前面的课程讲解了字符串str/列表list/元组tuple,还有最后一种比较重要的数据类型也需要介绍介绍,那就是python字典,俗称:dict. python中的字典可与字符串/列表/元组不同,因为字典dict需要由两部分组成,分别是key和value,简称:键值对,下面具体讲解一下关于字典的特点: 1.由一个或者多个键值对构成,键值对的类型可以不相同也可以相同: 2.字典中的键值对需要写在{}中括号内部,键值对中的key和value用:隔开,键值对与键值对之间用逗号隔开: 3.字典是一个无序

在写网络爬虫的时候,有时候会抓取到一些json格式的字符串,想要通过python字典的方式对字串中的内容进行寻址,则需要将json字符串先转换为python字典. dumps()函数: loads()函数: 示例: import json class forDatas: def __init__(self): pass def testJson(self): # 定义一个字典 d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'asdf'} print('d:', d, type(d)) #

1.dict:pop(),get(),in,{} >>> dicttest = {'marry':34,'jucy':56} --初始化>>> dicttest{'jucy': 56, 'marry': 34}>>> dicttest['marry']=66  --替换>>> dicttest{'jucy': 56, 'marry': 66}>>> dicttest['jazz']=23   --添加,一个一个添加&

beijing={} beijing={'} 现在要给beijing的增加一个shanghai1 的嵌套值 beijing['shanghai1']['name']=1 运行: 那么在python3.5 后给我提供了一个collections模块可以解决. defaultdict允许我们用一个聪明的方式绕过这个问题. 首先我分享一个使用dict触发KeyError的例子,然后提供一个使用defaultdict的解决方案. import collections,json tree=lambda :

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-9-23 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

d = [('a', 24), ('g', 52), ('i', 12)] print(sorted(d),key = lambda x:x[1]) sorted (字典,排序的依据: 字典[key])

>>> d = dict(zip(['a', 'b'], [1, 2]))>>> d{'a': 1, 'b': 2}>>> d = dict(zip('a', 'b'))>>> d{'a': 'b'}>>> st1 = 'abcdefg'>>> st2 = '1234567'>>> d = dict(zip(st1, st2))>>> d {'a': '1', '

字典也是 Python 提供的一种常用的数据结构,它用于存放具有映射关系的数据. 比如有份成绩表数据,语文:79,数学:80,英语:92,这组数据看上去像两个列表,但这两个列表的元素之间有一定的关联关系.如果单纯使用两个列表来保存这组数据,则无法记录两组数据之间的关联关系. 为了保存具有映射关系的数据,Python 提供了字典,字典相当于保存了两组数据,其中一组数据是关键数据,被称为 key:另一组数据可通过 key 来访问,被称为 value.形象地看,字典中 key 和 value 的关联关

创建列表 sample_list = ['a',1,('a','b')] Python 列表操作 sample_list = ['a','b',0,1,3] 得到列表中的某一个值 value_start = sample_list[0] end_value = sample_list[-1] 删除列表的第一个值 del sample_list[0] 在列表中插入一个值 sample_list[0:0] = ['sample value'] 得到列表的长度 list_length = len(sa

创建列表 sample_list = ['a',1,('a','b')] Python 列表操作 sample_list = ['a','b',0,1,3] 得到列表中的某一个值 value_start = sample_list[0] end_value = sample_list[-1] 删除列表的第一个值 del sample_list[0] 在列表中插入一个值 sample_list[0:0] = ['sample value'] 得到列表的长度 list_length = len(sa

作者:tongqingliu 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/liutongqing/p/7043642.html python基础之字典dict和集合set 字典dict 字典使用键值对存储,具有极快的查找速度. >>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} # 创建字典 >>> d {'Michael': 95, 'Tracy': 85, 'Bob': 75} >>>

dict字典 字典是一种组合数据,没有顺序的组合数据,数据以键值对形式出现 # 字典的创建 # 创建空字典1 d = {} print(d) # 创建空字典2 d = dict() print(d) # 创建有值的字典, 每一组数据用冒号隔开, 每一对键值对用逗号隔开 d = {"one":1, "two":2, "three":3} print(d) # 用dict创建有内容字典1 d = dict({"one":1, &q

Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度. 字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象. 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示: d = {key1 : value1, key2 : value2 } 键必须是唯一的,但值则不必. 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,

列表 创建列表 sample_list = ['a',1,('a','b')] Python 列表操作 sample_list = ['a','b',0,1,3] 得到列表中的某一个值 value_start = sample_list[0] end_value = sample_list[-1] 删除列表的第一个值 del sample_list[0] 在列表中插入一个值 sample_list[0:0] = ['sample value'] 得到列表的长度 list_length = len

转自:http://blog.csdn.net/business122/article/details/7536991 创建列表 sample_list = ['a',1,('a','b')] Python 列表操作 sample_list = ['a','b',0,1,3] 得到列表中的某一个值 value_start = sample_list[0] end_value = sample_list[-1] 删除列表的第一个值 del sample_list[0] 在列表中插入一个值 samp

字典dict Python内置字典,通过key-value进行存储,字典是无序的,拓展hash names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75, 85] 给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长. 用dict实现,只需要一个"名字"-"成绩"的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢 >>&

1.元组tuple(1)元组是有序列表,有不可见的下标,下标从0开始(2)元组的数据是相对固定的,数据不能增删改,他的一个重要用途是保存固定的.安全要求高的数据(3)元组用小括号()括起来,空元组定义时是(),一个元素的元组定义时是(1,),在第一个元素后面加上逗号,为了和数学公式中的计算小括号区分开来(4)元组本身不能修改,但元组中有列表时,列表数据可以修改 获取元组中的某个值:tuple[i] 获取元组区间值:tuple[i,j] 计算元组个数:len(tuple) 合并元组:tuple1+

Redis的内存存储结构是个大的字典存储,也就是我们通常说的哈希表.Redis小到能够存储几万记录的CACHE,大到能够存储几千万甚至上亿的记录(看内存而定),这充分说明Redis作为缓冲的强大.Redis的核心数据结构就是字典(dict),dict在数据量不断增大的过程中.会遇到HASH(key)碰撞的问题,假设DICT不够大,碰撞的概率增大,这样单个hash 桶存储的元素会越来愈多,查询效率就会变慢.假设数据量从几千万变成几万,不断减小的过程.DICT内存却会造成不必要的浪费.Redis的d

Python字典的构造函数有三个,dict().dict(**args).dict(mapping),当中第一个.第二个构造函数比較好理解也比較easy使用, 而dict(mapping)这个构造函数的使用比較难理解. 1 dict()构造函数能够返回一个空的字典 In [7]: d = dict() In [8]: print d {} In [9]: 2 dict(**arg)构造函数,传入參数用赋值表达式,可多个赋值表达式,用逗号间隔就可以. In [9]: d = dict(a = 12

字典是Python语言中的映射类型,他是以{}括起来,里面的内容是以键值对的形式储存的: Key: 不可变(可哈希)的数据类型.并且键是唯一的,不重复的. Value:任意数据(int,str,bool,tuple,list,dict,set),包括后面要学的实例对象等. 在Python3.5版本(包括此版本)之前,字典是无序的. 在Python3.6版本之后,字典会按照初建字典时的顺序排列(即第一次插入数据的顺序排序). 当然,字典也有缺点:他的缺点就是内存消耗巨大. 优点:查询速度快,映射型