辞書と集合の応用 | 辞書と集合 | Python本格超入門

# 文字のカウントを辞書で管理
text = "banana"
count_dict = {}

# 基本的な書き方（if文による分岐）
for char in text:
    if char in count_dict:
        count_dict[char] += 1
    else:
        count_dict[char] = 1

print(count_dict)  # 出力: {'b': 1, 'a': 3, 'n': 2}

# 【応用】get()メソッドを使うと、上記のif文をわずか1行に短縮できます
count_dict_smart = {}
for char in text:
    # キーがなければ0を返し、そこに1を足す
    count_dict_smart[char] = count_dict_smart.get(char, 0) + 1

print(count_dict_smart)  # 出力: {'b': 1, 'a': 3, 'n': 2}

# 国名と首都のマッピング
capitals = {
    "Japan": "Tokyo",
    "France": "Paris",
    "USA": "Washington D.C."
}

# 国名に基づいて首都を取得
country = "Japan"
print(capitals[country])  # 出力: Tokyo

# リストから重複を排除
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = set(numbers)

print(unique_numbers)  # 出力: {1, 2, 3, 4, 5}

# 2つの商品カテゴリリストの比較
store_a_products = {"apple", "banana", "cherry"}
store_b_products = {"banana", "cherry", "date"}

# 両方の店舗で扱っている共通商品（積集合）
common_products = store_a_products & store_b_products
print(common_products)  # 出力: {'banana', 'cherry'}

# A店だけで扱っている限定商品（差集合）
exclusive_a_products = store_a_products - store_b_products
print(exclusive_a_products)  # 出力: {'apple'}

# 2つのユーザープロファイル辞書
user_a = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
user_b = {"name": "Bob", "age": 30, "email": "bob@example.com"}

# 辞書のキー同士で積集合（共通する項目名）を求める
# Pythonの keys() が返すオブジェクトは、そのまま「&」や「-」の集合演算子が使えます
common_keys = user_a.keys() & user_b.keys()
print(common_keys)  # 出力: {'name', 'age'}

# user_aにしか存在しない項目名を求める（差集合）
unique_a_keys = user_a.keys() - user_b.keys()
print(unique_a_keys)  # 出力: {'city'}

# 1. 辞書内包表記：元のデータから20歳以上の人だけを抽出した新しい辞書を作る
members = {"Alice": 25, "Bob": 18, "Charlie": 30}
adult_members = {name: age for name, age in members.items() if age >= 20}
print(adult_members)  # 出力: {'Alice': 25, 'Charlie': 30}

# 2. 集合内包表記：リストから特定の文字で始まる要素だけを集めた集合を作る
words = ["apple", "apricot", "banana", "avocado", "cherry"]
# 'a'で始まる単語だけを集合（重複なし）として格納
a_words_set = {w for w in words if w.startswith("a")}
print(a_words_set)  # 出力: {'apple', 'avocado', 'apricot'}