python 之 字典常用操作】的更多相关文章

字典的特性:key唯一无序 '''特性:key唯一:无序''' info = { 'stu1101': "安徽", 'stu1102': "北京", 'stu1103': "河南", } # 增删查改 info["stu1104"] = "浙江" #增 info['stu1101'] = "中国" #改 info.pop('stu1104') #删 # del info['stu1104…
字典的常见操作: # 字典: # 格式:{键值对,键值对} dict_demo={"name":"bai-boy","age":17} # 字典的操作: # 1.取值 字典["key"] 查询指定key对应的数值 不存在指定key,则返回空key错误 print(dict_demo["name"]) print("取值结束============") # 2.增加/修改 dict_dem…
字典常用的就是,他的去重. set集合是python的一个基本数据类型. set中的元素是不重复的.⽆无序的.⾥面的元素必须是可hash的(int, str, tuple,bool). 我们可以这样来记. set就是dict类型的数据但是不保存value, 只保存key. set也⽤{}表⽰ 注意: set中的元素是不重复的, 且无序的. 使⽤用这个特性.我们可以使⽤用set来去掉重复 set集合中的元素必须是可hash的, 但是set本身是不可hash得. set是可变的. set集合增删改查…
二叉树是一个重要的数据结构, 本文基于"二叉查找树"的python可视化 pybst 包, 做了一些改造, 可以支持更一般的"二叉树"可视化. 关于二叉树和二叉查找树的概念以及常用操作和算法基础, 可以看后面的参考文章. ===================================二叉查找树可视化包 pybst ===================================pypi 有一个"二叉查找树"的可视化的package,…
Python字符串类型 1.用途: 用来记录有描述性的状态.比如:人名,地址等. 2.定义方式: 创建字符串非常简单,在‘ ’,“ ”,‘’‘ ’‘’内一填写一系列的字符例如:msg='hello' 也可以写为msg=str('hello'),str方法可以将其他类型的数据转换成字符串类型,Python不支持单字符类型,单字符在Python也是作为一个字符串使用. 3.常用操作极其内置方法 掌握优先级最高: 1.按照索引取值(正向取,反向取):但是只能取,不能改 例如: 执行结果: 2.切片(顾…
>>> name = "I love my job!" >>> name.capitalize() #首字母大写 'I love my job!' >>> name.count("o") #统计字母个数 2 >>> name.center(50,"-") #输出50个字符,不够以“-”补全,并且name放在中间;name.ljust(50,"-")是从最后…
python 2.7 os 常用操作 官方document链接 文件和目录 os.access(path, mode) 读写权限测试 应用: try: fp = open("myfile") except IOError as e: if e.errno == errno.EACCES: return "some default data" # Not a permission error. raise else: with fp: return fp.read()…
直接上代码示例: #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:20180914 # 字符串常用操作 name = 'lzh lyh' print('capitalize返回值:',name.capitalize()) # 首字母大写 print('count返回值:',name.count('l')) #指定字母数量 print('center返回值:',name.center(50,'-')) #共打印50个字符,不够的用"-"…
字典操作 字典是由一对花括号括起来的一组“键值对”,每个键值对就是字典的一个元素,元素在字典中是无序的,常见操作如下: info = { 'name':'xiaoming', 'sex':'nan', 'age':20, 'id':1, } print(info['id'])                    # 通过key取值 print(info['addr'])                # 通过key取值 print(info.get('id'))              #…