Как стать автором
Обновить
0
0

Middle DS

Отправить сообщение

Для этого нужно подготовить два списка и несколько усложнить базовую запись генератора

Я бы еще добавил, что есть несколько более лаконичный способ аналогично создать словарь с использованием zip() без явного использования генератора словаря:

team_names = ["Александр", "Виктория", "Евгений", "Петр", "Денис"]
team_numbers = [23, 43, 26, 52, 32]
# team_ages = {name : age for name, age in zip(team_names,team_numbers)} # используем вспомогательную функцию zip() для итерирования сразу двух листов
team_ages = dict(zip(team_names, team_numbers))
print(team_ages)

Мысли вслух

РВ настолько огромна, что разные арки комиксов или книг можно уже просто воспринимать как творчество внутри творчества, которое не обязано быть взаимосвязанным и стройным. Хотя единая нить, пронизывающая все сюжктки была бы элегантной и приятной для восприятия, разнородность всего накопленного за 40 лет добра даёт возможность каждому фанату выстроить свой "канон", который ему видится близким.

Комиксы серии "Рыцари старой республики" + "Республика" + "Тёмные времена" + "Наследие" довольно стройно соотносится с трилогией приквелов и оригинальной с одной стороны.

С другой стороны ВК, в отрыве почти от всей РВ, в сочетании с приквелами тоже достойная вещь (начиная с 3-4 сезона, когда из Асоки сделали что-то живое).

Книги постэндора, вторжения вонгов, улья и заварушки Джейсена Соло образуют свой причудливый лор с оригинальной трилогией.

В каком-то смысле можно сказать, что вселенная ЗВ - это такая история из прошлого (кажется, Лукас что-то такое хотел воплотить в журнале уиллов, или как-то так) . Есть множество источников, подчас противоречивых, и варьирование этими источниками в выстратвании восприятия всей картины даёт нам разные трактовки (разные кластеры ЗВ, так сказать) . Какую выбрать? Дело вкуса. Но лично меня этот беспорядок притягивает к ЗВ))

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Data Scientist, ML Engineer
Middle
Machine learning
Deep Learning