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Pythonのdictのサイズをよりコンパクトにする改善をしました。今日リリースされたPython 3.11.0a6に含まれています。 bpo-46845: Reduce dict size when all keys are Unicode. by methane · Pull Request #31564 · python/cpython · GitHub Pythonのdictで一番メモリを使っているのはエントリーの配列です。エントリーは次のような構造体です。 typedef struct { /* Cached hash code of me_key. */ Py_hash_t me_hash; PyObject *me_key; PyObject *me_value; /* This field is only meaningful for combined tables */
Python 3.7から（非公式には3.6から） dict がキーの順序を保証するようになりました（collections.OrderedDict相当の動作になった）。 今更ながら「dict が順序を保存するようになって良かったナァ」とシミジミ感じているので、その気持ちをダンプします。 良かったこと 例えば pandas でデータ集計をした時に DataFrameのカラム名を日本語に直した上で順序も入れ替えたい、なんてことはあるでしょう。 Python 3.7以降では、こんな風に辞書を１つ書けばOK。 import pandas as pd df = pd.DataFrame(...) # 何処かから DataFrame を取得済みとする。カラムは "age", "name", "salary" # カラムの順序を "name, age, salary" にした上で、日本語に置き換えたい
今どきの Python ならデフォルト引数に空の list や dict を指定しても良くない？ - 病みつきエンジニアブログ
この記事はPython Advent Calendar 2020 の７日目の記事です。 今年の PyConJP 2020 では、Python の型ヒントについて登壇させていただきました。 speakerdeck.com 2020 年も終わりかけですから、「もう 2021 年からは Python のデフォルト引数に list 入れてもよくないか？」という提案をしてみたいと思います。 Python のデフォルト引数のアンチパターン Python は引数にデフォルト値(デフォルト引数)を指定することができます。 def generate_zero(x=0): return x zero = generate_zero() print(zero) # 0 print(zero + 1) # 1 print(generate_zero()) # 0 当たり前のように、デフォルト引数に指定した 0 と
requestにlistやdict変数を格納したのに「TypeError: string indices must be integers」になる原因と解決方法 - ITips
requestにlistやdict変数を格納したのに「TypeError: string indices must be integers」になる現象 エラーが発生する現象はどのようなものか。 まず http request に以下の要素を持つjsonを格納してCloudFunctionsのトリガーとする。 "data":[{"key1":"val11","key2":"val12"}, {"key1":"val21","key2":"val22"}, {"key1":"val31","key2":"val32"}] CloudFunctions側は request.get_json() でrequestのjsonを読み解き、その中に格納した data 要素を呼ぶ。 そして data の中の配列を順に print() しようとしている。 request_json = request.get
Tkrzw-Dict: 統合英和辞書プロジェクト 概要 統合英和辞書プロジェクトは、オープンなデータを使って英和辞書を作り、それを元に様々なアプリケーションを作るプロジェクトです。現在、以下のアプリケーションが利用可能です。 オンライン辞書検索システム Chrome拡張の辞書検索機能 オンライン連想英単語帳: 初級編3600語、上級編9600語 オンライン語彙力年齢診断 オンライン発音記号検定 Kindle用電子辞書: 英和辞書、和英辞書、英和例文辞書、英和代替辞書 辞書データの元となるオープンなデータとは、WordNet、日本語WordNet、Wiktionary英語版、Wiktionary日本語版、Wikipedia英語版、Wikipedia日本語版、EDict2、田中コーパス、Wikipedia日英京都関連文書対訳コーパス、Japanese-English Subtitle Corp
to_dict()メソッドを使うとpandas.DataFrame, pandas.Seriesを辞書（dict型オブジェクト）に変換できる。 pandas.DataFrameの場合、引数orientによってpandas.DataFrameの行ラベルindex、列ラベルcolumns、値valuesをどのように辞書のkey, valueに割り当てるかの形式を指定できる。 pandas.DataFrame.to_dict — pandas 0.22.0 documentation pandas.Seriesの場合は、ラベルがキーとなる辞書に変換される。 pandas.Series.to_dict — pandas 0.22.0 documentation ここでは以下の内容を説明する。 pandas.DataFrameのto_dict()メソッド 辞書の形式を指定: 引数orient dic
GitHub - kotofurumiya/genshin-dict: Windows/macOSで使える原神の単語辞書です
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GitHub - tokuhirom/jawiki-kana-kanji-dict: Generate SKK/MeCab dictionary from Wikipedia(Japanese edition)
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初めに これは競技プログラミングのために書かれた記事です。あくまでも特定の恣意的な入力に対し起こることであり、現実世界のデータを扱う際にこの事象が問題になることはほとんどないと思います。 この記事は、Codeforces Round #790 (Div. 4) の F 問題 で Python / PyPy による提出のほとんどすべてが Hack されたのをきっかけとして書かれました。 間違い等あれば気軽にコメントしていただけると助かります。 前提知識 Python の dict について Python の dict は、以下のようなコンテナ（データを収納するための構造）です。 整数や文字列、タプル等の hashable なオブジェクトを key として、それぞれに value を割り当てることができる。（value は key と異なり任意のオブジェクトが格納可能。例えば配列を value
Python dict/listデータの『読み方』をもう一度丁寧に[json,aws-cli,api,boto3] - Qiita
Python dict/listデータの『読み方』をもう一度丁寧に[json,aws-cli,api,boto3]PythonAWSJSONdictionarylist 1. 本稿の概要 背景とゴール AWSなどを触っているとjsonフォーマットやそれをPythonで扱う際のデータ構造=dict型を操作することが増えてきます。 なんとなく分かるんだけど本当に 目的の設定値を参照できてるんかこれ？ ってのが多いなと感じています。 もう一度、ステップを踏んでdict型の『読み方』学んでいきたいので同時にアウトプットします。 pythonスクリプトでdictデータ構造の定義および目的のkey:valueの参照をしていきます。単純なものから始め、徐々に入れ子構造を含む複雑な形を解析していきます。 2. dict型の読み解き方 Lv.0 dict型とは そもそもdict型ってどこでどう定義されてんの
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model.state_dict()でRuntimeError: CUDA error: out of memory が発生した時の解決方法 - Qiita
import torch model.state_dict(torch.load("model.pth")["state_dict"]) # RuntimeError: CUDA error: out of memory エラーの原因 どうやらtorch.load()はデフォルトで、モデルを保存した際にモデルが存在していたメモリ上で、モデルのロードを行う設定になっているらしい。自分の例で言うと、0番のGPU上のモデルを"model.pth"に保存したため、torch.load("model.pth")を行うと、0番のGPU上でモデルのロードが行なわれていた。 0番のGPUは他のモデルの学習中でメモリが占有されていたため、モデルをロードすることができずに、out of memory のエラーを吐いたわけである。 解決方法 方法1 torch.load()のパラメータmap_locationで
Pythonのdict()関数: 辞書型の柔軟な生成と操作 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
Pythonのdict()関数: 辞書型の柔軟な生成と操作 Pythonにおいて、dict()関数は辞書（dictionary）型を生成するための重要なツールです。辞書型はキーと値のペアを持ち、キーを用いて値にアクセスすることができる柔軟なデータ構造です。この記事では、dict()関数に焦点を当て、具体的なコード例を交えながら辞書型の生成と操作について詳しく解説します。 dict()関数: 空の辞書を生成 dict()関数は、空の辞書を生成するために使用されます。基本的な構文は以下の通りです。 empty_dict = dict() または、中括弧 {} を使用しても同様の結果が得られます。 empty_dict = {} 以下は具体的な例です。 empty_dict_1 = dict() empty_dict_2 = {} print(empty_dict_1) # 出力: {} pri
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Python 3.11のdictのメモリ消費削減 - methaneのブログ
Python 3.7でdictが順序を保存するようになって良かったとしみじみ思う - Qiita
Tkrzw-Dict: 統合英和辞書プロジェクト
pandas.DataFrame, Seriesを辞書に変換（to_dict） | note.nkmk.me
Pythonのdict()が特定の入力に対し非常に遅い件について - Qiita
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