django查询数据库返回的是可迭代的queryset序列,如果不太习惯这种数据的话,可以用serializers方法转成json数据,更直观 返回json数据,需要用到JsonResponse。django查询数据库返回json数据有3种方法
本文是廖雪峰的Python教程的笔记,主要是摘抄一些重点。所以我把他划分到转载里。侵删。
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。
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。但是我们还需要掌握Python的一些高级特性,精简代码。一行代码能实现的功能,绝不写5行代码。Python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器。
打卡刷LeetCode是受小詹的启发,自己也会在LeetCode刷题之前只是在网上做完就行了,今年在刷题的时候突然想做一下记录以后做回顾,之后每天都在有道云笔记做点记录,现在既然开了公众号索性就增加这个专栏。每天一题每一题都吃透,希望看到自己成长的点点滴滴。我会用两种语言来解决所有问题,专科的时候主修java现在本科自学python,所以两种语言都做一个尝试。
大家好,这里是零基础学习 Python 系列,在这里我将从最基本的Python 写起,然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python,所以很是明白自学对于一个人的考验,所以在这里我会尽我最大的努力,把 Python 尽可能简单的表述清楚,让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高,喜欢的朋友们可以点个关注,有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
Python生成器与迭代器对于喜欢Python开发的小伙伴们来说应该是不陌生的,不了解的小伙伴也没有关系,本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给小伙伴们详解一下Python生成器与迭代器,感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。
映射(如dict等)的搜索速度远快于条件语句(如if等),采用映射替代条件查找可以提高代码效率,目前Python中只有一种标准映射类型,就是字典(dict),但是列表也可以做出这种效果,总结了两种方法。
想想自己写了这么久的python,其实基础的东西还是不扎实,重新学习一下廖雪峰老师的教程,有很多之前未知或者有疑惑的东西得到了解答。
花下猫语:最新发布的 Python 3.9 预览版合入了一个很小的改动(PEP-584),关于这个特性本身不需要多说,只需要一两个示例,大家就能接受使用。但是,就像我之前介绍过的一些 PEP 一样,关于它的来龙去脉和引起的相关讨论,都是挺有意思的细节。今天分享的文章,对此有详尽的梳理,推荐大家一读。
比如在 Java 中,我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素,在 Python 中,给定一个 list 或 tuple,我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple ,这种遍历就是迭代。
每一种语言都存在多种遍历,或者说迭代,或者说循环等各种各样的方式,Python也不例外,下面我以python3.x的语法来带你了解python中的遍历方式。在Python中,遍历(或迭代)是一种常见的操作,用于逐一访问序列(如列表、元组)、字典、文件等中的元素。
最简单的方法:新建列表,遍历原三维列表,判断一维数据是否为a,若为a,则将该元素append至新列表中。 缺点:代码太繁琐,对于Python而言,执行速度会变慢很多。 针对场景1,我们首先应该想到用列表解析式来解决处理,一行代码即可解决:
python高级用法Python很棒,它有很多高级用法值得细细思索,学习使用。本文将根据日常使用,总结介绍Python的一组高级特性,包括:列表推导式、迭代器和生成器、装饰器。
现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],现在要求把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到的几种方法:
Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多:Tuple、Dictionary两种类型。
大量数据,里面有多行多列,出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
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。当用复杂的表达式定义元组,最好将值放到圆括号内。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用start:stop:
for 循环是我们在 Python 里非常常用的一个语法,但你有没有思考过 for 循环是怎样实现的?
计算机如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。常用的为UCS-16编码。我们来捋一捋ASCII和Unicode编码的区别:ASCII编码是一个字节,而Unicode编码通常是2个字节。
[Python]生成器generator,可迭代Iterable和迭代器Iterator
Python 语言里有许多(而且是越来越多)的高级特性,是 Python 发烧友们非常喜欢的。在这些人的眼里,能够写出那些一般开发者看不懂的高级特性,就是高手,就是大神。
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。
本章讨论Python的内置功能,这些功能本书会用到很多。虽然扩展库,比如pandas和Numpy,使处理大数据集很方便,但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最基础的数据结构开始:元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后,会学习Python的文件对象,以及如何与本地硬盘交互。 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对
Python的迭代器集成在语言之中,迭代器和生成器是Python中很重要的用法,本文将深入了解迭代器和生成器。
最近一直在自学python,刚学习完基础知识,但一看到题目,就两眼一抹黑,实在是怀疑自己有没有学过python。向一些python大神请教,给的建议都是要多接触项目,在项目中学习。下面我就把自己在leetcode上做的一些简单但又不错的题目分享给大家,希望入门的小伙伴们刷一下,大神自动忽略哈。
以#开头的语句是注释,解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块。
不想再像以前那样,什么都从头开始学习语法、总结语法,这样反而会过分纠结于语法,耽误了开发,毕竟语言的主要属性是工具,次要的属性是语言本身。
Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列(如列表和元组)、 映射(如字典) 集合(set)是三类主要的容器。
在了解Python的数据结构时,容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
能以一种一致的方式对序列进行迭代(比如列表中的对象或文件中的行)是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议(iterator protocol,它是一种使对象可迭代的通用方式)的方式实现的,一个原生的使对象可迭代的方法。比如说,对字典进行迭代可以得到其所有的键:
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:
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。
笔记;因为Python不像C语言那样的强结构语言,所以我学完C就开始学Python,脑袋嗡嗡的,不过还好,它的赋值很不一般,像C语言第一条应该是先申请一个变量然后在接收赋值,但Python不一样,直接因为赋值是什么类型就变成什么类型的变量。
今天我们的题目是《由一个简单的Python合并字典问题引发的思考,如何优化我们的代码?》,为什么会有这个话题呢?起因是今天和一位刚刚面试完Python开发岗位的朋友交流,这个问题也是他在面试中遇到的问题:
在Python脚本语言中,数据结构有许多种,常见的数据类型有:序列,映射与集合三大类型,其中序列又分为可变序列和不可变序列,可变序列有2类:列表(List)与字节数组(Byte Array)对象,不可变序列有3类:字符串(String),元组(Tuple)与字节(Byte)对象,映射主要以字典形式体现,集合主要分为可变集合Set与不可变集合(Frozen set)。我们在编写脚本时,或多或少使用上面的数据类型作为基本数据类型或自身的容器,既然是容器,必要时我们需要统计容器中各元素出现的次数。接下来,我给大家
流程控制是python语法很重要的一个分支,主要包括我们经常用到的判断语句、循环语句以及各种表达式,这也是上一篇文章没有介绍表达式的原因,在这篇文章中会更加系统全面的讲解这三方面的基础知识。
tuple,str都可以看做是一种list,都可以进行切片操作。 利用切片操作,去掉一个字符串的前后空格。要注意是是前后空格是不止一个的,可能有很多个。
众所周知,Java中强调“一切皆对象”,但是Python中的面向对象比Java更加彻底,因为Python中的类(class)也是对象,函数(function)也是对象,而且Python的代码和模块也都是对象。
Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明,第一个公开发行版发行于 1991 年。
上一篇文章写了关于字典操作方法的增删改,这篇主要讲解如何查找字典数据。查找数据写法一共有两种,一种能够是key值查找,另外一种是按照函数的写法进行数据查找。
逛知乎,看到帖子Python学到什么程度可以面试工作?,在桃花岛主的回答中讲到2019年最新的Python面试题,同时还有旭东大佬已做了大部分的解答。
Python是一门简单易学,而且功能非常强大的语言,目前是火的一大糊涂,据说除了生孩子啥都干。但是Python有一个很致命的问题就是慢,看下面两个人都吵起来:
python学习笔记2——python文件类型、变量、数值、字符串、元组、列表、字典
以下是总结的一些常见的Python基础面试题,帮助大家回顾基础知识,了解面试套路。会一直保持更新状态。 PS:加粗为需要注意的点。
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
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