Python for AI/Python শুরু/Lesson 10

Dictionaries

Key দিয়ে মান খোঁজা — dict তৈরি, পড়া, বদলানো, loop আর .get()। JSON, API response আর config — সবই dictionary।

সময়: 22 মিনিট
Exercise: 1
Challenge: 1
Quiz: 3 প্রশ্ন

সহজ ভাষায়

Dictionary (dict) হলো key → value জোড়ার সংগ্রহ। ঠিক একটা আসল অভিধানের মতো: শব্দ (key) দিয়ে খুঁজলে অর্থ (value) পাও।

main.py

student = {
    "name": "Nusrat",
    "age": 21,
    "cgpa": 3.8,
    "skills": ["Python", "SQL"],
}

print(student["name"])
print(student["skills"])

List-এ খুঁজতে হয় position (index) দিয়ে, dictionary-তে খোঁজা হয় নাম (key) দিয়ে।

কেন দরকার?

AI engineering-এ dictionary সবখানে:

JSON — প্রায় সব API (OpenAI, Anthropic, যেকোনো web API) data পাঠায় JSON-এ, যা Python-এ dictionary হয়ে যায়
Model config — {"learning_rate": 0.001, "epochs": 10}
Word count, vocabulary — NLP-তে শব্দ → সংখ্যা mapping
Pandas DataFrame বানানোর সবচেয়ে সহজ উপায় dictionary থেকে

পড়া, যোগ করা, বদলানো

main.py

config = {"model": "linear", "epochs": 10}

print(config["epochs"])

config["epochs"] = 20
config["learning_rate"] = 0.01
print(config)

del config["model"]
print(config)

print("epochs" in config)
print(len(config))

নিরাপদে পড়া: .get()

main.py

config = {"epochs": 10}

print(config.get("epochs"))
print(config.get("batch_size"))
print(config.get("batch_size", 32))

.get(key, default) — key না থাকলে error-এর বদলে default দেয়। Real-world data-তে প্রায়ই কিছু field থাকে না, তাই এটা খুব কাজের।

main.py

config = {"epochs": 10}
print(config["batch_size"])

Dictionary-তে loop

main.py

prices = {"আম": 120, "লিচু": 300, "কলা": 60}

for fruit in prices:
    print(fruit)

for fruit, price in prices.items():
    print(f"{fruit}: {price} টাকা")

print(list(prices.keys()))
print(list(prices.values()))
print("মোট:", sum(prices.values()))

Nested data: dictionary-র list

Real data সাধারণত এমন দেখায় — প্রতিটা record একটা dictionary:

main.py

students = [
    {"name": "Rafi", "dept": "CSE", "cgpa": 3.4},
    {"name": "Mim", "dept": "EEE", "cgpa": 3.9},
    {"name": "Tanvir", "dept": "CSE", "cgpa": 3.7},
]

for s in students:
    if s["dept"] == "CSE":
        print(s["name"], s["cgpa"])

এটাই একটা ছোট dataset! প্রতিটা dictionary একটা row, প্রতিটা key একটা column। Pandas শিখলে এই data এক লাইনে table হয়ে যাবে।

Exercise

শব্দ গোনা

+20 XP

sentence-এ প্রতিটা শব্দ কতবার এসেছে সেটা counts dictionary-তে রাখো। যেমন "ai is fun and ai is future" থেকে counts["ai"] হবে 2।

solution.py

sentence = "ai is fun and ai is future"

counts = {}
# প্রতিটা শব্দ গোনো

print(counts)

Quiz

Challenge

Topper খুঁজে বের করো

+50 XP

students হলো dictionary-র একটা list। প্রতিটায় name আর marks আছে।

top_student(students) function লেখো যেটা সবচেয়ে বেশি marks পাওয়া student-এর নাম return করে। খালি list দিলে None return করবে।

solution.py

def top_student(students):
    pass


students = [
    {"name": "Rafi", "marks": 78},
    {"name": "Mim", "marks": 92},
    {"name": "Tanvir", "marks": 85},
]
print(top_student(students))

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

তুমি word-count exercise-এ যা বানালে, সেটাই Bag of Words — classic NLP-র ভিত্তি, যেখানে text-কে শব্দের count-এ রূপান্তর করে ML model-এ দেওয়া হয়।

আর একটা LLM API-র response দেখতে সাধারণত এরকম (সরলীকৃত):

main.py

response = {
    "id": "msg_123",
    "role": "assistant",
    "content": [{"type": "text", "text": "Overfitting হলো..."}],
    "usage": {"input_tokens": 25, "output_tokens": 40},
}

print(response["content"][0]["text"])
print("মোট token:", response["usage"]["input_tokens"] + response["usage"]["output_tokens"])

Nested dictionary থেকে data বের করতে পারা AI Engineer-এর প্রতিদিনের কাজ।

Interview প্রশ্ন

Beginner: List আর dictionary-র মধ্যে কখন কোনটা ব্যবহার করবে?
Intermediate: Dictionary-তে key খোঁজা এত দ্রুত (গড়ে O(1)) কেন? (Hash table।)
Advanced: Python 3.7+ এ dictionary কি insertion order মনে রাখে? এর ওপর নির্ভর করা কি ঠিক?

এরপর কী?

অভিনন্দন! 🎉 তুমি Python শুরু module শেষ করেছো — variables, types, operators, strings, conditions, lists, loops, functions, dictionaries। এগুলো দিয়েই সব Python program বানানো হয়।

পরের module-এ আমরা Data Structures আরও গভীরে যাব — tuples, sets, list comprehension — যেগুলো তোমার code-কে আরও ছোট, পরিষ্কার আর Pythonic করবে।