字典的复制–copy函数 功能 将当前字典复制一个新的字典 用法 dict.copy() -> 该函数无参数, 返回一个一模一样的内存地址不同的字典 !
参考链接： Python字典copy() dict2 = dict1 #第一种你想到的复制方法 >>> dict1 = {'a': 1, 'b':2, 'c':[1, 2]} >>> dict2 =...> dict1['a'] = 2 >>> dict2 {'a': 2, 'b': 2, 'c': [1, 2]} 原因：设想{‘a’: 1, ‘b’:2, ‘c’:[1, 2]}是一个对象(类型是词典的对象...)，dict2 = dict1，不过是这个对象的不同名字而已，因此并不是复制。 ...小心子雀跃，但是还留一个坑，继续往下看： >>> dict1['c'].append(3) >>> dict2 {'a': 1, 'b': 2, 'c': [1, 2, 3]} 呵呵哒，copy方法对多层的字典的复制表示无能为力...dict2 = copy.deepcopy(dict3) #千呼万唤始出来的方法 最后是放大招的时候了，站在python自带copy模块的肩膀上： >>> dict1 = {'a': 1, 'b':
---- 一、背景 在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。...Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python字典的更新复制相关知识。...---- 二、更新字典 update()方法 可以将新字典的“键-值”对一次性全部添加到当前字典中，如果两个字典中存在相同的“键”，则以新字典中的“值”为准更新当前字典。...三、复制字典 复制字典可调用copy()方法，copy()方法返回字典的浅复制。...在Python3中，可以用三种方法复制字典：直接赋值、浅复制和深复制。 （1）直接赋值：对象的引用。 （2）浅复制（copy()方法）：拷贝父对象，引用对象内部的子对象。
1.copy函数的功能 将当前字典复制出一个新的字典，这个新的字典和原始字典不是一个相同的内存地址。 2.copy函数的使用方法 dict：是当前被处理的字典。...该函数无参数，返回一个一模一样的内存地址不同的新字典。...old_dict = {'name':'dewei','age':33} new_dict = old_dict.copy() print(id(new_dict) !...= id(old_dict)) 运行结果： True 内存地址不同，这样的2个变量，在操作的时候，不会相互影响。它属于浅拷贝。...{'apple': 30, 'banana': 50, 'pear': 100} 进程已结束，退出代码为 0 以上例子总结：copy函数生成的新的字典，是不会影响到老的字典的。
旧集群主库的 server_id 与新集群从库的 server_id 重复了。但是问题又来了，当时做主从的时候完全没有报错啊。那么，级联复制中，是不是也要保证所有的 server_id 不同呢？...带着这个疑问，我们专门在本地环境搭建了一套类似于生产环境的级联复制，并且随意改动 server_id，然后插入数据，观察一下数据同步情况。...验证了一条重要信息：级联复制中，所有参与构建集群的 MySQL 数据库 server_id 不能相同，一旦相同，数据同步就会出现故障。...3整改步骤 数据已经同步了 15 天了，但是我们的 binlog 只保存了 14 天，所以现在只有先修改一下 server_id，保证该级联复制中所有数据库的 server_id 都是不同的；然后再备份一下旧集群主库...4带来的启示 使用级联复制，一定要保证所有参与数据库的 server_id 不同。 要确 binlog 日志以及相关参数是开启的。 由于级联复制存在各种小问题，所以日常生产中尽量少用级联复制。
前言 作为一名测试工程师，掌握Python字典的高级用法可以显著提高代码的灵活性和效率。...本文将深入探讨Python字典的高级用法，主要包括嵌套字典和字典推导式，帮助你在实际工作中更加高效地处理复杂数据结构。 嵌套字典 嵌套字典是指字典中的值本身也是一个字典。...可以像操作普通字典一样，添加或删除嵌套字典中的元素。...字典推导式是一种简洁的创建字典的方式，通过类似列表推导式的语法，可以更高效地生成字典。..., info in nested_dict.items()} print(ages_dict) # 输出：{'user1': 30, 'user2': 25, 'user3': 35} 实际应用中的嵌套字典与字典推导式
，就可以去专门的门禁卡复制地方复制一份备用。...当然，身为程序猿的我怎么可能会去花钱找别人去复制呢？于是乎，我在某宝上面买了两个机器，一个是IC卡复制机器，一个是ID卡复制机器，既然是两个机器，那么当然是IC卡和ID卡不能用彼此的机器进行复制啦！...所以说，IC卡复制的机器要比ID卡复制的机器贵一些（ID卡复制机器几十块钱就可以买到，IC卡复制机器稍微贵点，要100-200多元不等）。一般小区物业或者小区附近均可复制门禁卡，但是价格比较贵。...（包括ID钥匙卡和IC钥匙卡，主要是钥匙卡携带方便） （小区门禁系统） （ID卡复制器） （IC卡复制器） 我给大家说明一下怎么区分你的卡是IC卡还是ID卡： 1.ID卡：从外观上看...复制ID卡的话只需要把设备和你的计算机连接，打开ID卡复制程序（卖机器的卖家会给你程序的）–设置好参数后–把原卡放在机器上–点击读卡–取下原卡–把复制卡放到机器上–点击写卡即可！
今天主要聊一下MySQL的异步复制、全同步复制与半同步复制，目前我们生产库实际上用的就是异步复制了，后面再转成半同步复制。...逻辑上 是介于全同步复制与全异步复制之间的一种，主库只需要等待至少一个从库节点收到并且 Flush Binlog 到 Relay Log 文件即可，主库不需要等待所有从库给主库反馈。...相对于异步复制，半同步复制提高了数据的安全性，同时它也造成了一定程度的延迟，这个延迟最少是一个TCP/IP往返的时间。所以，半同步复制最好在低延时的网络中使用。 3....总之，mysql主从模式默认是异步复制的，而MySQL Cluster是同步复制的，只要设置为相应的模式即是在使用相应的同步策略。 从MySQL5.5开始，MySQL以插件的形式支持半同步复制。...其实说明半同步复制是更好的方式，兼顾了同步和性能的问题。
调查了一番之后，发现这是由于python中的深浅复制造成的。其实，归根结底这与python中的内存分配与管理方式有关。 下面对不同的复制做出结论。...直接引用 类似于a=[1,2,3] b = a, 这样的都是直接引用，b的值会随着a值的变动而变动 切片复制 切片复制主要是a=[1, 2, 3] b=a[:], 当被复制的对象内部只是基本类型而没有嵌套类型时...，切片复制可以实现两个对象的隔离。...注意，嵌套类型指的是列表中还有列表，字典中嵌套列表等等复杂类型。...浅复制 指的是b = copy.copy(a)的情况，对简单类型有用 深复制 指的是b = copy.deepcopy(a)的情况，就是你所想象的两个对象互不影响的复制。
引 当谈到对象复制时都绕不开浅复制与深复制的区分，它们是什么意思呢？ 浅复制：只复制对象的指针，两个对象指向的还是同一个地址的内容，操作一个时会影响另一个的值。...深复制：复制对象的内容，两个对象指向两个不同地址的内容，操作一个时不会影响另一个的值。 在OC中，因为采用内存计数的方式管理内存，所以浅复制时会对同一个内容计数加一，深复制则不会。...在OC中，复制操作有copy和mutableCopy两种方法，那哪种是浅复制哪种是深复制呢？ 非集合对象 先把对象大致分为两类：非集合对象与集合对象，至于为什么要这么分，待会讲集合对象的时候再说。...集合对象就是指NSArray、NSDictionary、NSSet这些包含其他对象的对象。 为什么要做这个区分呢？...先说说简单的浅复制与深复制，其实与非集合对象差不多： 对于不可变集合对象（如NSArray），copy操作是浅复制，只会复制指针，mutableCopy操作是深复制， 对于可变集合对象（如NSMutableArray
python集合与字典的用法 集合: 1.增加 add 2.删除 •del 删除集合 •discard(常用)删除集合中的元素 #删除一个不存在的元素不会报错 •remove 删除一个不存在的元素会报错... a=list(set(a)) 6.set() 设定空集合 7.集合是无序的 8.集合不能装列表、字典等可以修改的数据类型，可以装数字、字符、元组 •可以修改的数据类型:列表、字典、集合...•不可以修改的数据类型:数字、字符串、元组 9.集合运算:& | ^ - issubset issuperset 10.复制 copy 字典： 1.定义字典: •空字典{} •非空字典..."定义字典:") a={} print(a,"空字典的用法") b={1:"a",2:"b",3:"c",4:"d"} print(b,"非空字典的用法") list1=["s1","s2","s3"]...list2=[88,77,99] print(dict(zip(list1,list2)),"zip定义字典的用法,把两个列表压缩转换成字典") #字典的增加修改 print("字典的增加修改用法:"
什么是递增的业务ID 1. 什么是业务ID定义 业务ID是一个唯一标识符，用于在系统中标识一个特定的业务实体。 业务ID标识的业务实体可能是一个订单、一个账户、一个病历，或者一个课程。...业务ID是我们理解、管理和操作业务实体的关键。通过业务ID，我们可以查询、更新和删除业务实体，也可以跟踪业务实体的状态和历史。 2. 什么是递增的业务ID 递增的业务ID是一种常见的ID生成策略。...它的基本思想是，每当创建一个新的业务实体时，就在上一个ID的基础上加一（也可以是加一定的数值），生成一个新的ID。这样，我们就可以得到一个唯一且递增的ID序列，用于标识和管理业务实体。...为什么要使用递增的业务ID 1. 易于管理和跟踪 使用递增的业务ID可以使得数据管理和跟踪变得更加容易。...例如，我们可以按照业务ID的顺序，来依次处理业务，从而避免了因为业务处理的顺序混乱，导致的业务处理效率低下。 如何生成递增的业务ID 1. 数据库自增ID 这是最常见的生成递增业务ID的方式。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 上一篇我们说到了列表和元组，它们的用法相同，...今天我们继续聊聊 python 中的另外两个数据类型字典和集合。 字典 首先字典是可变类型，和列表一样也是储存多种类型的数据。但它是无序的所以不可用下标去访问，通常我们会以「健值对」的方式去表示。...: 18, "height": 180, "tag": ['高', '穷', '帅'] } 访问字典 我们都知道列表的访问是利用索引访问的。...字典利用健访问即可。 info[name] #六小登登 info[age] #18 修改和添加 修改字典元素是利用「健」访问然后重新赋值即可，添加元素是添加新「的健」即可。...利用 clear() 方法清空字典 info = {'age': 18, 'name': '六小登登'} info.clear() print(info)#{} 字典的 keys方法，values方法，
在python中，字典的输出内容跟json格式内容一样，但是字典的格式是字典，json的格式是字符串，所以在传输的时候（特别是网页）要转换使用。
今天我们来讲一讲python中的字典与集合 Dictionary:字典 Set:集合 字典的语法: Dictionary字典(键值对) 语法: dictionary = {key:value,...key:value,key n:value n} 与 C# dictionary同理 创建一个字典: #eg: 创建一个Dictionary dictionary = {"Q1":"22654613",...》 《第二章python开发环境与开发教程》 《第三章python函数的基本定义和调用以及内置函数》 《第四章python中类的声明,使用,属性,实例属性,计算属性及继承,重写》 《第五章python中字符串...String的基本内置函数与过滤字符串模块函数的基本用法》 《第六章python中的字典与集合》 我觉得讲的也差不多了,python基础也就这么多了.后续都是爬虫,人工智能,与大数据的一些相关的问题了,...这些东西我学的还不是很熟练,也就是在这些方面我还是个newbie,所以我决定缓一阵子,等我将这些领域多少有一些涉及以及有一些自己的学习笔记与见解的时候再与大家各位读者分享.
，将公司名称复制到搜索框中，这样就可以正常命中索引，那么问题也就很清楚了，这种数据"隐身"的情况，即看着是同一个字，但是实际上不是，通常由特殊编码引起的； 通过表单进行数据采集是常用的业务手段，但是如果表单存在多个任意输入的文本框...； 二、字典服务 在分布式系统架构中，比较常见的基础服务层通常有：调度、缓存、文件、消息、字典等，下面就来详细的聊聊字典服务的设计与业务协作的逻辑；首先看一看交互逻辑： 在字典服务中，通常管理公共的常量与数据枚举值的维护...；常规情况下，在业务表单加载的时候，从字典服务中读取各维度枚举值，在表单提交的时候，校验相关枚举字段，以此提高内容的质量； 在字典服务中提供的枚举值，根本目的是为了确保数据值的统一性，尽可能的避免同一个信息用两种方式描述...，比如编程标签："JAVA"与"Java"，虽然从程序角度可以规避识别，但实际上是可以避免的； 从字典服务常见的内容管理来看，通常包括：常量、状态描述、业务标识；行业、标签、地址、学校等数据码表；其最大的特点就是在系统中被全局复用和识别...四、数据意识 数据字典本身的逻辑比较简单，但是如果放在数据体系中，这是一种基础的意识，在数据中很容易出现同名但定义不同，或者定义相同但名称不同，这会给数据分析带来很多不必要的麻烦； 所以基于数据字典的方式
列表对象的copy()方法返回列表的浅复制。所谓浅复制，是指生产一个新的列表，并且把原列表中所有元素的引用都复制到新列表中。...但是，如果原列表中包含列表之类的可变数据类型，由于浅复制时只是把子列表的引用复制到新列表中，这样修改任何一个都会影响另外一个。...()方法和切片操作与标准库copy中的copy()函数一样都是返回浅复制，如果想避免上面代码演示的问题，可以使用标准库copy中的deepcopy()函数实现深复制。...>>> y [1, 2, [3, 4], 6] >>> x #原列表不受影响 [1, 2, [3, 4, 5]] 不管是浅复制还是深复制，与列表对象的直接复制都是不一样的情况，这一点是必须注意的。...下面的代码把同一个列表赋值给两个不同的变量，这两个变量是互相独立的，修改任何一个都不会影响另外一个。
，会得到与上述显示不一样的值。...然而，如你在输出中所见，在输出结果中，有两个空列表，有另外两个列表中分别存储了不同的两个数据，这是什么原因？是因为在这个Python散列表中出现了散列碰撞。...>>> my_dict["a"] = 100 >>> sys.getsizeof(my_dict) 240 这是为什么呢？...因为从Python 3.6开始，字典中值存储在不同的数据结构中，而字典仅包含指向实际值存储位置的指针。...之所以如此，就是由于字典的内存占用非常小，并且在使用字典时删除操作并不频繁，因此与每次删除后动态调整字典大小，解释器更愿意浪费一点空间。
文件拷贝 测试复制文件的大小：4.5MB 1 /* 2 3 * BufferedInputStram&BufferedOutputStream 4 5 * 这两个流类为IO提供了带缓冲区的操作...long end=System.currentTimeMillis(); 44 45 System.out.println("缓冲复制完成...long end=System.currentTimeMillis(); 62 63 System.out.println("批量复制完成...e.printStackTrace(); 70 71 } 72 73 } 74 75 } 输出 一个字节一个字节复制完成...，用时：15598 缓冲复制完成，用时：13096 批量复制完成，用时：8
#赋值与浅复制一层列表 """ a = [1, 2] b = a #赋值 c = a.copy() #浅复制 a.append(3) print(b) #父对象改变 print(...c) #父对象不变 ''' [1, 2, 3] [1, 2] ''' """ #赋值与浅复制二层列表 """ a = [1,2,[1,2]] b = a #赋值 c = a.copy() #浅复制...[1, 2, 3]] ''' """ #浅复制与深复制一层列表 """ import copy a = [1, 2] b = copy.copy(a) #浅复制 c = copy.deepcopy(a...) #深复制 a.append(3) print(b) #父对象不变 浅复制 print(c) #父对象不变 深复制 ''' [1, 2] [1, 2] ''' """ #浅复制与深复制二层列表...#父对象该变 浅复制 print(c) #父对象不变 深复制 ''' [1, 2, [1, 2, 3]] [1, 2, [1, 2]] ''' """ #一层列表中，赋值会改变父对象 ，浅复制和深复制不会改变父对象
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