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딕셔너리에 특정 키가 있는지 테스트하는 방법은 무엇인가요? [중복] 본문

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딕셔너리에 특정 키가 있는지 테스트하는 방법은 무엇인가요? [중복]

스택큐힙리스트 2023. 4. 20. 12:26
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이 질문에 이미 답변이 있습니다 :

Check if a given key already exists in a dictionary

1. Hello - 안녕하세요

2. Goodbye - 안녕히가세요

3. Thank you - 감사합니다

4. Please - 부탁합니다

5. Sorry - 미안합니다

6. Excuse me - 실례합니다

7. Yes - 예

8. No - 아니요

9. Maybe - 아마도

10. I love you - 사랑해요

11. How are you? - 어떻게 지내세요?

12. What is your name? - 이름이 뭐에요?

13. Where are you from? - 어디서 오셨어요?

14. Can you help me? - 도와주세요.

15. What time is it? - 지금 몇 시에요?

16. How much is this? - 이거 얼마에요?

3년 전에 종료되었습니다.

딕셔너리에 키가 있는지 가장 깨끗한 방법은 무엇입니까?

x = {'a' : 1, 'b' : 2}

if (x.contains_key('a')):

....

답변 1

'a' in x

그리고 빠른 검색 결과 그것에 관한 좋은 정보를 찾아볼 수 있습니다: http://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#dictionaries

답변 2

사전은 키-값 쌍의 모음인 데이터 구조입니다. 키는 고유한 값으로 데이터 검색에서 중요한 역할을 합니다. 때때로, 우리는 특정 키가 사전에 존재하는지 여부를 확인하는 방법을 알아볼 필요가 있습니다. 이것은 파이썬에서 매우 쉬운 작업이며, 이 글에서는 파이썬에서 이 작업을 수행하는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다.

첫 번째 방법은 `in` 예약어를 사용하는 것입니다. `in` 예약어는 어떤 값이 컬렉션에 포함되어 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 따라서, 사전에 대해 `in` 예약어를 사용하면, 해당 키가 사전에 존재하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

예를 들어, `my_dict`라는 사전이 있고, `my_key`라는 키가 있는지 여부를 확인하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

```python

if my_key in my_dict:

print(사전에 my_key가 있습니다.)

else:

print(사전에 my_key가 없습니다.)

```

두 번째 방법은 `get` 메서드를 사용하는 것입니다. `get` 메서드는 사전에서 키를 찾아 해당 값을 반환합니다. 그러나, 찾고자하는 키가 사전에 존재하지 않는 경우, `None`을 반환합니다. 따라서, `get` 메서드를 사용하면, 해당 키가 사전에 존재하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

다음은 `get` 메서드를 사용하여 `my_key`가 사전에 존재하는지 여부를 확인하는 예제입니다.

```python

if my_dict.get(my_key) is not None:

print(사전에 my_key가 있습니다.)

else:

print(사전에 my_key가 없습니다.)

```

세 번째 방법은 `keys` 메서드를 사용하는 것입니다. `keys` 메서드는 사전의 모든 키를 반환합니다. 따라서, `keys` 메서드가 반환하는 모든 키를 반복하면서 찾고자 하는 키가 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

```python

for key in my_dict.keys():

if key == my_key:

print(사전에 my_key가 있습니다.)

break

else:

print(사전에 my_key가 없습니다.)

```

이와 같이, 파이썬에서 사전에 대해 특정 키가 존재하는지 여부를 확인하는 방법은 여러 가지가 있습니다. `in` 예약어, `get` 메서드, `keys` 메서드 등을 사용하면 쉽게 해결할 수 있습니다. 이러한 방법을 익히면, 파이썬에서 더 복잡한 데이터 구조를 다룰 때 매우 유용할 것입니다.

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