Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Что такое словари Python?
  • Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием булевого значения
  • Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием оператора if
  • Проверка, является ли словарь Python пустым, проверяя его длину
  • Проверка, является ли словарь Python пустым, сравнивая его с пустым словарем
  • Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием функции any
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)

PreviousPython: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 СпособаNextCopy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)

Last updated 5 months ago

В этом учебнике вы узнаете пять различных способов использования Python для проверки, является ли словарь пустым. Умение проверять, пуст ли словарь, имеет множество важных применений, включая веб-разработку, где вам может понадобиться узнать, существует ли определенный пользователь или был ли успешно выполнен вызов API. Вы узнаете несколько различных способов проверки, пуст ли ваш словарь Python, а также изучите преимущества и недостатки каждого подхода.

Содержание

Что такое словари Python?

Словари в Python — это одна из основных встроенных структур данных. Они представляют собой коллекции элементов, каждый из которых состоит из пары ключ:значение. Словари Python оптимизированы для извлечения значений, когда известен соответствующий ключ словаря. Значения могут повторяться, однако ключи должны быть уникальными. Значения могут быть любого типа данных (включая другие словари), тогда как ключи должны быть неизменяемыми типами данных (например, строками, числами или кортежами).

Давайте посмотрим, как можно создать пустой словарь в Python. У нас есть два основных способа создания пустого словаря в Python:

# Создание пустого словаря Python

empty_dict1 = dict()
empty_dict2 = {}

Оба этих метода создают пустые словари. Мы можем подтвердить это, выведя оба этих словаря:

print(empty_dict1)
print(empty_dict2)

# Возвращает
# {}
# {}

Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием булевого значения

Мы видим, что оба этих метода вернули пустые словари. Теперь давайте узнаем, как использовать булеву функцию bool(), чтобы проверить, пуст ли словарь Python.

Хотите узнать, как писать генераторы словарей Python? Ознакомьтесь с этим подробным учебником, чтобы узнать все, что вам нужно, а также примеры для читателей всех уровней!

Очень простой способ проверить, пуст ли словарь Python, — это использовать функцию bool(), которая оценивает любое выражение, помещенное в нее.

Интересный факт о словарях Python заключается в том, что пустые словари будут оцениваться как False, тогда как словари с хотя бы одним элементом будут оцениваться как True. Благодаря этому мы можем использовать функцию bool(), чтобы проверить, пуст ли словарь.

Давайте попробуем:

# Использование bool() для проверки, пуст ли словарь Python

not_empty_dict = {'some_key': 'datagy'}
empty_dict = {}

print("not_empty_dict is not empty: ", bool(not_empty_dict))
print("empty_dict is not empty: ", bool(empty_dict))

# Возвращает
# not_empty_dict is not empty:  True
# empty_dict is not empty:  False

Мы видим из приведенных выше примеров, что использование функции bool() вернет True, если в словаре есть хотя бы один элемент. Однако функция вернет False, если словарь пуст.

В следующем разделе вы узнаете, как можно упростить это еще больше.

Нужно найти максимальное значение в словаре Python? Ознакомьтесь с этим учебником, который охватывает 4 различных, легких для понимания способа найти максимальное значение в словаре Python.

Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием оператора if

В приведенном выше примере мы использовали функцию bool(), чтобы проверить, пуст ли словарь Python. Вкратце, словарь, переданный в функцию bool(), вернет False, если словарь пуст.

Давайте посмотрим, как можно проверить, пуст ли словарь, используя оператор if:

# Использование оператора if для проверки, пуст ли словарь Python

empty_dict = {}

if empty_dict:
    print("Словарь не пуст!")
else:
    print("Словарь пуст!")

# Возвращает: Словарь пуст!

Приятный момент в операторах if в Python заключается в том, что они принимают любое выражение, следующее за if, и оценивают, является ли оно True или False. Как мы узнали в приведенном выше примере, пустой словарь технически является False, поэтому мы можем даже опустить функцию bool(), если передаем ее в оператор if.

В следующем разделе вы узнаете, как проверить, пуст ли словарь, проверяя его длину.

Хотите узнать, как выполнить VLOOKUP в Pandas? Секрет в использовании словарей! Узнайте, как это сделать, в этом подробном учебнике с практическими примерами.

Проверка, является ли словарь Python пустым, проверяя его длину

Словари Python позволяют проверять их длину, то есть количество ключей, с помощью встроенной функции len(). Логично, что пустой словарь не содержит элементов! Поэтому, когда мы оцениваем длину словаря и она равна нулю, мы знаем, что словарь пуст!

Давайте посмотрим, как это можно сделать:

# Проверка, пуст ли словарь, проверяя его длину

empty_dict = {}

if len(empty_dict) == 0:
    print('Этот словарь пуст!')
else:
    print('Этот словарь не пуст!')

# Возвращает: Этот словарь пуст!

Мы видим, что, сравнивая длину словаря с нулем (0), мы можем использовать оператор if, чтобы определить, пуст ли словарь, и затем разделить нашу программу на разные ветви.

В следующем разделе вы узнаете, как сравнение словаря с пустым словарем является простым способом проверить, пуст ли словарь.

Проверка, является ли словарь Python пустым, сравнивая его с пустым словарем

В этом разделе вы узнаете еще один способ проверить, пуст ли словарь, сравнивая ваш словарь с пустым словарем.

Давайте посмотрим, как это выглядит в Python:

# Проверка, пуст ли словарь, сравнивая его с пустым словарем

empty_dict = {}

if empty_dict == {}:
    print('Этот словарь пуст!')
else:
    print('Этот словарь не пуст!')

# Возвращает: Этот словарь пуст!

Это довольно простой пример: мы просто сравниваем, равен ли наш словарь пустому словарю {}. Если это так, мы знаем, что он пуст; если нет, то он не пуст.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать функцию any(), чтобы проверить, пуст ли словарь Python.

Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием функции any

В этом последнем методе вы узнаете, как проверить, пуст ли словарь Python, используя функцию any().

Функция any() проверяет, является ли хотя бы один элемент итерируемого объекта истинным. Поскольку, как мы узнали ранее, пустой словарь оценивается как False, мы можем предположить, что функция any() вернет False, если словарь пуст.

Давайте посмотрим, как это можно сделать:

# Проверка, пуст ли словарь, с использованием функции any

empty_dict = {}

if any(empty_dict):
    print('Этот словарь не пуст!')
else:
    print('Этот словарь пуст!')

# Возвращает: Этот словарь пуст!

Обратите внимание, что в приведенном выше примере мы изменили логику. Это связано с тем, что первое условие if будет оцениваться как False, так как в словаре нет элементов.

Хотите создать словарь Python из двух списков? Ознакомьтесь с этим учебником, чтобы узнать, как это сделать.

Заключение

В этой статье вы узнали пять различных способов проверить, пуст ли словарь Python. Сначала вы узнали, как написать оператор if или булевое условие, чтобы проверить, пуст ли словарь. Затем вы узнали, как проверить длину словаря, сравнить его с пустым словарем и, наконец, использовать функцию any(), чтобы проверить, пуст ли словарь.

Чтобы узнать больше о словарях Python, ознакомьтесь с официальной документацией ..

здесь
Что такое словари Python?
Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием булевого значения
Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием оператора if
Проверка, является ли словарь Python пустым, проверяя его длину
Проверка, является ли словарь Python пустым, сравнивая его с пустым словарем
Проверка, является ли словарь Python пустым, с использованием функции any
Заключение