生成一个字典,当键存在时,更新其值,键不存在时创建

时间: 2023-11-12 21:09:05 浏览: 38
好的,您可以使用 Python 的字典类型来实现这个功能。具体的代码如下: ```python my_dict = {} # 如果键存在,则更新其值 if key in my_dict: my_dict[key] = new_value # 如果键不存在,则创建键值对 else: my_dict[key] = value ``` 其中,`my_dict` 表示一个空的字典,`key` 表示要创建或更新的键,`value` 表示要设置的值,`new_value` 表示要更新的新值。在实际使用中,你可以根据自己的需要进行相应的修改。
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用python将一个excel表格中的数据生成一个字典然后用生成的字典去对比另一个excel表格中的数据找到相同的数据在输出一个新的excel表格

好的,我来解答你的问题。 首先,我们需要使用 `openpyxl` 模块来读取和写入 Excel 文件。你可以使用以下命令行安装这个模块: ``` pip install openpyxl ``` 接下来,我们来看看如何将一个 Excel 表格中的数据生成一个字典。假设我们有一个名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件,其中包含以下数据: | 姓名 | 年龄 | 性别 | | --- | --- | --- | | 小明 | 20 | 男 | | 小红 | 18 | 女 | | 小刚 | 22 | 男 | | 小美 | 19 | 女 | 我们可以使用以下 Python 代码将这些数据读取到一个字典中: ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active data = {} for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, age, gender = row data[name] = {'age': age, 'gender': gender} ``` 上面的代码中,我们首先使用 `load_workbook` 函数加载 Excel 文件。然后,我们使用 `active` 属性获取当前活动的工作表。接着,我们使用 `iter_rows` 方法遍历工作表中的每一行数据。由于第一行是标题,我们使用 `min_row=2` 参数跳过第一行。然后,我们使用 `values_only=True` 参数获取每一行的值,而不是单元格对象。最后,我们将每一行的数据存储到一个以姓名为键的字典中。 接下来,我们需要读取另一个 Excel 文件,并找到与第一个文件中相同的数据。假设我们有一个名为 `other.xlsx` 的 Excel 文件,其中包含以下数据: | 姓名 | 地址 | | --- | --- | | 小明 | 北京市 | | 小红 | 上海市 | | 小刚 | 广州市 | | 小丽 | 深圳市 | 我们可以使用以下 Python 代码将这些数据读取到一个新的字典中,并查找与第一个文件中相同的数据: ```python other = {} for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, address = row other[name] = address result = {} for name, info in data.items(): if name in other: result[name] = {'age': info['age'], 'gender': info['gender'], 'address': other[name]} ``` 上面的代码中,我们首先使用 `iter_rows` 方法遍历另一个 Excel 文件中的每一行数据,并将其存储到一个以姓名为键的字典中。然后,我们遍历第一个 Excel 文件中的每一行数据。如果当前行的姓名在第二个文件中也存在,我们就将该行数据和第二个文件中对应的地址存储到一个新的字典中。 最后,我们需要将这个新的字典写入到一个 Excel 文件中。我们可以使用以下 Python 代码实现: ```python from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active ws.append(['姓名', '年龄', '性别', '地址']) for name, info in result.items(): ws.append([name, info['age'], info['gender'], info['address']]) wb.save('result.xlsx') ``` 上面的代码中,我们首先创建一个新的 Excel 文件,并获取当前活动的工作表。然后,我们使用 `append` 方法将标题行写入工作表。接着,我们遍历新的字典中的每一行数据,将其写入到工作表中。最后,我们使用 `save` 方法将工作表保存到一个名为 `result.xlsx` 的文件中。 希望这样的回答对你有所帮助!

如何在python中创建一个选择库,选项有上百种,关联到对应价格的

### 回答1: 可以使用Python中的dict数据结构,将选项和价格关联起来。例如:my_dict = {'A':100, 'B':200, 'C':300},这样就可以将选项A、B、C和对应的价格100、200、300关联起来。 ### 回答2: 在Python中创建一个选择库,选项有上百种且关联到对应价格,可以使用字典的数据结构来实现。具体步骤如下: 1. 创建一个空字典,用于存储选项和对应的价格。例如: `options = {}` 2. 使用循环来逐一添加选项及其价格。可以使用输入函数让用户逐个输入选项和价格,也可以从其他数据源(如Excel文件或数据库)中读取选项和价格。 3. 在每次循环中,使用键值对的方式将选项和价格存储到字典中。例如: `options[option] = price` 4. 如果选项有上百种,可以考虑使用一个循环来自动生成选项和价格。例如,使用 range 函数生成选项编号,然后将其转换为字符串作为选项,同时设置对应的价格。 5. 当用户需要查询某个选项的价格时,可以通过输入选项名称来获取该选项对应的价格。例如使用输入函数获取用户输入的选项名,然后使用字典的 get 方法获取对应的价格,如: `price = options.get(option)` 6. 如果需要进行价格的计算或比较,可以在获取价格之后,使用价格进行相应的操作。 7. 当需要更新某个选项的价格时,可以通过输入选项名称和新价格来更新字典中对应的值。例如使用输入函数获取用户输入的选项名和新价格,然后使用字典的赋值操作更新对应的值,如: `options[option] = new_price` 总之,在Python中创建一个选择库,选项有上百种且关联到对应价格时,可以使用字典来实现,将选项和价格以键值对的方式存储,然后根据用户的输入查询、计算和更新对应的价格。 ### 回答3: 在Python中创建一个选择库可以使用字典或者列表来存储选项和对应的价格。 方式一:使用字典 可以创建一个字典,其中每个选项对应一个键值对,键表示选项名称,值表示对应价格。例如: ``` 库存选项 = { '选项1': 100, '选项2': 200, '选项3': 150, ... } ``` 然后,可以通过用户输入选项的名称来获取对应的价格,如下所示: ``` 选择 = input("请选择一个选项:") 价格 = 库存选项.get(选择) if 价格: print("选项{}的价格是{}".format(选择, 价格)) else: print("选项不存在") ``` 方式二:使用列表和对象 可以创建一个包含选项和价格的对象列表,每个对象包含选项名称和对应的价格属性。例如: ``` class 选项: def __init__(self, 名称, 价格): self.名称 = 名称 self.价格 = 价格 选项库 = [ 选项('选项1', 100), 选项('选项2', 200), 选项('选项3', 150), ... ] ``` 然后,可以通过循环遍历对象列表,查找用户选择的选项并获取对应的价格,如下所示: ``` 选择 = input("请选择一个选项:") for 选项对象 in 选项库: if 选项对象.名称 == 选择: print("选项{}的价格是{}".format(选择, 选项对象.价格)) break else: print("选项不存在") ``` 以上是两种在Python中创建一个选择库的方法,可以根据实际需求选择合适的方式来实现。

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帮我翻译代码:def splitRoutes(node_id_list,model): V={i:[] for i in model.demand_id_list}#代码首先使用字典推导式创建了一个空的字典,并将其赋值给 "V"。字典中的键为需求点的 ID,值为一个空列表。 V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则,跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足,无法拆分节点id列表") return None

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