime()[6]         # momentálny deň v týždni, kde pondelok má hodnotu 0, teda 2 označuje stredu
    2
    
  • funkcia time.time() vráti momentálny čas a dátum v tvare desatinného čísla (float); v skutočnosti je to počet sekúnd, ktoré uplynuli od nejakého konkrétneho času v minulosti (tzv. epocha); toto číslo vieme spätne previesť na dátum a čas (pomocou time.localtime(číslo)) ale najčastejšie sa bude používať pri zisťovaní trvania (behu) nejakého výpočtu, napríklad:

    >>> start = time.time()         # zapamätaj si momentálny čas v premennej start
    >>> # nejaký výpočet
    >>> koniec = time.time()        # zapamätaj si momentálny čas v premennej koniec
    >>> koniec - start              # koľko sekúnd ubehlo medzi týmito dvoma časmi
    33.83050608634949
    >>> time.localtime(start)[3:6]    # čas start v tvare (hodiny, minúty, sekundy)
    (9, 7, 1)
    >>> time.localtime(koniec)[3:6]   # čas koniec v tvare (hodiny, minúty, sekundy)
    (9, 7, 35)
    
  • funkcia time.sleep(sekundy) pozdrží výpočet na zadaný počet sekúnd; je to niečo podobné ako canvas.after(milisekundy); napríklad:

    >>> start = time.time(); time.sleep(2.5); koniec = time.time()
    >>> koniec - start
    2.500455379486084
    

Binárne vyhľadávanie

Použijeme podobnú ideu, akou sme na 4. prednáške riešili úlohu na zisťovanie druhej odmocniny nejakého čísla. V tomto prípade využijeme ten fakt, že v reálnom telefónnom zozname sú všetky mená usporiadané podľa abecedy. Vďaka tomu, ak by sme si vybrali úplne náhodnú pozíciu v takomto zozname, na základe príslušnej hodnoty v tabuľke, sa vieme jednoznačne rozhodnúť, či ďalej budeme pokračovať v hľadaní v časti zoznamu pred touto pozíciou alebo za. Nebudeme ale túto pozíciu voliť náhodne, vyberieme pozíciu v strede zoznamu.

Ukážme to na príklade: máme telefónny zoznam, ktorý je usporiadaný podľa mien. Pre lepšie znázornenie použijeme len dvojpísmenové mená, napríklad tu je utriedený 13-prvkový zoznam a ideme v ňom hľadať meno 'hj' (možno Hraško Ján):

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

ab

ad

dd

fm

hj

jj

ka

kz

mo

pa

rd

tz

zz

zac

stred

kon

Označili sme tu začiatok a koniec intervalu zoznamu, v ktorom práve hľadáme: na začiatku je to kompletný zoznam od indexu 0 až po 12. Vypočítame stred (ako (zac+kon)//2) - to je pozícia, kam sa pozrieme úplne na začiatku. Keďže v strede zoznamu je meno 'ka', tak zrejme všetky mená v zozname za týmto stredom sú v abecede vyššie a teda 'hj' sa medzi nimi určite nenachádza (platí 'hj' < 'ka'). Preto odteraz bude stačiť hľadať len v prvej polovici zoznamu teda v intervale od 0 do 5. Opravíme koncovú hranicu intervalu a vypočítame nový stred:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

ab

ad

dd

fm

hj

jj

ka

kz

mo

pa

rd

tz

zz

zac

stred

kon

Stredná pozícia v tomto prípade padla na meno 'dd'. Keďže 'hj' je v abecede až za 'dd' (platí 'dd' < 'hj'), opäť prepočítame hranice sledovaného intervalu a tiež nový stred:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

ab

ad

dd

fm

hj

jj

ka

kz

mo

pa

rd

tz

zz

zac

stred

kon

Už pri tomto treťom kroku algoritmu sa nám podarilo objaviť pozíciu hľadaného mena v zozname: stred teraz odkazuje presne na naše hľadané slovo.

Ak by sa hľadané slovo v tomto telefónnom zozname nenachádzalo (napríklad namiesto 'hj' by sme hľadali 'gr'), tak by algoritmus pokračoval ďalšími krokmi: opäť porovnáme stredný prvok s našim hľadaným ('gr' < 'hj') a keďže je v abecede pred ním, zmeníme interval tak, že zac == kon == stred:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

ab

ad

dd

fm

hj

jj

ka

kz

mo

pa

rd

tz

zz

stred

A to je teda už definitívny koniec algoritmu (interval je 1-prvkový): keďže tento jediný prvok je rôzny od hľadaného 'gr', je nám jasné, že sme skončili so správou „nenašli“.

Zapíšme tento algoritmus do Pythonu:

def hladaj(hodnota):
    zac = 0                            # zaciatok intervalu
    kon = len(zoznam) - 1              # koniec intervalu
    while zac <= kon:
        stred = (zac + kon) // 2       # stred intervalu
        if zoznam[stred] < hodnota:
            zac = stred + 1
        elif zoznam[stred] > hodnota:
            kon = stred - 1
        else:
            return True
    return False

Ak by sme teraz spustili rovnaké testy ako pred tým so sekvenčným vyhľadávaním, boli by sme milo prekvapení: čas na hľadanie v 1000-prvkovom zozname a 1000000-prvkovom zozname je skoro stále rovnaký a sú to len tisíciny milisekúnd.


Štandardný typ dict

Typ dict slovník (informatici to volajú asociatívne pole) je taká dátová štruktúra, v ktorej k prvkom neprichádzame cez poradové číslo (index) tak ako pri zoznamoch, n-ticiach a reťazcoch, ale k prvkom prichádzame pomocou kľúča. Hovoríme, že k danému kľúču je asociovaná nejaká hodnota (niekedy hovoríme, že hodnotu mapujeme na daný kľúč).

Zapisujeme to takto:

kľúč : hodnota

Samotný slovník zapisujeme ako kolekciu takýchto dvojíc (kľúč : hodnota) a celé je to uzavreté v '{' a '}' zátvorkách (rovnako ako množiny). Slovník si môžeme predstaviť ako zoznam dvojíc (kľúč, hodnota), pričom v takomto zozname sa nemôžu nachádzať dve dvojice s rovnakým kľúčom. Napríklad:

>>> vek = {'Jan':17, 'Maria':15, 'Ema':18}

Takto sme vytvorili slovník (asociatívne pole, teda pythonovský typ dict), ktorý má tri prvky: 'Jan' má 17 rokov, 'Maria' má 15 a 'Ema' má 18. V priamom režime vidíme, ako ho vypisuje Python a tiež to, že pre Python to má 3 prvky (3 dvojice):

>>> vek
{'Jan': 17, 'Maria': 15, 'Ema': 18}
>>> len(vek)
3

Teraz zápisom, ktorý sa podobá indexovaniu zoznamu:

>>> vek['Jan']
17

získame asociovanú hodnotu pre kľúč 'Jan'.

Ak sa pokúsime zistiť hodnotu pre neexistujúci kľúč:

>>> vek['Juraj']
...
KeyError: 'Juraj'

Python nám tu oznámi KeyError, čo znamená, že tento slovník nemá definovaný kľúč 'Juraj'.

Rovnakým spôsobom, ako priraďujeme hodnotu do zoznamu, môžeme vytvoriť novú hodnotu pre nový kľúč:

>>> vek['Hana'] = 15
>>> vek
{'Jan': 17, 'Hana': 15, 'Maria': 15, 'Ema': 18}

alebo môžeme zmeniť existujúcu hodnotu:

>>> vek['Maria'] = 16
>>> vek
{'Jan': 17, 'Hana': 15, 'Maria': 16, 'Ema': 18}

Všimnite si, že poradie dvojíc kľúč:hodnota v samotnom slovníku je v nejakom neznámom poradí. Dokonca, ak spustíme program viackrát, môžeme dostať rôzne poradia prvkov. Podobnú skúsenosť určite máte aj s typom set z predchádzajúcej prednášky.

Pripomeňme si, ako funguje operácia in s typom zoznam:

>>> zoznam = [17, 15, 16, 18]
>>> 15 in zoznam
True

Operácia in s takýmto zoznamom prehľadáva hodnoty a ak takú nájde, vráti True.

So slovníkom to funguje trochu inak: operácia in neprehľadáva hodnoty ale kľúče:

>>> 17 in vek
False
>>> 'Hana' in vek
True

Vďaka tomuto vieme zabrániť, aby program spadol pre neznámy kľúč:

>>> if 'Juraj' in vek:
        print('Juraj ma', vek['Juraj'], 'rokov')
    else:
        print('nepoznám Jurajov vek')

Keďže operácia in so slovníkom prehľadáva kľúče, tak aj for-cyklus bude fungovať na rovnakom princípe:

>>> for i in zoznam:
        print(i)
17
15
16
18
>>> for i in vek:
        print(i)
Jan
Hana
Maria
Ema

Z tohto istého dôvodu funkcia list() s parametrom slovník vytvorí zoznam kľúčov a nie zoznam hodnôt:

>>> list(vek)
['Jan', 'Hana', 'Maria', 'Ema']

Keď chceme zo slovníka vypísať všetky kľúče aj s ich hodnotami, zapíšeme:

>>> for kluc in vek:
        print(kluc, vek[kluc])

Jan 17
Hana 15
Maria 16
Ema 18

Zrejme slovník je rovnako ako zoznam meniteľný typ (mutable), keďže môžeme do neho pridávať nové prvky, resp. meniť hodnoty existujúcich prvkov.

Napríklad funguje takýto zápis:

>>> vek
{'Jan': 17, 'Hana': 15, 'Maria': 16, 'Ema': 18}
>>> vek['Jan'] = vek['Jan'] + 1
>>> vek
{'Jan': 18, 'Hana': 15, 'Maria': 16, 'Ema': 18}

a môžeme to využiť aj v takejto funkcii:

def o_1_starsi(vek):
    for kluc in vek:
        vek[kluc] = vek[kluc] + 1

Funkcia zvýši hodnotu v každej dvojici slovníka o 1:

>>> o_1_starsi(vek)
>>> vek
{'Jan': 19, 'Hana': 16, 'Maria': 17, 'Ema': 19}

Pythonovské funkcie teda môžu meniť (ako vedľajší účinok) nielen zoznam ale aj slovník.

Ak by sme chceli prejsť kľúče v utriedenom poradí, musíme zoznam kľúčov najprv utriediť:

>>> for kluc in sorted(vek):
        print(kluc, vek[kluc])
Ema 19
Hana 16
Jan 19
Maria 17

Slovníky majú definovaných viac zaujímavých metód, my si najprv ukážeme len 3 z nich. Táto skupina troch metód vráti nejaké špeciálne „postupnosti“:

  • keys() - postupnosť kľúčov

  • values() - postupnosť hodnôt

  • items() - postupnosť dvojíc kľúč a hodnota

Napríklad:

>>> vek.keys()
dict_keys(['Jan', 'Hana', 'Maria', 'Ema'])
>>> vek.values()
dict_values([19, 16, 17, 19])
>>> vek.items()
dict_items([('Jan', 19), ('Hana', 16), ('Maria', 17), ('Ema', 19)])

Tieto postupnosti môžeme použiť napríklad vo for-cykle alebo môžu byť parametrami rôznych funkcií, napríklad list(), max() alebo sorted():

>>> list(vek.values())
[19, 16, 17, 19]
>>> list(vek.items())
[('Jan', 19), ('Hana', 16), ('Maria', 17), ('Ema', 19)]

Metódu items() najčastejšie využijeme vo for-cykle:

>>> for prvok in vek.items():
        kluc, hodnota = prvok
              print(kluc, hodnota)

Jan 19
Hana 16
Maria 17
Ema 19

Alebo krajšie dvojicou premenných for-cyklu:

>>> for kluc, hodnota in vek.items():
             print(kluc, hodnota)

Jan 19
Hana 16
Maria 17
Ema 19

Jednou z najpoužívanejších metód je get().

metóda get()

Táto metóda vráti asociovanú hodnotu k danému kľúču, ale v prípade, že daný kľúč neexistuje, nespadne na chybe, ale vráti nejakú náhradnú hodnotu. Metódu môžeme volať s jedným alebo aj dvoma parametrami:

slovnik.get(kluc)
slovnik.get(kluc, nahrada)

V prvom prípade, ak daný kľúč neexistuje, funkcia vráti None, ak v druhom prípade neexistuje kľúč, tak funkcia vráti hodnotu nahrada.

Napríklad:

>>> print(vek.get('Maria'))
17
>>> print(vek.get('Mario'))
None
>>> print(vek.get('Maria', 20))
17
>>> print(vek.get('Mario', 20))
20

Príkaz del funguje nielen so zoznamom, ale aj so slovníkom:

>>> zoznam = [17, 15, 16, 18]
>>> del zoznam[1]
>>> zoznam
[17, 16, 18]

príkaz del so slovníkom

Príkaz del vyhodí zo slovníka príslušný kľúč aj s jeho hodnotou:

del slovnik[kluc]

Ak daný kľúč v slovníku neexistuje, príkaz vyhlási výnimku KeyError

Napríklad:

>>> vek
{'Jan': 19, 'Hana': 16, 'Maria': 17, 'Ema': 19}
>>> del vek['Jan']
>>> vek
{'Hana': 16, 'Maria': 17, 'Ema': 19}
>>> del vek['Juraj']
...
KeyError: 'Juraj'

Zhrňme všetko, čo sme sa doteraz naučili pre dátovú štruktúru slovník:

  • slovník = {}

    • prázdny slovník

  • slovník = {kľúč:hodnota, ...}

    • priame priradenie celého slovníka

  • kľúč in slovník

    • zistí, či v slovníku existuje daný kľúč (vráti True alebo False)

  • len(slovník)

    • zistí počet prvkov (dvojíc kľúč:hodnota) v slovníku

  • slovník[kľúč]

    • vráti príslušnú hodnotu alebo príkaz spadne na chybe KeyError, ak neexistuje

  • slovník[kľúč] = hodnota

    • vytvorí novú asociáciu kľúč:hodnota alebo zmení existujúcu

  • del slovník[kľúč]

    • zruší dvojicu kľúč:hodnota alebo príkaz spadne na chybe KeyError, ak neexistuje

  • for kľúč in slovník: ...

    • prechádzanie všetkých kľúčov

  • for kľúč in sorted(slovník): ...

    • prechádzanie všetkých kľúčov slovníka v utriedenom poradí

  • for kľúč in slovník.values(): ...

    • prechádzanie všetkých hodnôt

  • for kľúč, hodnota in slovník.items(): ...

    • prechádzanie všetkých dvojíc kľúč:hodnota

  • slovník.get(kľúč)

    • vráti príslušnú hodnotu alebo None, ak kľúč neexistuje

  • slovnik.get(kľúč, náhradná)

    • vráti príslušnú hodnotu alebo vráti hodnotu parametra náhradná, ak kľúč neexistuje


Predstavte si teraz, že máme daný nejaký zoznam dvojíc a chceme z neho urobiť slovník. Môžeme to urobiť, napríklad for-cyklom:

>>> zoznam_dvojic = [('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]
>>> slovnik = {}
>>> for kluc, hodnota in zoznam_dvojic:
        slovnik[kluc] = hodnota
>>> slovnik
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

alebo priamo použitím štandardnej funkcie dict(), ktorá takto funguje ako konverzná funkcia:

>>> slovnik = dict(zoznam_dvojic)
>>> slovnik
{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

Takýto zoznam dvojíc vieme vytvoriť aj z nejakého existujúceho slovníka pomocou metódy items():

>>> list(slovnik.items())
[('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]

Funkciu dict() môžeme zavolať aj takto:

>>> slovnik = dict(one=1, two=2, three=3)

Vďaka tomuto zápisu nemusíme kľúče uzatvárať do apostrofov. Toto ale funguje len pre kľúče, ktoré sú znakové reťazce a majú správny formát pre identifikátory pomenovaných parametrov.


Asociatívne pole ako slovník (dictionary)

Anglický názov tohto typu dict je zo slova dictionary, teda slovník. Naozaj je „obyčajný“ slovník príkladom pekného využitia tohto typu. Napríklad:

slovnik = {'cat':'macka', 'dog':'pes', 'my':'moj', 'good':'dobry', 'is':'je'}

def preklad(veta):
    vysl = []
    for slovo in veta.lower().split():
        vysl.append(slovnik.get(slovo, '<' + slovo + '>'))
    return ' '.join(vysl)
>>> preklad('my dog is very good')
'moj pes je <very> dobry'

Zrejme, keby sme mali kompletnejší slovník, napríklad anglicko-slovenský s tisícami dvojíc slov, vedeli by sme veľmi jednoducho realizovať takýto „kuchársky“ preklad. V skutočnosti by sme asi mali mať slovník, v ktorom jednému anglickému slovu zodpovedá niekoľko (napríklad n-tica) slovenských slov.


Slovník ako frekvenčná tabuľka

Frekvenčnou tabuľkou nazývame takú tabuľku, ktorá obsahuje informácie o počte výskytov rôznych hodnôt v nejakej postupnosti (napríklad súbor, reťazec, zoznam, …).

Ukážeme to na príklade, v ktorom budeme zisťovať počty výskytov písmen v nejakom texte. Vytvoríme slovník, v ktorom každému prvku vstupného zoznamu (kľúču) bude zodpovedať jedno celé číslo - počítadlo výskytov tohto prvku:

def pocty_vyskytov(postupnost):
    vysl = {}
    for prvok in postupnost:
        vysl[prvok] = vysl.get(prvok, 0) + 1
    return vysl

pocet = pocty_vyskytov('anicka dusicka nekasli, aby ma pri tebe nenasli.')
for kluc, hodnota in pocet.items():
    print(repr(kluc), hodnota)

Všimnite si použitie metódy get(), vďaka ktorej nepotrebujeme pomocou podmieneného príkazu if zisťovať, či sa v slovníku príslušný kľúč už nachádza. Zápis vysl.get(prvok, 0) pre spracovávaný prvok vráti momentálny počet jeho výskytov, alebo 0, ak sa tento prvok vyskytol prvýkrát.

'a' 7
'n' 4
'i' 5
'c' 2
'k' 3
' ' 7
'd' 1
'u' 1
's' 3
'e' 4
'l' 2
',' 1
'b' 2
'y' 1
'm' 1
'p' 1
'r' 1
't' 1
'.' 1

Tento výpis ukazuje, že písmeno 'a' sa v danej vete vyskytlo 7 krát a písmeno 'd' len raz.

Toto isté vieme zapísať aj pomocou spracovania výnimky:

def pocty_vyskytov(postupnost):
    vysl = {}
    for prvok in postupnost:
        try:
            vysl[prvok] += 1
        except KeyError:
            vysl[prvok] = 1
    return vysl

Podobne môžeme spracovať aj nejaký celý textový súbor (dobs.txt alebo twain.txt):

with open('dobs.txt') as subor:
    pocet = pocty_vyskytov(subor.read())
for kluc, hodnota in pocet.items():
    print(repr(kluc), hodnota)
'p' 2618
'a' 12564
'v' 3939
'o' 8740
'l' 5068
' ' 21105
'd' 4252
'b' 1838
's' 5349
'i' 6227
'n' 5006
'k' 3482
'y' 2176
'\n' 722
'r' 3983
't' 5624
'e' 8522
'u' 3220
'm' 3243
'h' 2341
'c' 2804
'j' 2083
'z' 3032
'g' 90
'f' 27
'x' 2

Vidíme, že pri väčších súboroch sú aj zistené počty výskytov dosť vysoké. Napríklad všetkých spracovaných znakov bolo:

>>> sum(pocet.values())
118057

Ak by sme potrebovali zisťovať nie počty písmen, ale počty slov, stačí zapísať:

with open('dobs.txt') as subor:
    pocet = pocty_vyskytov(subor.read().split())

Táto konkrétna štruktúra slovník je už dosť veľká a nemá zmysel ju vypisovať celú, veď všetkých rôznych slov a teda veľkosť slovníka je

>>> len(pocet)               # počet kľúčov v slovníku
5472
>>> sum(pocet.values())      # počet všetkých slov v súbore
21827

Ukážeme, ako môžeme zistiť 20 najčastejších slov vo veľkom texte. Najprv z frekvenčnej tabuľky pocet vytvoríme zoznam dvojíc (hodnota, kľúč) (prehodíme poradie v dvojiciach (kľúč, hodnota)). Potom tento zoznam utriedime. Robíme to preto, lebo Python triedi n-tice tak, že najprv porovnáva prvé prvky (teda počty výskytov) a potom až pri zhode porovná druhé prvky (teda samotné slová). Všimnite si, že sme tu použili metódu sort() pre zoznamy a pridali sme jeden pomenovaný parameter reverse=True, aby sa zoznam utriedil zostupne, teda od najväčších po najmenšie:

zoznam = []
for kluc, hodnota in pocet.items():
    zoznam.append((hodnota, kluc))

zoznam.sort(reverse=True)

print(zoznam[:20])

Pre súbor 'dobs.txt' dostávame:

[(1032, 'a'), (703, 'sa'), (436, 'na'), (238, 'ale'), (227, 'to'), (217, 'tu'),
 (213, 'ze'), (212, 'do'), (203, 'len'), (200, 'v'), (188, 'ako'), (186, 'z'),
 (184, 'si'), (166, 'tak'), (147, 'co'), (145, 'i'), (134, 'uz'), (132, 'za'),
 (132, 'mu'), (116, 's')]

Ešte si uvedomte, že kľúčmi nemusia byť len slová, resp. písmená. Kľúčmi v slovníku môžu byť ľubovoľné nemeniteľné (immutable) typy, teda okrem str aj int, float a tuple. Teda by sme zvládli zisťovať aj počet výskytov prvkov číselných zoznamov, alebo hoci dvojíc čísel (súradníc bodov v rovine) a pod.


Zoznam slovníkov

Slovník môže byť aj hodnotou v inom slovníku. Zapíšme:

student1 = {
    'meno': 'Janko Hrasko',
    'adresa': {'ulica': 'Strukova',
               'cislo': 13,
               'obec': 'Fazulovo'},
    'narodeny': {'datum': {'den': 1, 'mesiac': 5, 'rok': 1999},
                 'obec': 'Korytovce'}
}
student2 = {
    'meno': 'Juraj Janosik',
    'adresa': {'ulica': 'Pod sibenicou',
               'cislo': 1,
               'obec': 'Liptovsky Mikulas'},
    'narodeny': {'datum': {'den': 25, 'mesiac': 1, 'rok': 1688},
                 'obec': 'Terchova'}
}
student3 = {
    'meno': 'Margita Figuli',
    'adresa': {'ulica': 'Sturova',
               'cislo': 4,
               'obec': 'Bratislava'},
    'narodeny': {'datum': {'den': 2, 'mesiac': 10, 'rok': 1909},
                 'obec': 'Vysny Kubin'}
}
student4 = {
    'meno': 'Ludovit Stur',
    'adresa': {'ulica': 'Slovenska',
               'cislo': 12,
               'obec': 'Modra'},
    'narodeny': {'datum': {'den': 28, 'mesiac': 10, 'rok': 1815},
                 'obec': 'Uhrovec'}
}

skola = [student1, student2, student3, student4]

Vytvorili sme 4-prvkový zoznam, v ktorom je každý prvok typu slovník. V týchto slovníkoch sú po 3 kľúče 'meno', 'adresa', 'narodeny', pričom dva z nich majú hodnoty opäť slovníky. Môžeme zapísať, napríklad:

>>> for st in skola:
        print(st['meno'], 'narodeny v', st['narodeny']['obec'])

Janko Hrasko narodeny v Korytovce
Juraj Janosik narodeny v Terchova
Margita Figuli narodeny v Vysny Kubin
Ludovit Stur narodeny v Uhrovec

Získali sme nielen mená všetkých študentov v tomto zozname ale aj ich miesto narodenia.

Ak by sme túto štruktúru vypísali pomocou print, dostávame takýto nečitateľný výpis:

>>> skola
[{'meno': 'Janko Hrasko', 'adresa': {'ulica': 'Strukova', 'cislo': 13,
 'obec': 'Fazulovo'}, 'narodeny': {'datum': {'den': 1, 'mesiac': 5,
 'rok': 1999}, 'obec': 'Korytovce'}}, {'meno': 'Juraj Janosik', 'adresa':
 {'ulica': 'Pod sibenicou', 'cislo': 1, 'obec': 'Liptovsky Mikulas'},
 'narodeny': {'datum': {'den': 25, 'mesiac': 1, 'rok': 1688}, 'obec':
 'Terchova'}}, {'meno': 'Margita Figuli', 'adresa': {'ulica': 'Sturova',
 'cislo': 4, 'obec': 'Bratislava'}, 'narodeny': {'datum': {'den': 2,
 'mesiac': 10, 'rok': 1909}, 'obec': 'Vysny Kubin'}}, {'meno': 'Ludovit
 Stur', 'adresa': {'ulica': 'Slovenska', 'cislo': 12, 'obec': 'Modra'},
 'narodeny': {'datum': {'den': 28, 'mesiac': 10, 'rok': 1815}, 'obec':
 'Uhrovec'}}]

Textové súbory JSON

Ak pythonovská štruktúra obsahuje iba:

  • zoznamy list

  • slovníky dict s kľúčmi, ktoré sú reťazce

  • znakové reťazce str

  • celé alebo desatinné čísla int a float

  • logické hodnoty True alebo False

môžeme túto štruktúru (napríklad zoznam skola) zapísať do špeciálneho súboru:

import json

with open('subor.txt', 'w') as subor:
    json.dump(skola, subor)

Takto vytvorený súbor je dosť nečitateľný, čo môžeme zmeniť parametrom indent:

with open('subor.txt', 'w') as subor:
    json.dump(skola, subor, indent=2)

Prečítať takýto súbor a zrekonštruovať z neho celú štruktúru je potom veľmi jednoduché:

>>> precitane = json.load(open('subor.txt'))
>>> print(skola == precitane)
True

Vytvorila sa nová štruktúra precitane, ktorá má presne rovnaký obsah, ako do súboru zapísaný zoznam slovníkov skola.


Cvičenia

L.I.S.T.


  1. Získali sme zoznam zvierat nejakej zoo spolu aj s ich hmotnosťami:

    lev 190
    tiger 300
    hyena 50
    gorila 160
    zirafa 800
    simpanz 50
    hroch 1500
    medved 300
    buvol 590
    antilopa 200
    pyton 90
    slon 5000
    gibon 10
    jaguar 120
    jelen 280
    kengura 80
    

    Vytvor slovník zoo, v ktorom kľúčmi budú zvieratá a príslušnými hodnotami budú ich hmotnosti. Ďalej vypíš tento slovník tak, aby boli zvieratá usporiadané podľa abecedy. Tento výpis bude obsahovať aj hmotnosti zvierat. Na záver vypíš priemernú hmotnosť všetkých zvierat v zoo.


  1. Pre slovník zoo z predchádzajúcej úlohy napíš tieto dve funkcie:

    • funkcia tazsie_ako(zviera) vypíše všetky ťažšie ako dané zviera

    • funkcia vyber_lahsie(zviera) vráti nový slovník, v ktorom budú len zvieratá ľahšie ako zadané zviera

    Napríklad:

    >>> tazsie_ako('zirafa')
    hroch
    slon
    >>> lahsie = vyber_lahsie('pyton')
    >>> lahsie
    {'hyena': 50, 'simpanz': 50, 'gibon': 10, 'kengura': 80}
    

  1. V súbore skladatelia.txt máme zoznam hudobných skladateľov vážnej hudby aj s rokmi ich narodenia. Vytvor z tohto súboru slovník skladatel, v ktorom kľúčmi sú mená a hodnotami sú celé čísla rokov. Ďalej

    • vypíš meno najstaršieho a najmladšieho skladateľa aj s rokom ich narodenia,

    • napíš funkciu medzi(rok1, rok2) vráti zoznam (typ list) skladateľov, ktorí sa narodili v danom intervale rokov <rok1, rok2>.

    Napríklad:

    najstarsi: ...
    najmladsi: ...
    >>> zoz = medzi(1720, 1730)
    >>> zoz
    []
    >>> zoz = medzi(1820, 1830)
    >>> zoz
    ['Bruckner', 'Franck', 'Strauss', 'Smetana']
    

  1. Zo slovníka skladatel z predchádzajúcej úlohy vyrob nový slovník, v ktorom kľúčmi budú roky narodenia a príslušnými hodnotami budú množiny (typ set) skladateľov, ktorí sa v danom roku narodili. Ďalej

    • napíš funkciu otoc(slovnik), ktorá otočí asociácie ľubovoľného slovníka, teda vyrobí nový slovník, v ktorom kľúčmi budú hodnoty z pôvodného slovníka (napríklad roky narodenia) a hodnotami pre tieto nové kľúče budú množiny pôvodných kľúčov (množiny skladateľov),

    • priraď rok = otoc(skladatel) a vypíš tento slovník utriedený podľa rokov (do každého riadka rok a príslušnú množinu)

    • ďalej vypíš len tie roky, v ktorých sa narodil viac ako jeden skladateľ


  1. V textovom súbore (napríklad twain.txt) sú slová rôznej dĺžky. Zostav slovník dĺžok slov: pre každú dĺžku sa v slovníku zapamätá množina slov danej dĺžky, teda slova[1] je množina jednopísmenových slov, slova[2] je množina dvojpísmenových slov, … Teraz už budú jednoduché tieto úlohy:

    • vypíš, aká dĺžka slov je najčastejšia (má najdlhší asociovaný zoznam) a koľko rôznych je takýchto slov

    • vypíš všetky najdlhšie slová

    Napríklad:

    najcastejsia dlzka je 5
    slov dlzky 5 je 876
    zoznam slov: {'stuff', 'death', ...
    najdlhsie slova: {...}
    

  1. Na prednáške sa zisťovala frekvenčná tabuľka písmen, resp. slov vo vete. Napíš funkciu dvojice(meno_suboru), ktorá z daného súboru slov zistí počet výskytov všetkých za sebou idúcich dvojíc písmen, napríklad pre slovo 'laska' bude akceptovať tieto štyri dvojice 'la', 'as', 'sk' a 'ka'. Funkcia vráti frekvenčnú tabuľku ako slovník. Otestuj na súbore twain.txt a zisti 10 najčastejšie sa vyskytujúcich dvojíc písmen.


  1. Napíš funkciu dve_kocky(n), ktorá bude simulovať hádzanie dvomi hracími kockami (s číslami od 1 do 6) a evidovať si, koľkokrát padol aký súčet. Zrejme súčty budú čísla od 2 do 12. Funkcia bude simulovať n takýchto hodov dvomi kockami a vráti frekvenčnú tabuľku (teda slovník). Funkcia nič nevypisuje. Napríklad:

    >>> f = dve_kocky(10)
    >>> f
    {8: 3, 9: 3, 6: 1, 12: 1, 7: 2}
    >>> dve_kocky(100)
    {9: 10, 6: 16, 8: 15, 4: 13, 5: 9, 7: 18, 11: 4, 2: 3, 12: 4, 3: 4, 10: 4}
    

  1. Napíš funkciu fib(n), ktorá zostaví a vráti slovník s prvými n+1 fibonacciho číslami, teda kľúčmi sú čísla od 0 do n a hodnotami sú príslušné fibonacciho čísla. Využi vzorec f[i] = f[i-1] + f[i-2]. Napríklad:

    >>> f = fib(6)
    >>> f
    {0: 0, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 3, 5: 5, 6: 8}
    

  1. Daný je slovník sifra[písmeno] = písmeno, v ktorom každému písmenu (od 'a' po 'z') zodpovedá nejaké iné písmeno (zrejme jednoznačne). Napíš funkciu zasifruj(sifra, text), ktorá pomocou šifry v prvom parametri zašifruje zadaný text. Nepísmenové znaky v tomto text nemení. Šifrovanie textu znamená, že každé písmeno v texte sa nahradí písmenom zo slovníka sifra. Okrem funkcie zasifruj napíš aj opačnú funkciu rozsifruj(sifra, text), ktorá dostáva šifrovací slovník sifra a zašifrovaný text, napríklad z funkcie zasifruj. Funkcia tento text rozšifruje. Môžeš pritom využiť ideu funkcie otoc z úlohy (4). Napríklad:

    >>> sifra = {'a': 'c', 'b': 'd', 'c': 'e', ... }
    >>> t = zasifruj(sifra, 'programovanie v pythone je cool')
    >>> t
    'rtqitcoqxcpkg x ravjqpg lg eqqn'
    >>> tt = rozsifruj(sifra, t)
    >>> tt
    'programovanie v pythone je cool'
    

  1. Napíš funkciu pretypuj(nazov, hodnota), ktorá na základe názvu typu (reťazec) pretypuje danú hodnotu. Vo funkcii nepouži príkaz if, ale zadefinuj slovník typ, ktorý bude mať pre každý názov typu (kľúč) asociovanú hodnotu samotný typ. Napríklad typ['int'] = int. Ak sa dané pretypovanie urobiť nedá, funkcia by mala spadnúť na zodpovedajúcej chybe. Funkcia by mala akceptovať tieto názvy typov: 'int', 'float', 'list', 'tuple', 'str', 'set', 'dict'. Pre neznámy názov typu by funkcia mala spadnúť na chybe KeyError, inak funkcia vráti pretypovanú hodnotu v zadanom novom type. Napríklad:

    >>> pretypuj('str', 3.14)
    '3.14'
    >>> pretypuj('set', 'Python')
    {'t', 'y', 'P', 'h', 'o', 'n'}
    >>> pretypuj('float', '1e5')
    100000.0
    >>> pretypuj('dict', [(1, 'a'), (2, 'b')])
    {1: 'a', 2: 'b'}
    >>> pretypuj('novy', 123)
    ...
    KeyError: 'novy'
    

  1. Pomocou funkcie fib(40) z (8) úlohy vygeneruj slovník f. Ulož tento slovník do súboru pomocou json.dump(..., indent=2) a skontroluj obsah tohto súboru. Teraz pomocou json.load() prečítaj jeho obsah do premennej ff. Mal by si dostať rovnakú štruktúru, ako si do súboru uložil. Lenže f != ff. Zisti prečo.


  1. Napíš funkciu rozhadz(post), ktorá vráti pomiešaný zoznam prvkov vstupnej postupnosti. Funkcia by mala pracovať takto:

    • vstupnú postupnosť prerobí na zoznam

    • v cykle vyberie z tohto zoznamu náhodný prvok (pop(index)) a zaradí ho na koniec výsledného zoznamu (append())

    • toto opakuje, kým nebude tento zoznam prázdny

    Otestuj, napríklad:

    >>> rozhadz('abcdefghujkl')
    ['d', 'k', 'f', 'l', 'c', 'h', 'u', 'g', 'j', 'a', 'e', 'b']
    >>> rozhadz(range(10, 30))
    [26, 29, 11, 23, 10, 12, 13, 21, 20, 27, 17, 16, 19, 22, 24, 15, 28, 18, 14, 25]
    

    Teraz napíš testovaciu funkciu test(n), ktorá odmeria čas v sekundách trvania tejto funkcie rozhadz(range(n)). Funkcia vráti tento čas zaokrúhlený na 3 desatinné miesta, napríklad:

    >>> test(1000)
    0.002
    >>> test(10000)
    0.027
    >>> test(100000)
    1.122
    

    Zrejme na tvojom počítači dostaneš iné časy. Z modulu random použi len funkciu randrange.