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 словарь Python?
  • Проблема с индексацией словаря Python
  • Использование Python для проверки существования ключа: метод keys
  • Использование Python для проверки существования ключа: оператор in
  • Использование метода .get() для проверки существования ключа в словаре Python
  • Проверка существования значения в словаре Python с использованием .values()
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)

PreviousCopy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)NextPython: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)

Last updated 5 months ago

В этом учебнике вы узнаете, как использовать Python для проверки существования ключа в словаре. Вы также узнаете, как проверить, существует ли значение в словаре. Вы узнаете, как это сделать с помощью оператора in, метода .get(), функции has_key() и методов .keys() и .values().

Умение работать со словарями Python — это важный навык. Это может быть особенно полезно при работе с веб-API, которые возвращают данные в формате JSON.

Хотя мы можем легко индексировать словарь, если ключ не существует, будет выброшено исключение KeyError. Это вызовет значительные проблемы в вашей программе, если эти ошибки не будут обработаны.

Гораздо более безопасной альтернативой индексации словаря является предварительная проверка существования данного ключа в словаре. Давайте начнем обучение!

Содержание

Что такое словарь Python?

Словари в Python — это одна из основных встроенных структур данных. Они состоят из пар ключ:значение, что делает поиск значения элемента простым, если известен соответствующий ключ. Одним из уникальных атрибутов словаря является то, что ключи должны быть уникальными, но значения могут дублироваться.

Давайте посмотрим, как выглядят словари в Python. Они создаются с использованием фигурных скобок {} и пары ключ:значение разделяются запятыми.

Давайте создадим словарь под названием ages, который будет содержать возраст разных людей:

ages = {
    'Matt': 30,
    'Katie': 29,
    'Nik': 31,
    'Jack': 43,
    'Alison': 32,
    'Kevin': 38
}

Один из способов, которым вас часто учат доступать к значению словаря, — это использование индексации через доступ с помощью квадратных скобок []. В следующем разделе вы увидите, как работает индексация словаря и почему это не всегда лучший вариант. После этого вы узнаете различные методы обеспечения существования ключа.

Проблема с индексацией словаря Python

Индексация словаря — это простой способ получения значения ключа словаря, если данный ключ существует в словаре. Давайте посмотрим, как работает индексация словаря. Мы будем использовать индексацию словаря для получения значения ключа Nik из нашего словаря ages:

>>> ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}
>>> print(ages['Nik'])

31

Мы видим, что это сработало прекрасно. Тем не менее, давайте попробуем получить значение для ключа Jill, которого нет в словаре:

>>> ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}
>>> print(ages['Jill'])

KeyError: 'Jill'

Мы видим, что если мы пытаемся получить значение словаря для ключа, которого нет, выбрасывается исключение KeyError. Это имеет серьезные последствия для вашего кода. Если ошибка не будет явно обработана, программа завершится сбоем. Один из способов избежать KeyError — это убедиться, что ключ действительно существует в словаре Python.

Именно это вы узнаете в следующих разделах. Давайте начнем!

Использование Python для проверки существования ключа: метод keys

Словари Python имеют встроенный метод, который позволяет нам генерировать объект, похожий на список, содержащий все ключи в словаре. Удобно, что этот метод называется .keys().

Вывод dict.keys() выглядит так:

print(ages.keys())
# Возвращает: dict_keys(['Matt', 'Katie', 'Nik', 'Jack', 'Alison', 'Kevin'])

Мы видим, что это выглядит немного как список. Теперь мы можем проверить, существует ли ключ в этом объекте, похожем на список!

Давайте посмотрим, как мы можем использовать метод .keys(), чтобы проверить, существует ли ключ в словаре. Давайте использовать этот метод, чтобы проверить, существует ли ключ:

# Проверка существования ключа в словаре Python путем проверки всех ключей
ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

some_key = 'James'
if some_key in ages.keys():
    print('Ключ существует')
else:
    print('Ключ не существует')

# Возвращает: Ключ не существует

Мы видим, что мы проверяем, существует ли предоставленный ключ some_key в ключах нашего словаря. В этом случае ключ не существовал, и программа вывела "Ключ не существует".

В следующем разделе вы узнаете, как упростить это еще больше!

Использование Python для проверки существования ключа: оператор in

Метод выше работает хорошо, но мы можем упростить проверку существования данного ключа в словаре Python еще больше. Мы можем полностью опустить метод .keys() и использовать оператор in, который будет проверять все ключи в словаре.

Давайте посмотрим, как это работает на практике:

ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

some_key = 'Nik'
if some_key in ages:
    print('Ключ существует')
else:
    print('Ключ не существует')

# Возвращает: Ключ существует

Мы видим, что наш метод выглядит очень похоже на предыдущий, но мы смогли полностью исключить метод .keys()! Это действительно помогает коду читаться более естественно.

В следующем разделе вы узнаете, как фактически получить значение ключа, даже если ключ не существует!

Использование метода .get() для проверки существования ключа в словаре Python

Работа со словарями в Python обычно включает получение значения ключа, а не только проверку его существования. Вы узнали ранее, что простая индексация словаря вызовет исключение KeyError, если ключ не существует. Как мы можем сделать это безопасно, не нарушая работу программы?

Ответ на это — использовать метод Python .get(). Метод .get() просто вернет None, если ключ не существует. Давайте попробуем:

ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

print(ages.get('Jack'))
print(ages.get('Jill'))

# Возвращает:
# 43
# None

Мы видим, что когда метод .get() применяется для возврата существующего ключа, значение этого ключа возвращается правильно. Когда ключ не существует, программа продолжает работать, но возвращает None.

Особенно полезной особенностью метода Python .get() является то, что он позволяет нам вернуть значение, даже если ключ не существует.

Предположим, мы хотим, чтобы наша программа уведомляла нас, что ключ не существует. Мы могли бы попросить метод .get() вернуть "Ключ не существует!".

Давайте посмотрим, как это можно сделать:

ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

print(ages.get('Jill', "Ключ не существует!"))

# Возвращает: "Ключ не существует!"

Метод .get() — это отличный и безопасный способ проверить, существует ли ключ в словаре Python. Теперь давайте узнаем, как проверить, существует ли данное значение в словаре Python.

Проверка существования значения в словаре Python с использованием .values()

Подобно методу .keys() словаря Python, у словарей есть соответствующий метод .values(), который возвращает объект, похожий на список, содержащий все значения в словаре.

Давайте посмотрим, как мы можем получить доступ ко всем значениям словаря:

ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

print(ages.values())
# Возвращает: dict_values([30, 29, 31, 43, 32, 38])

Мы можем использовать это, чтобы проверить, существует ли данное значение. Предположим, мы хотим узнать, существует ли возраст 27 в нашем словаре, мы могли бы написать следующее:

ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

some_age = 27

if some_age in ages.values():
    print('Возраст существует!')
else:
    print("Возраст не существует!")

# Возвращает: Возраст не существует!

Теперь, что если мы хотим вернуть ключ или ключи для данного значения. Мы можем безопасно сделать это с помощью генератора списка, который будет иметь три варианта:

  • Быть пустым списком, если значение не существует,

  • Иметь один элемент, если значение существует один раз

  • Иметь более одного элемента, если значение существует более одного раза

Давайте использовать немного измененный словарь, чтобы увидеть это в действии:

# Получение всех ключей определенного значения в словаре Python
ages = {'Matt': 30, 'Katie': 29, 'Nik': 31, 'Jack': 43, 'Jill': 43, 'Alison': 32, 'Kevin': 38}

value_43 = [key for key, value in ages.items() if value == 43]

print(value_43)

# Возвращает: ['Jack', 'Jill']

Мы создали генератор списка, который добавляет каждый ключ, если значение этого ключа равно 43.

Что такое генераторы списков Python? Чтобы узнать больше о генераторах списков, ознакомьтесь с моим подробным учебником здесь и моим глубоким видео ниже!

Заключение

В этой статье вы узнали, как проверить, существует ли ключ в словаре Python. Вы узнали, как это сделать с помощью метода .keys(), оператора in и метода .get(). Вы также узнали, как проверить, существует ли данное значение в словаре Python и как получить ключ(и) этого значения.

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

здесь
Что такое словарь Python?
Проблема с индексацией словаря Python
Использование Python для проверки существования ключа: метод keys
Использование Python для проверки существования ключа: оператор in
Использование метода .get() для проверки существования ключа в словаре Python
Проверка существования значения в словаре Python с использованием .values()
Заключение