O trabalho com programação não é fácil, mas para quem tem prática e se habitua com seus recursos, fica cada vez mais tranquilo. Para quem vê de fora, as linguagens podem parecer impossíveis de aprender, assim como um idioma que não temos nenhum conhecimento.
Dentro de todas as linguagens de programação, uma delas se destaca como a mais simples de aprender e utilizar: a Python. Além de ter uma sintaxe simples e objetiva, sua codificação conta com diversos recursos que facilitam a vida de um desenvolvedor.
Neste artigo, iremos abordar um deles, o dicionário Python! Essa é uma ótima ferramenta para quem precisa lidar com os dados dentro da programação, deixando o trabalho ainda mais simples.
Aqui você verá seu conceito, vantagens e desvantagens, como usar e outros assuntos relacionados ao tema. Esperamos que você faça uma boa leitura e fortaleça seus conhecimentos.
O que é um dicionário Python?
Indo direto ao assunto, o dicionário Python é uma espécie de estrutura de dados do tipo coleção. Assim como os tradicionais, eles servem para representar melhor o mundo real, associando uma palavra a um ou mais valores.
Para cada índice, o dicionário Python guarda valores multidimensionais. Pensando no que conhecemos de idiomas, as entradas seriam as palavras em uma língua e os valores, as traduções possíveis para elas.
Basicamente, esse é o trabalho do dicionário Python. Ao digitar uma chave, ele retorna com algum valor específico definido para ela. Os dicionários são bastante utilizados em trabalhos complexos, como por exemplo nos algoritmos de inteligência artificial.
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E o que são as estruturas de dados?
Como falamos anteriormente, os dicionários são um tipo de estrutura de dados, então, podemos concluir que há outras? Sim! Em Python, existem outras estruturas de dados, que aglutinam informações e podem ser usadas em momentos diferentes, dependendo de sua proposta.
Além dos dicionários, é interessante conhecer, mesmo que superficialmente, algumas outras. Veja quais são:
Listas
As listas são as estruturas mais simples de Python, onde os dados são armazenados de forma sequencial. Deste modo, cada elemento tem uma posição nela, chamada de índice. Sempre começará pelo 0 e, a cada vez que um novo termo for adicionado, a numeração é aumentada.
Tuplas
Extremamente semelhantes às listas, as tuplas são estruturas de dados que também trabalham com um armazenamento sequencial. A diferença está que aqui, os elementos inseridos não podem ser alterados.
Assim, as tuplas são interessantes por permitir um desempenho melhor, já que são imutáveis e possuem iteração mais rápida. Além disso, elas são mais seguras, uma vez que estão protegidas de alterações.
Sets
Por fim, temos os sets. Eles são as estruturas de dados que se aproximam mais dos dicionários que as anteriores, afinal, possuem itens desordenados, são parcialmente imutáveis, pois precisam de permissão para adicionar e remover os elementos, e não aceitam termos duplicados.
Quais os benefícios do dicionário Python?
Como os dicionários Python se distanciam bastante das outras estruturas de dados da linguagem de programação, eles apresentam características bem particulares que melhoram o seu uso.
Considerando que nosso tema aqui são os dicionários, iremos apresentar as vantagens deles. Veja algumas das principais:
1. Facilidade na manipulação
Como a simplicidade é algo comum de Python, aqui não é diferente. A manipulação do dicionário é fácil, o que reduz muito o tempo de quem está trabalhando na programação.
Por contar com diversos métodos nativos de Python, a biblioteca pode ser gerenciada de diversas formas, possibilitando alterações descomplicadas. Ações como criar, editar e remover podem ser realizadas de maneira bem simples.
2. Proximidade das bases de dataset
O formato que os dicionários recebem, que é bem diferente dos outros tipos de estruturas, se aproxima com o dataset. Para quem não sabe, aqui estão as bases de dados utilizadas no machine learning e na ciência de dados.
Com o dicionário, o programador fica mais perto de outras importantes tecnologias. Esse pode ser um importante passo para quem pretende trabalhar com inteligência artificial.
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3. Multidimensionalidade
Como se trata de uma coleção multidimensional, o dicionário Python pode reunir diversos valores sobre um objeto. Com isso, você irá criar uma relação entre vários elementos, o que não é possível de se fazer ao utilizar as listas, por exemplo.
Ser multidimensional possibilita trabalhar com informações mais complexas, que envolvem mais fatores em sua análise. Se a ideia for ultrapassar o básico, os dicionários são a melhor forma de estrutura de dados.
4. Representação de uma matriz
Como o dicionário é a melhor forma de abordar elementos que contam com diversos valores, ele se torna uma ótima opção para as matrizes. E como elas são representações de dados em colunas e linhas, é bem provável que o número de informações seja grande. Nesta função, você irá trabalhar com um dicionário de tuplas.
5. Localização dos itens
Diferente das listas e das tuplas, nas quais os itens são organizados em uma sequência, os dicionários possuem elementos desordenados, inseridos de acordo com a chave e seu valor. Assim, não é preciso saber o índice de um dado específico.
Se o trabalho for passar para outra pessoa além de quem criou a codificação, essa é uma grande vantagem. Afinal, em uma possível manutenção os valores serão facilmente localizados com os identificadores, sem precisar correr atrás dos índices.
6. Compreensão de elementos de data science
Com as vantagens anteriores e na descrição dos outros tipos de estruturas de dados no Python, provavelmente você percebeu que os dicionários são um tanto mais complexos.
E isso também é um benefício, até porque essa complexidade te deixará mais preparado para desenvolver outros conhecimentos na data science.
Aprendendo a trabalhar com dicionários Python, fica mais fácil compreender e utilizar dataframes e as demais estruturas da linguagem. Você terá maior condição de aprender a gerenciar algoritmos de machine learning e de outros projetos.
E quais são as desvantagens do dicionário Python?
Como já falamos, não existe um recurso que seja totalmente superior aos outros, até porque, se fosse o caso, não teria o porquê criar e utilizar outras ferramentas. Quanto aos dicionários, as desvantagens surgem também daquilo que é tido como ponto positivo.
Já que a aplicação irá determinar a estrutura de dados mais vantajosa, é preciso entender quando é válido utilizar os dicionários. Veja agora dois problemas do recurso:
1. Complexidade
Em comparação às outras estruturas de dados de Python que foram apresentadas no texto, os dicionários são mais complexos. Isso é um problema à medida que se torna mais difícil de aprender e de usar, ainda mais para iniciantes.
É preciso lembrar que ter uma função mais complexa não é totalmente ruim, afinal, ela nos leva a adquirir mais conhecimentos. Entretanto, é sempre válido utilizar recursos mais simples quando possível, pois reduzem o trabalho e o tempo gasto na programação.
2. Ordenação
Às vezes, contar com elementos organizados é necessário para seu trabalho. Dependendo do que for feito, é interessante trabalhar com uma lista, que pode trazer uma estrutura específica e ordenada para o que é pedido.
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Como criar um dicionário Python?
De início, ao pensarmos no dicionário Python, precisamos focar em dois elementos, a chave e o valor. A chave é um termo, enquanto o valor são as associações que fazemos a ele. Do inglês, temos a relação key: value.
Existem algumas formas de criar um dicionário em Python, aqui iremos ver 6 delas para criar um mesmo dicionário. Vamos começar pela mais simples:
dic_1 = {‘morango’: vermelho, ‘manga’: amarelo, ‘limão’: verde}
Dentro do Python, é possível utilizar a função dict, que é própria dele, em uma built-in function. Com ela, fica assim:
dic_1 = dict(morango=vermelho, manga=amarelo, limão=verde)
Com outra função, a zip, é possível concatenar a ‘chave: valor’ em um elemento de dict. Veja a seguir:
dic_1 = dict(zip([‘morango’, ‘manga’, ‘limão’], [vermelho, amarelo, verde]))
É possível utilizar outra estrutura de dados, as tuplas, para simbolizar a chave e o valor em um objeto dict. Confira:
dic_1 = dict([(‘morango’, vermeho), (‘manga’, amarelo), (‘limão’, verde)])
Uma técnica que facilita muito o uso dos dicionários é a dict comprehensions. Veja como ela funcionaria se estivessemos enumerando aqueles itens:
dic_1 = {name: idx + 1 for idx, name in enumerate((‘morango’, ‘manga’, ‘limão’))}
Por fim, por mais que pareça estranho e pouco usual, é possível deixar uma variável do tipo dicionário como um dicionário. Confira esse último exemplo:
dic_1 = dict({‘morango’: vermelho, ‘manga’: amarelo, ‘limão’: verde})
Como você pôde ver, o dicionário pode ser criado de diversas formas. Além dessa facilidade de gerá-lo, é possível realizar muitas ações em cima dele, que serão vistas em nosso próximo título.
11 métodos nativos de dicionários Python
Nos dicionários, você não está restringido apenas criar e apresentá-los, é possível desenvolver diversos trabalhos neles. Com uma estrutura de dados mais completa, é fundamental que o web development possa aproveitar deste recurso com mais possibilidades.
Neste sentido, existem alguns métodos nativos de dicionários que são interessantes de conhecer. Eles são aqueles que já são próprios do Python, com funções pré-estabelecidas. Conheça 11 deles:
1. Keys
Como nosso primeiro e mais importante elemento, o keys retorna com todas as chaves presentes em um dicionário. Funciona bem quando se precisa checar todos os elementos de sua estrutura de dados.
2. Values
Do outro lado do dicionário, aqui não existe muito segredo. Values faz o trabalho de trazer todos os valores presentes em forma de lista. Assim como o anterior, fornecerá uma visão completa das atribuições das chaves anteriores.
3. Items
Vai retornar uma lista com todos os itens, que não são nada além das duplas keys e values. De fato apresentando uma visão macro do dicionário, com items é possível realizar os dois métodos anteriores de forma unificada, mas vale observar se é de fato necessário para seu objetivo.
4. HasKey
Se você não quer ter acesso a todas as chaves, e sim descobrir se uma específica está dentro de seu dicionário, este é o seu método nativo. O haskey irá buscar com a sintaxe has_key(chave) ou dic.has_key(chave).
5. Clear
Fazendo o que a sua tradução para o português indica, clear limpa todos os elementos de um dicionário. É preciso ficar bem atento a ele, afinal, ele não remove apenas um item, mas sim tudo que está ali.
6. Get
O get faz o trabalho de pegar o conteúdo de cada chave. Se a chave não existir, ele irá retornar valor e, se o valor não for especificado em uma chave inexistente, irá trazer ‘None’.
7. Update
Update atualiza os elementos de um dicionário com outro, ou seja, faz uma relação entre eles, adicionando componentes de um novo na estrutura de dados inicial. É possível realizar essa tarefa com a mesma sintaxe da função dict.
8. Pop
Pop faz dois trabalhos: ele pega o valor da chave e remove ambos do dicionário. É como se ele realizasse o trabalho de get e clear, porém para um item específico, e não com o grupo inteiro.
9. Len
Len tem uma função simples, a de descobrir o tamanho do dicionário. Essa dimensão da estrutura de dados se refere a quantidades de elementos que estão ali.
10. Copy
Faz o serviço simples de copiar que é realizado basicamente em qualquer software, ele seleciona os elementos de um dicionário para que estes sejam inseridos em outro. Permite duplicar sua estrutura.
11. Fromkeys
Fromkeys traz um novo dicionário, que virá a partir da sequência de elementos fornecida pelo usuário, ele utiliza as chaves como padrões.
Esperamos que você tenha gostado do nosso artigo sobre dicionário Python. Para saber mais sobre o trabalho com dados, clique aqui e saiba o que é big data, como funciona, para que serve e como aplicar.
