集合和字典是 Python 中非常有用的数据结构,用于存储和操作一组数据。在算法和数据结构中,集合和字典是常见的数据类型。本篇博客将介绍集合和字典的基本概念,包括创建、访问、添加和删除元素,并通过实例代码演示它们的应用。
注:字典里的键和值用 “:” 隔开,一对键和值组成一个项,项和项之间用 “,” 隔开。
1.集合 2.字典 3.运算符优先级 1.集合 创建:() set() 注意:创建空的集合要用set() 特点:元素唯一,无序 运算: &(交集) |(并集) -(差集) 方法: s.add(x) #添加单个元素 s.update() #添加多个元素 s.remove() #移除元素 s.clear() #清空集合 #集合创建 >>> se = {1,2,3} >>> print(type(se)) <class 'set'> >>> se =
–seq可以是列表、元组、字典,若为字典,则仅会将键(key)作为元素依次添加至原列表的末尾。
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。
整数分为整型和长整型(在Python3中已经不再区分为整型与长整型,统一称为整型)
PriorityQueue内部使用heapq函数实现,将基于函数的接口封装为了基于类的接口,同时PriorityQueue是同步的,提供了锁语义来支持多个并发的生产者和消费者。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。(下面有详细介绍)
在上面的代码中,我们首先定义一个列表 myList,接着,我们使用字典推导式,创建一个新的字典 myDict,其中字典的键是从列表 myList 中获取的每个元素,而对应的值都设置为 None。
列表List< T>实现了IList、ICollection、IEnumberable、IList接口。可以向该列表中动态的添加、删除、查找元素。如果列表中的元素满了,会动态分配一个容量是原来两倍的列表。为了避免多次重新分配内存带来的系统开销,如果事先知道所使用的列表的最大值,可以为列表预先分配足够的容量。
Python中的集合专门用于存储信息,存储的元素无序且不能重复,它用一对花括号{}定义,数据之间用逗号隔开。
String是简单的key-value 键值对,value不仅可以是String,也可以是数字。String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。
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前面的文章小编已经介绍了Number,String,List,Tuple,Dict五种基本的数据类型,今天小编来简单说一下最后一种数据类型,set集合。
诶?我们之前讲过的字典也是同样的可变,无序的数据类型,但是字典是键值对的存储形式,而集合不是
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo(antirez)通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库(英文全称是 REmote DIctionary Server,中文译作远程字典服务器),由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作,已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案,被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
在 .NET 4.0 之前,如果我们需要在多线程环境下使用 Dictionary 类,除了自己实现线程同步来保证线程安全之外,我们没有其他选择。 很多开发人员肯定都实现过类似的线程安全方案,可能是通过创建全新的线程安全的字典类型,或者仅是简单的用一个类封装一个 Dictionary 对象,并在所有方法中加上锁机制,我们称这种方案叫“Dictionary + Locks”。 但现在,我们有了 ConcurrentDictionary。在 MSDN 中的 Dictionary 类文档的线程安全的描述中指出,如果
Pleasure in the job puts perfection in the work.
这次用Python中的pygame模块来完成一个飞机大战的小游戏;基本思路是通过方向键来控制飞机的左右移动射击飞船。先来看下最后的效果
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构:列表、元组、字典 、 集合等,但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
如果把程序员比喻成厨师的话,那么数据结构就是初始最常用的工具,那就是锅碗瓢盆。这些也叫容器,因为能存放东西,不管是放切好的菜,还是煮开的水。
一、列表 列表由一系列按特定顺序排列的元素组成。我们可以创建包含字母表中所有字母、数字0~9,也可以将任何东西加入列表中,其中的元素之间可以没有任何关系。 鉴于列表通常包含多个元素,所以给列表指定一个表示复数的名称(如:names)是一个不错的主意。 在python中,用方括号[]来表示列表,并用逗号来分隔其中的元素。 若是直接打印列表,Python会打印列表的内部表示,包括方括号。 二、定义列表 我们创建的大多数列表都将是动态的,这意味着在列表创建之后,将随着程序的运行增删元素。 例如:你
前面两篇文章聊到了 Python 处理 Mysql、Sqlite 数据库常用方式,本篇文章继续说另外一种比较常用的数据存储方式:Redis
Python中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。 以下是 Python 中列表
这些基础的数据结构已经能够满足开发中的大多数需求,但是针对某些特殊场景,用基本的数据结构来实现,还是不够简便。为此,python内置了collections模块,在基本数据结构的基础上进行了扩展,提出了以下几种更具针对性的数据结构
*本文原创作者:shentouceshi,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 为了提高工作效率,最近写了几款渗透测试类的工具,在这里给大家分享一下。 工具一:小米范web查找器:快速扫描端口并识别web应用 工作原理: 快速端口扫描。 对开放的端口快速识别http/https。 如果识别到为http/https,则抓取首页title、Server头,响应头。 如果端口非http/https,则通过socket方式抓取其banner信息。 功能及特性: 1、工具内置浏览器插件,另外针对开放端口
"""可变集合set 1、把不同的元素组合在一起叫做集合 2、如果元素有相同的只会显示一个 3、集合是无序的(无法通过索引取值) 4、不能作为字典的键 5、可变集合是可变类型,可以修改的 """ """不可变集合frozenset 1、可以作为字典的键 2、不可变集合是不可变类型,不可以修改 """ 可变集合创建和删除 # 创建集合 """ 1、使用set创建 2、将列表转换成集合 3、通过列表转换成集合,列表的内容必须是不可变的类型 """ set1 = set('1234542') list1 =
元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值:
Redis (远程字典服务器Remote Dictionary Server)是一个开源的内存数据库,用作缓存和消息代理。它也被称为数据结构服务器。它与其他主要数据库的不同之处在于它能够存储高级数据类型(包括地图,列表,集合等),易于使用的界面,对数据进行原子操作以及其他人无法找到的出色性能现有数据库。
一个string类型的field和value的映射表,特别适合用于存储对象。每个 hash 可以存储 2的32次方 - 1 键值对(40多亿) hash表相当于 redis存储 key => value 中的key, 表内容相当于 value
python数据分析主要处理的是结构化数据(structured data)例如:
由于最近有自动化测试的需要,对Python的语法不是很熟悉,Python的介绍就忽略了,下面开始Python基本语法的学习
元组tuple # 定义列表 li = [1, 1.0, "westos", (1,2,3,4), [1,2,3,4]] # 定义元组
虽然 Redis 是用 C 语言写的,但是 Redis 并没有使用 C 的字符串表示,而是自己构建了一种简单动态字符串。(simple dynamic string,SDS)。相比于 C 的原生字符串,Redis 的 SDS 不光可以保存文本数据还可以保存二进制数据,并且获取字符串长度复杂度为 O(1)(C 字符串为 O(N)),除此之外,Redis 的 SDS API 是安全的,不会造成缓冲区溢出。
大家对注意力机制多少都有所耳闻,毕竟在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)领域,2017年,《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在;几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的,甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它;今天,我们将深入探讨注意力机制。
在Python中,字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关,你可以使用捡来访问与之相关联的值,与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上,可将Python对象用作字典中的值。键-值对是两个相关的值。指定键时,Python将返回与之相关联的值。键和值之间用冒号分隔,而键-值对之间用逗号分隔。在字典中,你想存储多少键-值都可以。
假设现在有一个键– 值对集合需要保持同步,比如内存缓存,不过有多个线程正在对其执行读写操作。
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型,它在Redis中是二进制安全的,这便意味着该类型可以接受任何格式的数据,如JPEG图像数据或Json对象描述信息等。在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M。
你需要在前端展示 5000 条甚至更多的数据,每一条数据的数据结构是一个对象,里面有格式各样的属性。每个属性的值又可以是基本类型,对象,甚至数组。这里的对象或者数组内部的元素又可以继续包含对象或者数组并且允许无限嵌套下去。比如
本文介绍了所有 JavaScript 引擎(而不仅仅 V8 引擎)共有的一些关键基本原理。作为 JavaScript 开发人员,深入了解 JavaScript 引擎的工作原理有助于您推理代码的性能特性。
字典, 又称符号表(symbol table)、关联数组(associative array)或者映射(map), 是一种用于保存键值对(key-value pair)的抽象数据结构。在字典中, 一个键(key)可以和一个值(value)进行关联(或者说将键映射为值), 这些关联的键和值就被称为键值对。
python中的字典是由键值对组成,每一个键在字典中都是唯一的,值可以是任意类型的对象,但是键必须是不可遍的对象类型(如:字符串、数字、元组等)。
变量 = dict(zip((键,键...),(值,值...)))
Python 基础入门系列第二篇,上一篇简单介绍了为什么用 Python,以及安装和配置环境。
字典,大家都用得特别多,花括号包起来的,一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
字典有着类似列表的高灵活度的特点,而与列表通过偏移索引的存取元素的方式不同,字典是通过无序的键来存取键值对的,即字典是任意对象的无需集合,可在原处增加或减少,且支持任意深度的嵌套(即可以包含诸如列表,其他的字典等),下面就介绍了Python提供的11个字典内置方法的基本概述及简单示例。
数据结构为数据组织、管理和存储提供了一种有效的方法,同时还提供了对数据执行操作的方法。选择正确的数据结构可以使代码更有效率,更易于理解和维护。以下是数据结构对编程的一些意义:
前面的一系列文章,我们详细讲解了集合、数组和字典这三种常用的数据结构。在本文中,我们简单小结一下,看看它们之间有哪些区别,以巩固所学的知识。
list = ["a","b","c","d"] list.append("e") #往列表里边添加数据 print(list) list = ["a","b","c","d"] ret = list.insert(1,"f") #往列表位置插入数据 print(ret) list = ["a","b","c","d"] list.clear() #清空列表 print(list) list = ["a","b","c","d","
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构,比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构,Redis构建了自己的字典实现。
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