<jupyter_start><jupyter_text>Dicionarios<jupyter_code># Dicionarios vazios
dic = dict()
dic = {}
# Criação do dicionário com dados
dic = {'nome':'Ana', 'idade':31, 'peso':50.2}
dic
# Lista de nomes com idades
pessoas = [['Luiza', 23], ['Juliana', 21], ['Valentina', 19], ['Veronica', 22]]
# Converte lista para dicionario
dic_pessoas = dict(pessoas)
dic_pessoas
# Apenas a idade
dic_pessoas['Luiza']
# Ordenação
sorted(dic_pessoas, key=dic_pessoas.get, reverse=True)
type(dic_pessoas)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Acessando os elementos<jupyter_code>pessoa = {'nome': 'João', 'sexo': 'M', 'idade': 30}
print(f'{pessoa["nome"]} tem {pessoa["idade"]} anos')
# Apenas a chaves
pessoa.keys()
# Apenas os valores
pessoa.values()
# Chaves e valores
pessoa.items()
# Lista chaves com for
for k in pessoa.keys():
    print(k)
# Lista valores com for
for v in pessoa.values():
    print(v)
# Novo elemento
pessoa['cidade'] = 'Jardins'
pessoa
# Alterar elemento
pessoa['nome'] = 'Pedro'
# Valor default - Cria chave e adiciona valor se não existir
x = pessoa.setdefault("nome", "Daniel")
x
x = pessoa.setdefault("telefone", "99887766")
x
# Remove elemento e seu valor
del pessoa['sexo']
pessoa<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Usando listas para combinar dicionários<jupyter_code>filmes = []
filme1 = {'filme':'Avatar', 'ano':2009}
filme2 = {'filme':'Vingadores', 'ano':2012}
filmes.append(filme1)
filmes.append(filme2)
filmes
filmes[0]['filme']
jogos = {'Juliano':3,'Henrique':4, 'Aline':6}
# Ordenando por valor
for i, j in enumerate(sorted(jogos, key=jogos.get, reverse=True)):
    print(f'{i+1}º lugar: {j} com {jogos[j]}')<jupyter_output>1º lugar: Aline com 6
2º lugar: Henrique com 4
3º lugar: Juliano com 3<jupyter_text>Métodos<jupyter_code># Tamanho
len(pessoas)
# Procura o maior valor
max(pessoas)
# Procura o menor valor
min(pessoas)
# Limpa
pessoas.clear()
pessoas<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15572916666666667, 'fraction_numerical': 0.023958333333333335, 'mean_word_length': 6.840816326530613, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 16, '<?xml version=': 0, '>': 16, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '4', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '335299', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 863, 'n_tokens_neox': 822, 'n_words': 184, 'path': '07-Dicionarios.ipynb', 'repo_name': 'joselinosantosti/python', 'size': '1920'}