Se o leitor observar a lista lst_1 depois de todas as entradas dos dados dos 4 componentes da fonte chaveada, verá que os quatro dicionários (um para cada componente) lá guardados têm em comum os nomes das chaves: ‘ID’, ‘Valor’ e ‘Preço’. Somente seus valores são diferentes.
Pensemos: se colocarmos as 3 chaves comuns desses 4 dicionários em 3 colunas, seus valores ficariam em 4 linhas. O que temos aí? Claro: uma matriz bidimensional! Veja na tela abaixo como ficaria essa matriz com os dados nos dicionários da lista lst_1.
OK, mas matrizes e dataframes (datasets) são temas para um novo artigo inteiro, e vai depender de fazermos importações de algumas bibliotecas para dentro de nosso compilador Python. E é esse o papo a seguir: bibliotecas no Python.
Mas, antes, veja o resumo das principais operações que podemos fazer com os métodos dos dicionários Python, na tabela abaixo.
clear() remove todos os itens do dicionário # dic_1.clear()
get() retorna o valor de uma chave no dicionário # dic_1.get(‘Preço’)
items() retorna uma lista de tuplas com os pares k-v # dic_1.items()
keys() retorna uma lista das chaves no dicionário # dic_1.keys()
values() retorna uma lista com os valores no dicionário # dic_1.values()
pop() remove uma chave do dicionário # dic_1.pop(‘ID’)
Bibliotecas em Python
Antes dos computadores pessoais existiam as calculadoras eletrônicas pessoais. Todo mundo tinha a sua; até relógios digitais de pulso vinham com teclados de calculadoras, umas muito simples, para cálculos básicos, e outras bem especializadas. Para cálculos financeiros tinha a HP-12C e para cálculos mais avançados tinha a HP-41C, ambas da Hewlett-Packard.
