Несколько назначений в словарь python

Можно ли присвоить значения более чем одним клавишам словаря более кратким способом, чем приведенный ниже?

Я имею в виду, пусть d - словарь, инициализированный следующим образом:

d={'a':1,'b':2,'c':3}

Чтобы назначить значения нескольким клавишам, мне нужно сделать следующее:

d['a']=10
d['b']=200
d['c']=30

Могу ли я достичь такого же с чем-то вроде этого:

d['a','b','c']=10,200,30

Благодарю.

Ответ 1

Вы можете использовать dict.update:

d.update({'a': 10, 'c': 200, 'c': 30})

Это приведет к перезаписыванию значений существующих ключей и добавлению новых пар ключ-значение для ключей, которые еще не существуют.

Ответ 2

Вы всегда можете обернуть его в функцию:

def multiassign(d, keys, values):
    d.update(zip(keys, values))

Даже если вы не знали об update, вы можете написать это следующим образом:

def multiassign(d, keys, values):
    for k, v in zip(keys, values):
        d[k] = v

Или вы даже можете написать подклассом dict который дает вам именно тот синтаксис, который вам нужен:

class EasyDict(dict):
    def __getitem__(self, key):
        if isinstance(key, tuple):
            return [super().__getitem__(k) for k in key]
        else:
            return super().__getitem__(key)
    def __setitem__(self, key, value):
        if isinstance(key, tuple):
            self.update(zip(key, value))
        else:
            super().__setitem__(key, value)
    def __delitem__(self, key, value):
        if isinstance(key, tuple):
            for k in key: super().__delitem__(k)
        else:
            super().__setitem__(key, value)

Теперь:

>>> d = {'a': 1, 'd': 4}
>>> multiassign(d, ['a', 'b', 'c'], [10, 200, 300])
>>> d
{'a': 10, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 4}
>>> d2 = EasyDict({'a': 1, 'd': 4})
>>> d2['a', 'b', 'c'] = 100, 200, 300
>>> d2
{'a': 10, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 4}

Просто имейте в EasyDict что, очевидно, больше не будет возможности использовать кортежи в качестве ключей в EasyDict.

Кроме того, если вы собираетесь использовать это для чего-то серьезного, вы, вероятно, захотите улучшить обработку ошибок. (d['a', 'b'] = 1 даст критическое сообщение об zip argument #2 must support iteration, d['a', 'b', 'c'] = 1, 2 будет молча работать и делать ничего для c и т.д.)

Ответ 4

Сравнение скорости, от худшего до самого лучшего:

Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 6.1.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: import numpy.random as nprnd
   ...: d = dict([(_, nprnd.rand()) for _ in range(1000)])
   ...: values = nprnd.randint(1000, size=10000)
   ...: keys = nprnd.randint(1000, size=10000)
   ...: def multiassign(d, keys, values):
   ...:     for k, v in zip(keys, values):
   ...:         d[k] = v
   ...:
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit multiassign(d1, keys, values)
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit {**d1, **{keys[i]: values[i] for i in range(len(keys))}}
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit d1.update(zip(keys, values))
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit {*d1.items(), *zip(keys, values)}
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit {**d1, **{key: value for key, value in zip(keys, values)}}
   ...: d1 = dict(d)
   ...: %timeit {**d1, **dict(zip(keys, values))}
4 ms ± 25.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3.66 ms ± 29.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3.17 ms ± 31.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.81 ms ± 98.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.38 ms ± 75.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
1.96 ms ± 21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Таким образом, явный победитель - это воссоздание словаря из словарей.

Ответ 5

Вы можете использовать понимание словаря, например

letters, nos = ['a','b','c'], [1,2,3]
d = {letters[i]: nos[i] for i in range(len(nos))}

вывод:

{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}