たとえば『ゼロから作るDeep Learning (2)』に以下のコード片がある。(P.66)
def preprocess(text):
text = text.lower()
text = text.replace('.', ' .')
words = text.split(' ')
word_to_id = {}
id_to_word = {}
for word in words:
if word not in word_to_id:
new_id = len(word_to_id)
word_to_id[word] = new_id
id_to_word[new_id] = word
corpus = np.array([word_to_id[w] for w in words])
return corpus, word_to_id, id_to_wordぼくだったら、これはこう書きたい：
def preprocess(text: str) -> Tuple[np.array, Dict[str, int], Dict[int, str]]:
words = text.lower().replace('.', ' .').split(' ')
id_to_word = {k: v for k, v in enumerate(set(words))}
word_to_id = {v: k for k, v in id_to_word.items()}
corpus = np.array([word_to_id[w] for w in words])
return corpus, word_to_id, id_to_wordid_to_word は dict(enumerate(set(words))) で計算してもよい。
とにかく「for 文を書いたら負け」とくらいおもっている。
words の単語の重複を set で取りのぞき、その要素それぞれに enumerate でインデックスをつける。
これを辞書にして id_to_word という名前をつける。そして id_to_word のキーと値をひっくり返した辞書を word_to_id とする。
──単語それぞれにユニークな番号を振る。そして単語から番号へと、番号から単語への逆引きができるようにする。
あるいはたまたまだけれど、新人教育の一環でみた INI ファイルの亜種を相手にするコードの解答のひとつがこんな具合：
def line_to_dict(lines: List[str]) -> Dict[str, str]:
reading = False
result = {}
for line in lines:
if line == '[PARAM START]':
reading = True
elif line == '[PARAM END]':
reading = False
elif reading:
words = line.split('=')
result[words[0]] = words[1]
return resultいくつか暗黙の仮定があることはごめんなさいなんだけれど、これもぼくだったらこう書く（こう書くことを勧めたい）：
def line_to_dict(lines: List[str]) -> Dict[str, str]:
beg, end = (lines.index(s) for s in ('[PARAM START]', '[PARAM END]'))
return dict(_mk_kv_pair(l) for l in lines[beg + 1:end] if '=' in l)
def _mk_kv_pair(line: str) -> Tuple[str, str]:
i = line.index('=')
return (line[:i], line[i + 1:])for 文を書いたら負けだし、なんだったら「if の条件分岐だって書いたら負け」という戦をしている。
（dict コンストラクターでのジェネレーター内包表記で、フィルターとしてつかってしまった。負けた。負け戦だ……）