可见其有多重要，不用多说，我平时用的也很多，索性总结一下，把一些常用的方法写下来，分享给大家。
定义字典: d = {} d = dict() d = {"a":1, "b":2}
程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。
情况如上所示，当运行程序的时候，报错内容为：RuntimeError: dictionary changed size during iteration
#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]
Python排序函数完美体现了Python语言的简洁性，对于List对象，我们可以直接调用sort()函数(这里称为"方法"更合适)来进行排序，而对于其他可迭代对象(如set，dict)，我们可以使用更灵活的sorted()函数。
python2.7 会在 2020 年停止维护, 很多第三方包也在去掉对 python2.7 的支持, 最近终于完成了内部代码向 python3 的迁移, 整个过程挺繁琐的, 记录一下.
# 关于元祖的函数 - 以下代码 - 以下函数，对 list 基本适用 关于元祖的函数¶ 以下代码 In [2]: # len ：获取元祖的长度 t = (1,2,3,4,5,6) len(t)
dict的很多方法跟list有类似的地方，下面一一道来，并且会跟list做一个对比
Python的内置dictionary数据类型是无序的，通过key来获取对应的value。可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。
如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。
译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所
Python 3.x 起始版本是Python 3.0,目前的最新版本是 3.3.3
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法 译序 如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth
Python中的基本数据结构有list，dict，tuple，set。Python还有一个功能比较强大的包collections，可以处理并维护一个有序的dict，可以提高程序的运行效率。 1、collections中defaultdict的使用 defaultdict在字典dict的基础之上添加一个参数default_factory（default_factory可以指定为list，set，int） 例子1：将下面的list转换成一个dict，其中key对应的value是一个list
输出结果：0 1 2 3 4 5 6 7 [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7]
不要使用 key in d.keys()， 这是一种画蛇添足的操作，因为d.keys()会返回一个新的列表对象，导致内存最大。
d = dict(((1,‘a’),(2,‘b’))) d {1: ‘a’, 2: ‘b’}
一.变量的赋值操作 x=1 a=10 b=10 # #链式赋值 a=b=c=d=e=f=10 print(a,b,c,d,e,f) #多元赋值 #方式一 x=1 y=2 z=x #z=1 x=y #x=2 y=z #y=1 print(x,y) #方式二：python特有 x,y=y,x print(x,y) #增量赋值 x=10 x+=1 #x=x+1 print(x) #解压序列类型 s='hello' a=s[0] b=s[1] c=s[2] d=s[3] e=s[4] print(a,
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要先安装几个组件，如果缺少其他的就自行安装 # pip install requests # 引入模块 import time import json import hashlib import requests import urllib.parse # API信息查看地址：https://www.fakajun.com/api/token api_url = 'https://api.faka
在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，
我们知道 Python 的内置 dictionary 数据类型是无序的，通过 key 来获取对应的 value。可是有时我们需要对 dictionary 中的 item 进行排序输出，可能根据 key，也可能根据 value 来排。到底有多少种方法可以实现对 dictionary 的内容进行排序输出呢？下面摘取了使用 sorted 函数实现对 dictionary 的内容进行排序输出一些精彩的解决办法。
字典是在大括号里放置逗号分隔的 关键字：值对 ，{key ,value},是无序的，关键字相当于一个内存地址。dictionary是python唯一的映射关系， 关键字必须是可以hash的，可以哈希表示key必须是不可变的类型，如数字，string，tuple等，否则会出现typeerror，可以hash函数，判断一个对象是否可以映射。 >>> hash(123) 123 >>> hash('str') -311850177 >>> hash([1,2]) Traceback (most recent ca
Python，是龟叔在1989年为了打发无聊的圣诞节而编写的一门编程语言，特点是优雅、明确、简单，现今拥有丰富的标准库和第三方库。 Python适合开发Web网站和各种网络服务，系统工具和脚本，作为“胶水”语言把其他语言开发的模块包装起来使用，科学计算等等。
本篇将介绍Python的迭代，更多内容请参考:Python学习指南 简介 在Python中，如果给定一个list或者tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) 在Python中，迭代是for...in来完成的，而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的，比如Java代码: for(i=0; i<list.length; i++){ n = list[i] } 可以看出，Python的for循环抽象程度要高于
上次分享了一道有趣的字符串面试题，今天我们再重新审视下这道题，并借此机会了解下python库的强大。
遍历字典 d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} 遍历keys for key in d: print key, y x z for key in d.iterkeys(): # d.iterkeys(): an iterator over the keys of d print key, y x z for key in d.keys(): # d.keys() -> ['y', 'x', 'z'] print key, y x z 遍历value
dict字典 字典是一种组合数据，没有顺序的组合数据，数据以键值对形式出现 # 字典的创建 # 创建空字典1 d = {} print(d) # 创建空字典2 d = dict() print(d) # 创建有值的字典， 每一组数据用冒号隔开， 每一对键值对用逗号隔开 d = {"one":1, "two":2, "three":3} print(d) # 用dict创建有内容字典1 d = dict({"one":1, "two":2, "three":3}) print(d) # 用dict创建
本篇将介绍Python里面的字典，更多内容请参考：Python学习指南 Python是什么？ Python内置了字典dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值对(key-value)存储，具有极快的查找速度。 举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list: >>>names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>>scores = [95, 75, 85] 给定一个名字，要查找相应的速度，就先
for 循环语句普遍存在多种常见的高级编程语言，在 Python 中地位尤为重要，何以见得？学然后即知。
熟悉redis的朋友都知道，大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多，例如：
>>> phonebook = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}
2、后面跟上for循环，可以有多个for循环，也可以在for循环后面再加个if条件
在学习Python的过程中，总会发现Python能够轻易的解决许多问题。 一些复杂的任务，甚至可以使用一行Python代码就能搞定。 下面，小F给大家介绍50个非常实用的Python一行代码。 希望大家能从中找到对自己有帮助的技巧
同理，这种方法也会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。
这十道题的代码在我的github上，如果大家想看一下每道题的输出结果，可以点击以下链接下载：
每天一天笔记也好文章也好，感觉还是要求挺高的，写的没点干货也挺难堪的，代码本来就是业余的事情，想写点干货对自己是个既有风险又有挑战的事情，而且写一些干货要有大量的准备工作，自己做不到；但不写心又不甘，一旦放松了就很难再严格要求自己了，所以只能想到哪里写到哪里。
例如，“silent”和“listen”是字母易位词，而“apple”和“aplee”不是易位词。
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。
今天公众号为大家带来一篇有关Python技巧的文章，可以帮助你编写优雅的Python3代码！
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 图片来源于网络 如何在列表,字典,集合中根据条件筛选数据 from random import randint from timeit import timeit
关于元组的函数 以下看代码 以下函数，对list基本适用 # len：获取元组的长度 t = (1,2,3,4,5) len(t) 5 # max，min：最大最小值 print(max(t)) print(min(t)) 5 1 # tuple：转化或创建元组 l = (1,2,3,4,5) t = tuple(l) print(t) t = tuple() print(t) (1, 2, 3, 4, 5) () 元组的函数 基本跟list通用 # count：计算指定数据出现的次数 t = (2,1,
实现删除字符串中出现次数最少的字符，若多个字符出现次数一样，则都删除。 输出删除这些单词后的字符串，字符串中其它字符保持原来的顺序。
由于内核CPU为sy 6.5%并不是很高，而等待I/O的CPU时间为93.8%是比较高的，另外在进程信息中心可以看到Python3的进程CPU占有率为7.2%，也是比较高的，它的PID为16520。可以定位在I/O上出现了瓶颈，可能是Python3引起的。于是用iostat来分析。
dict.keys()、dict.value()、dict.items()返回的都类似生成器；它并不会复制一份内存
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）。
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