Python——zip的用法_list-dict复合字典+dict.get()函数用法

zip()函数的用法——list-dict复合字典

zip()函数，返回N个元组的迭代器，其中每个元组包含了N个序列里对应的元素。
zip()函数，接受多个序列，然后将每个序列对应位置的元素组织在一起组成一个新的元组，最后返回由这些元组组成的列表。它的长度有参数序列中最短的长度决定。举个栗子：

>>>zip([1,2,3],('a','b','c'))
>>>[(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')]
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# 定义一个list-dict的复合数组存放图像对应的标注员name、标注日期、相机类型、图像名称
"""
例如：
imgname_list = ['id1','id2','id3','id4','id5']
userlist = ['name1','name2','name3','name4','name5']
placelist = ['place1','place2','place3','place4','place5']
"""
xml_infos_zipped = zip(xml_paths_list, label_QC_staffs_list, label_QC_datetimes_list, xml_abspaths_list)

# 定义list-dict的复合字典，list中每个元素为一个dict，dict的key包括：xml_path，abel_QC_staff，label_QC_datetime，xml_abspath
xml_QCbaseinfo_compound_list = [dict(xml_path=xml_paths_i,label_QC_staff=label_QC_staffs_i,
                                   label_QC_datetime=label_QC_datetimes_i,xml_abspath=xml_abspath_i) 
                              for xml_paths_i ,label_QC_staffs_i,label_QC_datetimes_i,xml_abspath_i in list(xml_infos_zipped)]
# 将list-dict的复合字典转化为DataFrame格式
df_xml_QCtables = pd.DataFrame(xml_QCbaseinfo_compound_list)
>>>
[{'xml_path': 'f9183.xml',
  'label_QC_staff': 'lin',
  'label_QC_datetime': '2022.08.09',
  'xml_abspath': '/xml质控脚本/f9183.xml'},
 {'xml_path': 'e186b.xml',
  'label_QC_staff': 'lin',
  'label_QC_datetime': '2022.08.09',
  'xml_abspath': '/xml质控脚本/e186b.xml'}]
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python dict.get()函数用法

作用

Python中的字典(Dictionary)是以键值对的形式存储数据的，get()方法可以返回指定键的值，如果该键不存在的话，返回默认值。

语法

dict.get(key, default=None)

参数

key：需要查找的键。 default：如果查找的键不存在的话，返回default的值。默认为None。

举例

dict = {"age":18,"weight":65}

print(dict.get("age"))

# 输出结果为：18

print(dict.get("height"))

# 由于字典dict中没有height这个键，返回的是默认值None。

print(dict.get("height",0))

# 将默认值改为0，输出结果为0
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dict.get(key)和dict[key]的区别

dict.get(key)和dict[key]在key值存在的情况下，都能得到对应的键值。但是当使用dict[key]时，key必须要存在，否则会报错。但是dict.get[key]中的key可以不存在，因为get方法有一个默认的参数None，当key不存在的时候，返回None。