Question

通过阅读一些代码来学习一些python并尝试理解字典上的None的用法。您能否对以下片段进行更多说明。和使用=无。

for pc in csv_dict:
        if pc in shp_dict:
            matched[pc] = None
        else:
            csv_not_in_shp[pc] = None

谢谢

Answer 1

None与其他编程语言中的null（带subtle differences）类似。在这种情况下，它用于指示键pc当前没有值。因此，当您尝试访问它时，它只会返回None而不是给您一个KeyError。

None也可以在if语句中用于检查是否存在：

>>> a = None
>>> b = 5

>>> if a:
...     print 'a Exists'
>>> if b:
...     print 'b Exists'
...
b Exists

在上面的这种情况下，if语句会检查值是否存在且不是None。

更接近你的例子：

>>> a = [None,None,1,2.234,'d',None]
>>> for i,item in enumerate(a):
...     if item:
...         print i, item
...
2 1
3 2.234
4 d

这是Useful Reference

Answer 2

我认为你应该感到困惑，因为这并不是我最好的Python编码示例。只要查看标识符名称，我们就可以看到作者的意图：

for pc in csv_dict:
    if pc in shp_dict:
        matched[pc] = None
    else:
        csv_not_in_shp[pc] = None

所以我们有一个csv_dict和shp_dict，我们正在写两个名为matched或csv_not_in_shp的词组。显然，这是为后来设置的类似测试，作者可以看到：

if thing in matched:
    # it was in both csv_dict and shp_dict earlier
elif thing in csv_not_in_shp:
    # it wasn't so do something else

当你这样打破它时，你已经可以开始看到问题了。例如，为什么我们需要elif？这很容易被重写：

if thing in matched:
    # it was in both csv_dict and shp_dict earlier
else:
    # it wasn't so do something else

这（可能是正确的）表明csv_not_in_shp根本不需要。

但是让我们给原作者带来怀疑的好处。在比较时，csv_dict和shp_dict可能不会出现。（相当弱的原因，因为他们本可以从同一个地方matched和csv_not_in_shp传递，但是......）这里的真正的问题是作者正在使用价值为None，因为他并不关心价值是什么。换句话说，他非常使用它作为NULL占位符。

问题是，这是因为他没有将键映射到值。作者忽略了集的明确用例。观察：

matched = set()
for pc in csv_dict:
    if pc in shp_dict:
        matched.add(pc)

现在我们说的是我们真正的意思。这是一个说明这个概念的基本例子。设d为dict，将字母'a'映射到'e'到数字0到4，d_是dict映射'd'到'g'到数字3到6。（我将使用下面的OrderedDicts，因此密钥以更易读的格式呈现。否则不需要。）

>>> import string
>>> from collections import OrderedDict as od
>>> d = od([(k,v) for k, v in zip(string.ascii_lowercase[:5], range(5))])
>>> d_ = od([(k,v) for k, v in zip(string.ascii_lowercase[3:7], range(3,7))])
>>> d
OrderedDict([('a', 0), ('b', 1), ('c', 2), ('d', 3), ('e', 4)])
>>> d_
OrderedDict([('d', 3), ('e', 4), ('f', 5), ('g', 6)])
>>> matched = set()
>>> for key in d:
...   if key in d_:
...     matched.add(key)
... 
>>> matched
{'e', 'd'}

有了套装，我们仍然可以进行in匹配，这是我们首先想要的：

>>> 'a' in matched
False
>>> 'd' in matched
True

当然，最好的事情是整个事情可以减少到一定程度的理解：

>>> {key for key in d if key in d_}
{'e', 'd'}

所以matched = {pc for pc in csv_dict if pc in shp_dict}会更加正确地用一个集合替换原始代码，按照我的例子。

了解d [key]的使用=无

2 个答案: