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Python 如何快速创建一个只读字典

摄影:产品经理 产品经理又中了霸王餐 不少人喜欢 Python 项目中,使用字典来存放各种数据。虽然这不是一个好习惯,但是对于少量数据来说,用字典无疑是最简单方便做法。...但如果漏写了一个等号,变成: is_rich_man = a['salary'] = 99999 那么,字典里面的数据就会被覆盖。...但代码并不会报错,如下图所示: 所以,我们是否有什么办法,实现一个一旦初始化,就不能修改字典呢? 实际上 Python自带了这个功能,就是types.MappingProxyType。...= 0 运行效果如下图所示: MappingProxyType像是挡字典前面的一面盾牌,从前面是无法修改数据,但是,如果你确实需要修改数据,那么你可以直接修改原始字典,此时,修改会反映到 MappingProxyType...处理过对象上面,如下图所示: 这样,你处理数据时,进可攻,退可守,让可信任代码修改数据,防止不信任代码修改数据,一举两得。

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python实用技巧:列表,字典,集合快速筛选数据

python,要对列表、字典、集合进行数据筛选,最简单方式就是用遍历,逐一对比,将符合条件元素保存。这种方式虽然简单,但不够简洁优雅,以下用实例说明其他实现方式。...列表、字典、集合解析 筛选列表数据 构建一个数值范围在-5至2010个元素列表,并将该列表中大于3数据取出 构建列表 from random import randint data = [randint...(-5, 20) for _ in range(10)] # 表示循环了10次,每次循环都从-5至20之间取一个数值保存到data print(data) 用遍历方式筛选数据 '''迭代''' for...假设一个班里有30个学生,python考试成绩为0至100分之间,要将<60分同学筛选出来。...) 集合解析 筛选一个集合偶数 构建集合 myset = {randint(5, 20) for _ in range(20)} # set集合不能包含重复数据,循环20次有可能获取到重复数据

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python字典统计元素出现次数简单应用

如果需要统计一段文本每个词语出现次数,需要怎么做呢? 这里就要用到字典类型了,字典构成“元素:出现次数”健值对,非常适合“统计元素次数”这样问题。...下面就用一道例题,简单学习一下: 列表 ls 存储了我国 39 所 985 高校所对应学校类型,请以这个列表为数据变量,完善 Python 代码,统计输出各类型数量。...: 1、构建一个字典 想要构成“元素:出现次数”健值对,那首先肯定就是要先生成一个字典。...喜大普奔~~~~~ 如果wordIs里接下来取到词不是“综合”,那就是重复以上步骤; 如果取到词还是“综合”,因为健值对'综合':'1'已经字典里了,所以d.get(word, 0) 结果,就不是...通过循环操作,两行代码就生成了一个字典,里面的健值对,就是词语及其出现次数。

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Python数据挖掘应用

对于学习成本来讲,相对其它编程语言来讲,只要找对教程,一个对编程没有太多概念初学者也可以轻松入门。...上述开源,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python数据挖掘领域中举足轻重地位。...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python数据处理强大能力。 Python对于数据处理速度均极大超过了MySQL数据库。...实际挖掘项目中,面临着需要计算几千甚至上万特征值情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成工作。...所以Python数据挖掘运用十分广泛。

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Python数据挖掘应用

Python往往一行代码可以实现其他语言N行代码功能(但是某些场景执行效率不如C、Java等)。对于学习成本来讲,相对其它编程语言来讲,只要找对教程,一个对编程没有太多概念初学者也可以轻松入门。...上述开源,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python数据挖掘领域中举足轻重地位。 ?...从数据处理出发,从效率角度将Python及MySQL进行实际对比,展示Python数据处理强大能力。 ? Python对于数据处理速度均极大超过了MySQL数据库。...实际挖掘项目中,面临着需要计算几千甚至上万特征值情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成工作。...所以Python数据挖掘运用十分广泛。

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ClickHouse字典关键字和高级查询,以及字典设置和处理分区数据

图片ClickHouse字典字典关键字用于定义和配置字典字典是ClickHouse一个特殊对象,它存储了键值对数据,并提供了一种查询中使用这些数据高效方式。...structure:定义字典结构。可以使用元组(Tuple)表示键和值数据类型和名称。source:指定字典数据源,可以是表、另一个字典或者外部文件。...字典数据源是一个名为users表,我们使用CSV格式文件来加载数据。然后,我们可以查询中使用字典进行高级查询。...这样就能够查询中使用字典提供数据了。以上就是关于ClickHouse字典字典关键字详细解释和示例说明。ClickHouse字典(Dictionary)可以支持分区表。...字典设置和处理分区数据方法如下:1. 创建分区表并定义字典:首先创建一个分区表,使用PARTITION BY子句按照某个列值进行分区。

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Python操纵json数据最佳方式

❝本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 日常使用Python过程,我们经常会与...类似的,JSONPath也是用于从json数据按照层次规则抽取数据一种实用工具,Python我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath功能。...2 Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库,所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...2.1 一个简单例子 安装完成后,我们首先来看一个简单例子,从而初探其使用方式: 这里使用到示例json数据来自高德地图步行导航接口,包含了从天安门广场到西单大悦城步行导航结果,原始数据如下,层次结构较深...,JSONPath设计了一系列语法规则来实现对目标值定位,其中常用有: 「按位置选择节点」 jsonpath主要有以下几种按位置选择节点方式: 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点

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​别再用方括号Python获取字典值,试试这个方法

author = { "first_name":"Jonathan", "last_name":"Hsu", "username":"jhsu98" } 访问字典老(坏)方法 字典访问值传统方法是使用方括号表示法...这可能会引发严重问题,尤其是处理不可预测业务数据时。 虽然可以try/except或if语句中包装我们语句,但是更适用于叠装字典术语。...这在Python不起作用。...如果没有定义术语,则返回一个默认值,这样就不必处理异常。 这个默认值可以是任何值,但请记住它是可选。如果没有包含默认值,则使用Python里空值等效值None。...使用.setdefault()方法 有时候,不仅希望避免字典中出现未定义术语,还希望代码能够自动纠正其数据结构。.setdefault()结构与.get()相同。

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Python处理大数据优势与特点

例如,Pandas是Python中最受欢迎数据分析库之一,提供了高效数据结构和数据操作工具,能够轻松处理和清洗大规模结构化数据。...这些库存在使得Python成为进行数据分析和建模强大工具。 Python通过一些高效计算库提供了处理大数据能力。...其中最著名是NumPy和Pandas库,它们基于C语言实现,能够底层进行向量化操作和优化计算。这些库使用使得Python能够快速处理大规模数据集,执行复杂数值计算和统计分析。...这种并行计算能力使得Python能够更好地应对大规模数据挑战,并减少数据处理时间。 Python提供了丰富数据处理和可视化工具,使得数据分析人员能够灵活地处理和探索大数据。...这些工具灵活性和易用性使得Python成为数据分析人员首选工具。 Python处理大数据时具有许多优势和特点。它拥有庞大数据分析生态系统,提供了众多数据分析库和工具。

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Python爬虫电商数据挖掘应用

作为一名长期扎根爬虫行业专业技术员,我今天要和大家分享一些有关Python爬虫电商数据挖掘应用与案例分析。...如今数字化时代,电商数据蕴含着丰富信息,通过使用爬虫技术,我们可以轻松获取电商网站上产品信息、用户评论等数据,为商家和消费者提供更好决策依据。...本文中,我将为大家讲解Python爬虫电商数据挖掘应用,并分享一些实际操作价值高案例。 1、获取产品信息 通过爬虫技术,我们可以获取电商平台上各类产品信息,包括名称、价格、描述、评分等。...以下是一个示例代码,展示了如何使用Python爬虫获取电商产品信息并分析用户评论方法: import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas...希望本文对于Python爬虫电商数据挖掘应用与案例分析能够给大家一些启发和帮助。如果你还有其他疑问或者想分享自己经验,请在评论区留言,让我们共同学习、探索数据挖掘无限可能!

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Matplotlib库Python数据分析应用

Matplotlib是一个基于Python绘图库,它提供了丰富绘图工具和函数,可以用于生成高质量、美观数据可视化图形。...本文将详细介绍Matplotlib库常用功能和应用场景,并通过实例演示其Python数据分析具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....Hunter于2003年发起一个开源项目,旨在提供一个类似于MATLAB绘图工具包。Matplotlib建立NumPy库基础上,为Python提供了一种方便、灵活、高效绘图方式。...基本绘图示例在数据分析,常常需要通过图表来展示数据分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用API,可以快速绘制各种类型图表。...本文详细介绍了Matplotlib库常用功能和应用场景,并通过实例演示了它在Python数据分析具体应用。

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一个神器项目:让 Python HTML 运行

根据官方介绍,这个名为PyScript框架,其核心目标是为开发者提供在标准HTML嵌入Python代码能力,使用 Python调用JavaScript函数库,并以此实现利用Python创建Web应用功能...="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"> 标签写具体python代码来输出Hello World 第二个案例,数据定义...+ 数据展示 先创建一个data.py文件,然后加入前面的代码。...">输出内容,可以看到这里逻辑都是用python 这个页面的执行效果是这样: 是不是很神奇呢?...小结 最后,谈谈整个尝试过程,给我几个感受: 开发体验上高度统一,对于python开发者来说,开发Web应用门槛可以更低了 感觉性能上似乎有所不足,几个复杂案例执行有点慢,开始以为是部分国外cdn

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一日一技:Python合并字典模块ChainMap隐藏坑

Python,当我们有两个字典需要合并时候,可以使用字典 update方法,例如: a = {'a': 1, 'b': 2}b = {'x': 3, 'y': 4}a.update(b)print...如果原来两个字典非常大,那么这种方式将会浪费大量内存。 无论是直接修改原有的其中一个字典,还是创建另一个字典,这两种方案都有点缺陷。那么有没有既不修改原有字典,又不另外创建一个字典方法呢?...如果你理解了它运行原理,那么下面几个问题,你在运行代码之前就会知道结果是什么: 如果两个字典里面有一个Key名字相同,那么使用ChainMap以后会读取哪一个?...第四个问题,如果这个Key只一个字典存在,那么这个Key会被从源字典删除。如果这个Key多个字典中都存在,那么Key会被从第一个字典删除。...当被从第一个字典删除以后,第二个源字典Key可以继续被 ChainMap读取。 ? 以上4点,在你使用 ChainMap时候一定要牢记,否则可能会导致你发现不了Bug。

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VBA小技巧05:将数据打印VBE立即窗口一行

这是一个很简单技巧,但有时可能会给你代码调试带来一些方便。...通常,在编写代码时,我们会在其中放置一些Debug.Print语句,用来立即窗口中打印程序运行过程一些变量值,了解程序运行状态。...一般情况下,Debug.Print语句每运行一次,就会将要打印数据输出到不同,如下图1所示。 ? 图1 那么,我们能不能将这些数据打印同一行呢?...将数据打印同一行,更方便查看结果,特别是有很多数据打印时更是如此。 其实很简单,Debug.Print语句中要打印变量后面加上一个分号就可以了,如下图2所示。 ?...图2 可以看到,立即窗口同一行输出了结果。这样,立即窗口显示不下数据时,就不需要我们滚动向下查看数据了。对于数据不少、也不多情况,可以试试!

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一个完整机器学习项目Python演练(二)

特征选择过程,我们通过删除无效或重复数据特征以帮助模型更好地学习和总结数据特征并创建更具可解释性模型。通常来说,特征选择更多是对特征做减法,只留下那些相对重要特征。...这里我们将对所有数值特征取自然对数并添加到原始数据。 下面的代码实现了数值特征选择并对这些特征进行了取对数操作,选择两个分类变量并对这些特征进行独热(one-hot)编码、然后将两列特征连接在一起。...本项目中,我们将使用相关系数来识别和删除共线特征。如果它们之间相关系数大于0.6,我们将放弃一对特征一个。...平均绝对误差(mae)是一个不错选择,它不仅容易计算并且可解释性强。 计算基线之前,我们需要将我们数据分成一个训练集和一个测试集: 1....结论 在前两篇分析,我们走过了一个完整机器学习项目的前三个步骤。明确定义问题之后,我们: 1. 清洗并格式化了原始数据 2. 执行探索性数据分析以了解数据集 3.

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一个完整机器学习项目Python演练(一)

我们可以拿到数据包括能源之星得分这一项,这使得这是一个监督回归机器学习任务: · 监督:由于我们可以访问特征和目标,我们目标是培养可以学习两者之间映射模型 · 回归:能源之星得分是一个连续变量...那么,当我们明确这两点之后,我们深入挖掘数据并构建模型过程我们就有个更明确标准来指引我们决策。...缺失数据和异常值 除了异常数据类型外,处理真实数据一个常见问题是数据缺失。这些数据缺失往往是由很多因素造成,我们训练机器学习模型之前必须填写或删除。首先,让我们了解每列中有多少缺失值。...那些异常值可能是由于数据输入拼写错误或者错误统计等等原因造成,或者一些不是上述两个原因但是对模型训练没有好处极端值。...双变量图 我们使用散点图来表现两个连续变量之间关系,这样可以颜色包含分类变量等附加信息。

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一个完整机器学习项目Python演练(三)

来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文为“一个完整机器学习项目python演练”系列第三篇。...模型评估和模型选择 需要时刻注意是,我们正在解决是一项有监督回归任务:使用纽约市建筑能源数据,开发一个能够预测建筑物能源之星评分模型。预测准确性和模型可解释性是最重要两个指标。...同样地,我们仅使用训练数据进行训练,然后转换所有数据(训练集+测试集)。 现在,数据每个特征值最小为0最大为1。缺失值填补和特征缩放几乎完成所有机器学习任务中都需要做两个步骤。...Scikit-Learn实现机器学习模型 完成所有数据清洗与格式化工作后,实际模型创建、训练和预测工作反而相对简单。这里Python中使用Scikit-Learn库完成接下来工作。...模型超参数通常被认为是数据科学家训练之前对机器学习算法设置。例如:随机森林算法个数或K-近邻算法设定邻居数。 模型参数是模型训练期间学习内容,例如线性回归中权重。

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