Python：辞書と集合

出力 == 田中 / 30（2行）

角カッコにキーを文字列で入れる。person["name"] のように書く。

person = {"name": "田中", "age": 30}
print(person["name"])
print(person["age"])

リストは番号、辞書はキーで引く。person[0] とは書けない点に注意。

解答 == B

存在しないキーを角カッコで引いたときの挙動。

B

存在しないキーはエラーで止まる。落としたくない場面では get() を使い分ける。

出力 == {'りんご': 150, 'みかん': 100}

prices["みかん"] = 100 と書くだけで追加される。

prices = {"りんご": 150}
prices["みかん"] = 100
print(prices)

リストの append にあたる操作。辞書は代入するだけで追加できる。

d = {"name": "田中"}
print(d.____("dept", "未設定"))

出力 == 未設定

既定値つきで安全に取り出すメソッド。

print(d.get("dept", "未設定"))

get(キー, 既定値) はデータの欠損に強い書き方。実務のJSON処理ではほぼこちらを使う。

解答 == B

集合の最大の特徴を思い出す。

B

重複が消えて {1, 2, 3} の3個になる。「何種類あるか」を数えるときの定番。

2行。佐藤：82点 / 鈴木：95点

for name, score in scores.items(): で キーと値を同時に受け取れる。

scores = {"佐藤": 82, "鈴木": 95}
for name, score in scores.items():
    print(f"{name}：{score}点")

items() を付け忘れるとキーだけが回る。値も欲しいときは必ず items()。

d = {"name": "田中", "age": 30}
if "age" ____ d:
    print("あり")

出力 == あり

PY06でリストにも使った「含まれるか」の演算子。

if "age" in d:

辞書に in を使うとキーを探す（値ではない）。KeyError を防ぐ事前チェックとして使える。

解答 == B

同じキーは重複して持てるか？

B

キーは重複できない。同じキーへの代入は常に上書き。これを利用して「最新の値で更新する」処理が書ける。

出力 == [1, 2, 3]

set() で重複を消し、sorted() で並べ替える。1行で書ける。

ids = [3, 1, 3, 2, 1]
print(sorted(set(ids)))

PY06のS04では not in と append で4行かけた処理が1行になる。道具を知っているかどうかで差が出る典型例。

出力 == {'A': 3, 'B': 2, 'C': 1}

空の辞書 count = {} を用意し、count[o] = count.get(o, 0) + 1 で数え上げる。

orders = ["A", "B", "A", "C", "B", "A"]

count = {}
for o in orders:
    count[o] = count.get(o, 0) + 1

print(count)

get(キー, 0) + 1 は集計の最重要イディオム。「初回は0から、2回目以降は加算」を1行で表現できる。ここは丸暗記してよい。

3行の項目＋最終行 項目数：3

items() で回す。項目数は len(employee)。

employee = {"name": "田中", "dept": "営業", "age": 30}

for key, value in employee.items():
    print(f"{key}: {value}")

print(f"項目数：{len(employee)}")

辞書の len() はキーの個数を返す。APIから受け取ったデータの中身をとりあえず全部見たいときにこの形をよく使う。

3行の成績＋最終行 平均：81.3点

平均は sum(scores.values()) / len(scores)。値だけの合計が必要なので values() を使う。

scores = {"佐藤": 82, "鈴木": 95, "高橋": 67}

for name, score in scores.items():
    print(f"{name}：{score}点")

average = sum(scores.values()) / len(scores)
print(f"平均：{average:.1f}点")

PY06のS02では names と scores の2本を番号でひも付けたが、辞書なら1本で完結し順序ズレも起きない。同じ問題の改良版として見比べてほしい。

該当1件を出力後、最終行 要発注：1品目

items() で回して if で判定。カウンタはループの前に用意する。

stock = {"ボールペン": 120, "ノート": 8, "付箋": 67}
threshold = 10

count = 0
for name, num in stock.items():
    if num < threshold:
        print(f"⚠{name}：{num}個")
        count += 1

print(f"要発注：{count}品目")

PY06の在庫レポートを辞書で書き直した形。商品名と在庫数が1つにまとまっているので、index で引く必要がなくなった。

商品別3行＋最終行 合計：3,800円

空の辞書を用意し、totals[name] = totals.get(name, 0) + amount で足し込む。総合計は sum(totals.values())。

sales = [("A", 1200), ("B", 800), ("A", 500), ("C", 300), ("B", 1000)]

totals = {}
for name, amount in sales:
    totals[name] = totals.get(name, 0) + amount

for name, amount in totals.items():
    print(f"{name}：{amount:,}円")

print(f"合計：{sum(totals.values()):,}円")

D10の数え上げを加算に変えただけで売上集計になる。タプルのリスト（PY06）＋辞書集計（PY07）の合わせ技で、実務のデータ処理の大半がカバーできる。

出力3行が完全一致

集合同士は &（共通）、-（差）、|（和）で計算できる。名前の並びを固定するため sorted() を通す。

python_users = {"佐藤", "鈴木", "高橋", "田中"}
sql_users = {"鈴木", "田中", "伊藤"}

both = sorted(python_users & sql_users)
only_python = sorted(python_users - sql_users)
all_users = python_users | sql_users

print(f"両方受講：{len(both)}人（{'、'.join(both)}）")
print(f"Pythonのみ：{len(only_python)}人（{'、'.join(only_python)}）")
print(f"受講者総数：{len(all_users)}人")

集合演算はベン図がそのままコードになる。「両方のリストに入っている人」をループで探すと二重ループになるが、& なら1文字で済む。