大家好！今天我们学习Python的字典，它仍然是Python四大数据结构之一，也是很特别的一种数据类型。
python中，一共有四种组合数据类型，他们分别是列表（list），元组（tuple），集合（set），字典（dict）。而这些数据类型分别都有什么作用？他们有哪些共同点，又有哪些不同呢？接下来我们就一起看一下。
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），set集合，下面对这几种数据类型分别介绍。
Python数据类型主要包括数字，字符串，列表，元组和字典。字符串，列表，元组和字典都是序列，序列最主要两个特点是索引操作和切片操作，索引操作让我们从序列中抓取一个特定项目，切片操作让我们能够获取序列的一个切片，即一部分序列。
之前所写这篇文章是因为最近在帮助团队招聘、面试的过程中，看到很多人的简历上都提及自己擅长功能测试，擅长Python以及各类的自动化测试框架、测试工具，而当我提问用过哪些方法进行测试用例设计时，大多数同学的回答都是等价类划分、边界值，其他的甚至都没听说过；当我问到Python有哪些常见的数据类型以及它们有哪些常用方法、哪些是可变类型等这些基础的问题时，很多人都答不上来。
切换list[begin:end]，获取切换list内元素，从begin开始，至end结束，不包含end
python中字典和列表的使用，在数据处理中应该是最常用的，这两个熟练后基本可以应付大部分场景了。不过网上的基础教程只告诉你列表、字典是什么，如何使用，很少做组合说明。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中。
上次咱们简单的认识了String，Number，这次简单聊聊剩下的几个数据类型(列表，元组，字典)...
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），集合（set），下面对这几种一一介绍：
多行注释：""（双引号）或""" """（三个双引号）或''' '''(三个单引号)
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
本文是关于 TypeScript 中的 type assertions 的，它与其他语言中的类型强制转换有相似之处，并通过 as 运算符执行。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 你是不是也和我一样厌倦了每次在Stack Overflow上搜索时忘记如何在Python中执行某些操作?如果你的答案是“yes”，你非常幸运，这篇
字典是Python中存储数据的一种方式，Python字典中可以用 keys() 命令获取一个字典中的所有的键。而元组是存放多个数据的容器，和列表很像。
Python，内置丰富的数据类型。与Java、C++相比，这些数据类型有效地减少代码的长度。下面这个列表简要地描述了Python内置数据类型(适用于Python 3.x)：
字典(dict, dictionary的简写)是Python中另一个非常重要的内置数据类型，是Python中映射类型(Mapping Type)，它把“键”(key)映射到“值”(value)，通过key可以快速找到value，它是一种“键值对”(key-value)数据结构。
在Python中，对象按可变属性可以分为可变对象和不可变对象两种。理解这两种对象的差异对于编写高效且易于维护的代码至关重要。本文将介绍Python中的可变对象和不可变对象，以及在使用它们时需要注意的事项。
set集合主要用于测试数据和数据的交、并、差等此类型的和去重操作 set集合本质区别和dict字典相同
说实话，都9012了，还在用这种背题式的方法来考核程序员，实在太不切合程序员的实际工作了……
在pygame中矩形区域这个类比较特殊，在游戏中，所有可见的元素都是以矩形区域来描述位置。
本文开始正式写Pandas的系列文章，就从：如何在Pandas中创建数据开始。Pandas中创建的数据包含两种类型：
元组的使用方法（与列表类似）：索引取值、索引切片、for循环、成员运算、index获取元素索引、count计数
在现代软件开发中，NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）因其灵活的数据模型和高并发性能被广泛应用。面试官常常会针对Python与这些NoSQL数据库的交互提出一系列问题，以评估候选人的实际操作能力和理解深度。本文将深入浅出地探讨Python与NoSQL数据库面试中的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
从上边可以看出，list直接复制和list[:]分片复制的结果一样，但其实暗藏心急哦！
字典在Python里是无序集合对象类型，字典的值都有独立的唯一的键（Key），用相应的键来取值。
InnoDB的索引基于B+树实现，每张InnoDB的表都有一个特殊的索引，叫做聚簇索引(Clustered Index)，聚簇索引存储了表中的真实数据。索引项的顺序和真实的表数据顺序是一致的，B+树的叶子节点存储了真实的数据。这也就是所谓的“数据即索引”。
有些时候，Python 的内置数据类型根本不够用。好消息是，Python 的集合模块提供了一些容器，用于高级数据整理。
python dict的基本介绍Hash Table 概念dict实现的三个核心结构体解读dict的底层几个C API源码
Python基础系列会将基础内容大致分为四到五个板块，每篇文章着重讲一方面，知识不会很难，主要是以小例子的形式解读，如果你已经入门Python，希望可以帮你温习一下；如果你想入门Python，希望可以帮你越过这个门槛。
我们有多个字典，想把它们合并成为一个单独的字典，有人说可以用update进行合并，这样做的问题就是新建了一个数据结构以至于当我们对原来的字典进行更改的时候不会同步。如果想建立一个同步的查询方法，可以使用ChainMap。
列 表 列表在python里是有序集合对象类型。 列表里的对象可以是任何对象：数字，字符串，列表或者字典，元组。与字符串不同，列表是可变对象，支持原处修改的操作 python的列表是：
大家好，今天我们将开启全新的 MMDetection 系列文章，是时候带大家学习一些非典型操作技能啦。
单引号和双引号用法作用相同，只是在同行代码中有较多引号时需要单引双引交叉使用，以此来方便让解释器和程序员区分所作用域。
1.定时删除:在 设置过期时间时,新建一个定时器,在过期时间到时 立刻删除;优点:内存友好;缺点:CPU不友好,浪费资源;
俱乐部于2020年暑期在线上举办的Stata与Python编程技术训练营和Stata数据分析法律与制度专题训练营在不久前已经圆满结束啦~应广大学员需求，我们的课程现已在腾讯课堂全面上线，且
del goods_dict[key]、goods_dict.pop(key) 都是指定键key，删除字典内的键值对。
您也可以使用pop（）方法删除一个项目，但此方法将删除最后一个项目。请记住，集合是无序的，因此您将不知道删除了哪些项。
等号（=）用来赋值，左边是一个变量名，右边是存储在变量中的值 ，定义变量不需要声明类型，可以直接赋值使用。
1、利用 itms-services 和 plist 文件，在线下载安装 ipa 文件。
1.列表 1)创建列表 数组:存储同一种数据类型的集合 scores=[12,13,14] 列表：(打了激素的数组):可以存储任意数据类型的集合
在编程中经常会遇见某些值需要存储，就像上一节内容input的使用一样，如果没有一个容器存储输入的值，可能就会原地输出了，很多情况下这样使用并没有太大的意义。例如你需要两个值，一个是1一个是3，我们要将两个值做加法运算，这时最好的办法则是使用一个容器存储1，另外一个容器存储3，随后进行加法运算；为了标识这两个容器，在这里定义一个容器名称为a存储的值是1，一个容器名称为m存储的值是3。随后进行加法运算，如a+m这样就可以得到1+3的值为4了。接下来就来了解容器的使用方法。
redis中，哈希表的设计思想是，申请一个指针数组，然后每个元素指向一个链表用来存储数据（即链地址法）。
作者介绍：刘琰，现就职于腾讯OMG网络媒体产品技术部基础平台组，运营开发岗位，目前主要参与OMG存储集群平台istore的开发工作。 一、redis常用数据结构 做容量评估之前，有必要对redis常
#字典的添加、删除、修改操作 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} dict["w"] = "watermelon" del(dict["a"]) dict["g"] = "grapefruit" print dict.pop("b") print dict dict.clear() print dict #字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for k in dict: print "dict[%s] =" % k,dict[k] #字典items()的使用 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() #调用items()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for (k, v) in dict.items(): print "dict[%s] =" % k, v #调用iteritems()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict.iteritems() for k, v in dict.iteritems(): print "dict[%s] =" % k, v for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()): print "dict[%s] =" % k, v #使用列表、字典作为字典的值 dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]} print dict["a"] print dict["a"][0] print dict["bo"] print dict["bo"]["o"] print dict["g"] print dict["g"][1] dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #输出key的列表 print dict.keys() #输出value的列表 print dict.values() #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} it = dict.iteritems() print it #字典中元素的获取方法 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict print dict.get("c", "apple") print dict.get("e", "apple") #get()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} if "key1" in D: print D["key1"] else: print "None" #字典的更新 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"} print dict dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"} dict.update(dict2) print dict #udpate()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k] print D #字典E中含有字典D中的key D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k]
ios也支持两种，"Universal Links" 和 "Custom URL schemes"，两个功能和android类似。
在python中，数据类型主要由以下几类组成： 列表（list）: [a, b] 元组（tuple）：（a, b, ） 集合（set）： {a, b} 字典（Dictonary）: {a: ‘aaa’, b: ‘bbb’} 1. 列表 列表(List) 列表是Python中使用最频繁的数据类型，专门用于存储一串信息 列表是一种有序和可更改的集合。允许重复的元素 列表使用[]定义，元素之间使用，分隔。例：[1,2, ...] 列表的索引从位置0开始 索引就是元素在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标 注意
元组是不可变的列表，即元组的值不可更改，因此元组一般只用于只取不更改的需求。也因此元组可以被列表取代掉，所以元组相比较列表使用的很少。元组相比较列表的优点为：列表的值修改后，列表的结构将会发生改变，而元组只需要存储，因此列表在某种程度上而言需要占用更多的内存。但是目前工业上内存已经不是问题了，所以工业上元组一般不会使用。
字符串[start:end] 从start到end拿到数据, end取不到
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