所以，我们可以认为，生活中的字典就是记录的一堆： 【字】：【含义】 【字】：【含义】 ......
在redis源码中数据库的结构由server.h/redisDb表示， redisDb结构的dict字典保存了数据库中的所有键值对，我们将这个字典称为键空间（key space），redisDb源码：
目前中国的医疗数据标准化程度低。由于各地方医疗信息化程度的差异和不同的HIS厂商执行标准上的差异，导致医疗数据在结构和内容上不统一。甚至在同地区的不同医院都有巨大差异。这样导致医疗数据在使用的时候出现各种信息偏差无法使用。
综合应用 —— 名片管理系统 目标 综合应用已经学习过的知识点： 变量 流程控制 函数 模块 开发 名片管理系统 系统需求 程序启动，显示名片管理系统欢迎界面，并显示功能菜单 ************************************************** 欢迎使用【名片管理系统】V1.0 1. 新建名片 2. 显示全部 3. 查询名片 0. 退出系统 ************************************************** 用户用数字选择不同的功能
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
《Redis设计与实现》读书笔记（三十二） ——Redis集发布订阅设计与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis的发布订阅由publish、subscribe、psubscribe等命令组成。客户端通过subscribe订阅频道，发布端通过publish进行发布。 例如，a、b、c三个客户端都执行了命令subscribe“new.it”，则表示这三个客户端都监听该频道的信息。此时，如果某个客户端执行publish “new.it” “hello”，则a、b、c三个
听到原子这个关键字大家是不是联想到事务的ACID的原子性？两者相似，事务/语句执行要么全部成功，要么全部失败。MySQL 8.0 之前的版本 DDL 是非原子性的，对于多条sql构成的ddl语句比如 rename table t1 to t1_bak,t2 to t2_bak; 执行过程中如果遇到系统异常crash，有可能出现表t1被rename，但是t2没有被rename的情况。出现该情况的原因就是MySQL不支持原子的DDL。
在这个问题中，我们需要使用一个非常大的数组来模拟一个字典，要求在O(1)时间内完成 SEARCH、INSERT 和 DELETE 操作。同时，我们不能一开始就对整个数组进行初始化，因为数组的规模太大。我们可以使用一个附加数组来记录字典中实际存储的关键字数目，以此帮助确定大数组中某个给定的项是否有效。
当你发现不停的用For循环来处理数据速度慢的受不了了，你肯定会想怎么才能提高一些效率。比如前面我们说到的对比2个表数据，我们是使用For循环去逐个的对比判断，如果能有1个东西让我们可以快速的在一组数据里找到需要的、或者是找不到的时候返回false的话，那我们就不需要用For循环了，那有没有这种东西呢？
之前我们聊过string、list、hash、set、zset，并且自实现了动态字符串、双端链表、hash字典、压缩链表、跳跃链表等结构。那么redis是怎么组织这些数据结构高效的运行呢？
Redis 是完全开源的，高性能的 key-value 数据库，受到越来越多的业务场景应用。对于"发布/订阅"的消息模式，大家也许都比较了解，但是其实现原理及应用是否还存在模糊呢？
InTouch 提供了两个 “标记名字典”实用程序：DBDump 和 DBLoad。
Redis 字典的遍历过程逻辑比较复杂，互联网上对这一块的分析讲解非常少。我也花了不少时间对源码的细节进行了整理，将我个人对字典遍历逻辑的理解呈现给各位读者。也许读者们对字典的遍历过程有比我更好的理解，还请不吝指教。
我们使用递归的方法。每当遍历到一个字典中的单词之后，记录下当前的索引值，然后继续向后遍历。如果遍历到最后一个字符，恰好连接前面的字符，属于字典中的单词，则将此分割方式记录下来。
Redis 的「内存淘汰策略」和「过期删除策略」，很多小伙伴容易混淆，这两个机制虽然都是做删除的操作，但是触发的条件和使用的策略都是不同的。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
我们在【盘一盘 Python 下】一贴介绍过 5 种类型的容器型（container）数据，分别是字符串（string）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。
到达速率就是外部车辆进入优化路网在单位时间内的流量，每个进入的lane有不同的到达速率。
Python数据类型主要分为Numbers（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元祖）、Set（集合）、Dictionary（字典）
备注： 本节中涉及到的跳跃表实现，已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过，本文中将直接引用，不再赘述。
SQL（Structured Query Language），称为结构化查询语言，是关系数据库的标准语言。其功能不仅仅是查询，而是包括数据库模式创建、数据库数据的插入与修改、数据库安全性完整性控制等一系列功能。
介绍MongoDB的基本操作，包含以下几个方面，在爬虫中使用最多的是往MOngoDB中插入数据
Sds (Simple Dynamic String,简单动态字符串)是 Redis 底层所使用的字符串表示,它被用 在几乎所有的 Redis 模块中
在 Redis 系列的开篇文章中，我们对 Redis 概述以及 Redis 数据结构与对象进行了详细的讨论以及了解。经过上一篇文章的阅读，相信读者已经对 Redis 的内部结构有了大致了解，接下来我们继续深入了解 Redis 内部结构。
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
我们称 Zstandard 或 Zstd 是一种快速的无损压缩算法，是针对 zlib 级别的实时压缩方案，以及更好的压缩比。它由一个非常快的熵阶段，由 Huff0 和 FSE 库提供。这个项目是作为开源的 BSD 许可收费的库，以及一个生成和解码 .zst 格式。
散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011
前面我们学习了基本数据类型和变量，现在我们学习Python的四种集合，列表（List）和元组（tuple），字典（Dict），无序列表（Set）
系列回顾 前面的文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的基本操作和一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的条件查询两篇文章我演示了ORM的基本使用并引申到开发中最常见的条件查询业务，今天我基于前一篇文章的条件查询的基础演示根据条件的批量删除与更新。 问题提出 在演示ORM的基于操作一文中我们演示了基于单记录（实体）的删除(Update)和更新（处理），但是没有提到指量记录的更新与删
随着大数据时代的到来，数据急速增长，导致关系型数据库（SQL）越来越不够用。高性能、可扩展的数据库变得越来越重要起来，在这样的场景下，非关系型数据库（NoSQL）应运而生，这里的“NoSQL”不是“NoSQL（不是SQL）”，而是“Not only SQL（不仅是SQL）”的简称。2009年，分布式文档型数据库MongoDB引发了一场去SQL的浪潮。
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销，关于LSM，本文在后面也会简单提及。
Python内部很地方都使用着dict这种结构，在对象属性dict就是一个字典，所以对其效率要求很高。 dict采用了哈希表，最低能在 O(1)时间内完成搜索。同样的java的HashMap也是采用了哈希表实现，不同是dict在发生哈希冲突的时候采用了开放寻址法，而HashMap采用了链接法。 开放寻址法 优点 1、记录更容易进行序列化（serialize）操作 2、如果记录总数可以预知，可以创建完美哈希函数，此时处理数据的效率是非常高的 缺点 1、存储记录的数目不能超过桶数组的长度，如果超过就需要扩
本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 字典 ---- Python 字典 1.字典及基本操作 1.1 创建字典 1.2 访问字典的值 1.3 修改字典的值 1.4 添加键值对 1.5 删除键值对 2.字典的常用方法 2.1 keys()、values() 和 items() 方法 2.2 避免键不存在错误的方法 get() 和 setd
字典（dictionary）， 又名映射（map）或关联数组（associative array）是一种抽象数据结构， 由一集键值对（key-value pairs）组成。
redisDb结构的expires字典保存了数据库中所有键的过期时间，我们称这个字典为过期字典： ❑过期字典的键是一个指针，这个指针指向键空间中的某个键对象（也即是某个数据库键）。 ❑过期字典的值是一个long long类型的整数，这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间——一个毫秒精度的UNIX时间戳。
python的基础练习案例——名片管理系统，一个控制台程序的案例练习，平台为pycharm2017。代码是看着python视频学的时候写的，pycharm运行没有问题。
MySQL8.0支持原子DDL。原子DDL将DDL操作相关联的数据字典更新、存储引擎操作和二进制日志写入合并到单个原子事务中。
字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。
在Oracle中给表新增字段的需求，已经写了不少文章了，太多的经历告诉我们，一个简单的需求，如果不了解背后的原理，就很可能出现性能问题。
如果对上面水果种类进行计数：countifs，只需要将分类汇总的值改为数值1即可，每出现一次‘+1’
(4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现
constraint可以给键进行重命名，但是在数据字典中，主键名还是显示primary
只是在for循环中，相当于对链表的操作，它会自动调用next方法！ 字典的迭代器会遍历它的键，在这个过程中，不能改变这个字典！不能删除、添加数据 要先记录要删除的元素的索引，遍历完后再删除，data_info.keys()在python2中是一个独立的列表，python3中是迭代器，需要我们list转换生成一个独立的列表
前面我们花了很多的时间介绍了 redis 中基本的数据结构，及其内部的实现情况，这些都是非常基础的东西，可能不经意间你就会用到他们，希望你花点时间了解一下。
据说webdirscan是一个炒鸡简单的多线程扫描工具，使用python2语言编写
#dict 字典；是一种key:value的数据类型，没有下标，是无序的。字典可以嵌套任何类型，可以嵌套很多层。 #格式 dict1 = { "name1":"123", "name2":"456", "name4":"678" # " key":"value" } #查询： print(dict1) #查询字典内容 print(dict1["name1"]) #查询字典指定value，如果没有就报错
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