在Redis中，Hash是一种存储键值对的数据结构，它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具，提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。Jedis中Hash的基本操作1....存储和获取数据在Redis中，可以使用HSET命令设置Hash类型的值，使用HGET命令获取值。...中的Hash类型数据。...Jedis提供了简单而强大的API，使得开发者能够轻松地进行Hash类型数据的存储、获取和各种操作。同时，掌握了一些高级功能，如批量操作、增量操作等，可以更好地满足各种场景下的需求。
hash散列类型简介 image.png 命令 行为 HDEL key field [field ...]...删除key 中的一个或多个指定域 HEXISTS key field 查看key 中，给定域 field 是否存在 HGET key field 返回key 中给定域 field 的值 HGETALL...加上浮点数增量 HKEYS key 返回key 中的所有域 HLEN key 返回key 中域的数量 HMGET key field [field ...]...，当执行的是插入操作时，返回1，执行的是更新操作时，返回0，当键不存在时，会自动建立 实例 需求 用hash表的post:postid键记录文章的字段：title(标题), content(内容),...其中slug不可重复，因此另外以slug.to.id为键记录slug与postid关联 根据这两个hash结构，实现以下三个功能：1.发布文章 2.以slug为条件读取文章 3.更改文章的slug
在Redis中，Hash是一种存储键值对的数据结构，它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具，提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据，通过生动的代码示例和详细的解释，助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。 Jedis中Hash的基本操作 1....存储和获取数据 在Redis中，可以使用HSET命令设置Hash类型的值，使用HGET命令获取值。...操作Redis中的Hash类型数据。...Jedis提供了简单而强大的API，使得开发者能够轻松地进行Hash类型数据的存储、获取和各种操作。同时，掌握了一些高级功能，如批量操作、增量操作等，可以更好地满足各种场景下的需求。
️ TypeError: argument of type ‘NoneType’ is not iterable - NoneType类型的参数不可迭代完美解决方法 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发...在日常开发中，TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable 是一个常见的Python错误。...关键词：TypeError、NoneType、迭代、Python 错误、错误处理、调试技巧 引言 ✨ 在Python开发中，TypeError 是一种常见的错误类型，尤其是当我们错误地操作 None 时...错误的背景与成因 1.1 什么是 NoneType？ 在Python中，NoneType 是表示空值的一种数据类型。它只有一个值，就是 None，通常用于表示"没有值"或"空"。...data = None try: for item in data: print(item) except TypeError: print("数据不可迭代") 3.4
Pandas数据结构 Series Series是一维的数据结构。...5, step=1) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 注意索引对象不可变...# 索引对象不可变 ser_obj.index[0] = 2 ---------------------------------------------------------------------...1.0 2018-03-16 1.0 3 Java 2 1.0 2018-03-16 1.0 3 C++ 3 1.0 2018-03-16 1.0 3 C# 通过列索引获取列数据...,"C#"]) } print(dict_data) df_obj2 = pd.DataFrame(dict_data) print(df_obj2.head()) # 通过列索引获取列数据
循环引用问题 一组相互引用的对象若没有被其它对象直接引用，并且不可访问，则会永久存活下来。一个应用程序如果持续地产生这种不可访问的对象群组，就会发生内存泄漏。...如果对象是可散列的，则弱引用是可散列的。即使在对象被删除后，它们仍将保持其哈希值。如果仅在对象被删除后才第一次调用 hash()，则该调用将引发 TypeError。...方便之处就是，在大多数情况下可以直接将代理对象当做引用对象使用 坏处就是内存空间不一致，数据类型不一致，不可哈希 赋值后会变成强引用，因此不可赋值 示例代码： import sys...，也就是转换为强引用，此时引用数会增加 pro += 1 print(sys.getrefcount(data)) # 3 # 对象类型变为 numpy.ndarray...弱引用方法 weakref.WeakMethod(method) 一个自定义 ref 子类，它模拟对绑定方法的弱引用（即，在类上定义并在实例上查找的方法）。
不可逆性：散列函数是一个“单向函数”，将字符串输入到散列函数，得到了散列值，但是不能反过来，不能从散列值得到原来的字符串。由于这个特性，它可以用于加密。...可散列类型 在Python内置的对象类型中，并非都是可散列的，只有那些不可变对象，比如整数、浮点数、字符串、元组等，才是可散列的。...如果要将hash()用于不可散列的对象，结果会出现TypeError异常，例如： >>> hash(["R","e","a","l","P","y","t","h","o","n"]) Traceback...前面提到，Python中的对象分为可散列和不可散列两种类型，而这里检测之后，所有内置对象类型都具有__hash__方法，是不是意味着都能用于hash()函数呢？前面说过可变对象是不可散列类型。...综上可知，对象是否可散列，主要看它的__hash__是什么，如果是None，则不可散列。
在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。...“键”必须是不可变对象——如果书的目录名称会变化，那就不仅仅是眼花缭乱，而是手忙脚乱了。 “值”可以是 Python 中任何类型对象。 “值”可以重复。...: unhashable type: 'list' 出现了 TypeError 异常，特别注意看提示信息，告诉我们出问题的根源在于列表是 unhashable 类型。...简要说明： hash：翻译为“散列”或“哈希”，“hashable”意即“可散列”、“可哈希”。截止目前，已经学习过的 Python 内置对象中，数字、字符串、元组都是可散列的，也是不可变对象。...unhasable：翻译为“不可散列”、“不可哈希”，此前学过的列表和现在学习的字典，都是此类型的对象，同时为可变对象。 所以，字典也不能作为键值对的键。
dict类型可以说是python里模块的命名空间，实例的属性，函数的关键字参数都有其的参与。...set的实现也依赖于散列表 常见的字典方法： 如之前所述： Container: __contains__ Iterable: __iter__ Sized: __len__ Mapping: __getitem...get items keys values MutableMapping __Setitem__ __defitem__ clear pop popitem setdefault update 只有可散列的数据类型才能做...只有实现了__hash__()和__eq__()方法的才能作为键 不可变的序列都可视为可散列的，但是 hash((1,2,3)) Out[1]: 2528502973977326415 hash((1,2...Counter:会给键准备一个计数器，用于计数键的更新次数 UesrDict:用纯python实现的dict,常用来方便用户继承 不可变映射类型，实际上可以理解为视图 MappingProxyType
但不可以是float, string, matrix(多维度的ndarray数组)类型。 tile函数的功能是重复某个数组。...▲result 可以看出前面介绍的不可以作为参数reps类型在这里可以安全的执行通过，所以这个地方并不是限制参数reps类型的根源所在。 ? ▲reps可以为的参数类型 ?...▲reps不可以为的参数类型 其实使用tuple函数转换成元组失败是因为tuple函数它需要的是一个可迭代的参数类型，如果不是的话就会抛出Typeerror的异常，抛出异常在源码中就会把值直接放入元组的第一个位置...''' numpy.ndarray'> ''' 这里的all(x == 1 for x in tup)就是为什么参数reps不能使用matrix类型的根源所在。...repeat(nrep, 0)函数会把c.reshape(-1,n)形成的那一行n列的数组复制nrep次，形成一个nrep行n列的数组。并且这里的0是参数axis的值，也就是行的方向进行重复。
说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？ range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？ zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？ 又如何判断类上是否有某个属性？...'a' TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given 函数参数传递的 6 个规则都在专栏中做了详细总结 sorted 函数用法解析...方法总结 Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子 Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例 Pandas 的 crosstab...步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？ DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？
可散列的数据类型 在Python词汇表中，关于可散列类型的定义有这样一段话： “如果一个对象是可散列的，那么在这个对象的生命周期中，它的散列值是不变的，而且这个对象需要实现__hash__（）方法。...字典的键必须是可散列的，否则变来变去就找不到映射了。 于是可以得知原子不可变数据类型（str、bytes、和数值类型）都是可散列类型，frozenset冻结不可变集合，也是可散列的。...元组有两种情况，一、如果所有元素都是可散列的数据类型，那么元组是可散列的，二、如果元组里面的元素是其他可变类型的引用，那么元组是不可散列的，示例： >>> tt = (1, 2, (30, 40)) >...不可变映射类型 借助MappingProxyType，可以实现不可变字典。它返回的是一个只读的视图，会跟随源字典动态展示，但是无法对源字典做出改动。...不相等的情况称为散列冲突！为了解决冲突，算法会在散列值中另外再取几位，处理一下，把新得到的数字当做索引来寻找表元。 实际上散列冲突发生概率非常小，散列表查询效率非常高！
标准库里所有映射类型都是利用 dict 来实现的，它们有个共同的限制，即只有可散列的数据类型才能用做这些映射里的键。 什么是可散列的数据类型？...如果两个可散列对象是相等的，那么它们的散列只一定是一样的根据这个定义，原子不可变类型（str，bytes和数值类型）都是可散列类型，frozenset 也是可散列的（因为根据其定义，frozenset...里只能容纳可散列类型），如果元组内都是可散列类型的话，元组也是可散列的（元组虽然是不可变类型，但如果它里面的元素是可变类型，这种元组也不能被认为是不可变的）。...一般来讲，用户自定义的类型的对象都是可散列的，散列值就是它们的 id() 函数的返回值，所以这些对象在比较的时候都是不相等的。...（如果一个对象实现了 __eq__ 方法，并且在方法中用到了这个对象的内部状态的话，那么只有当所有这些内部状态都是不可变的情况下，这个对象才是可散列的。）
通过一个散列函数来计算每一个 key 应该存放在内存中的位置，然后把 value 存储在内存的这个位置上，等到需要取出 key 对应的 value 的时候，只需要通过函数计算出这个位置，然后直接去拿就行了...是不是有点像我们查字典的步骤呢？ 通过散列函数求出的最终值就是对应的哈希值(Hash)，Java 中的 Map 最常用的实现 HashMap 也是用类似的原理来设计的。...当然，散列函数本身比较复杂，还要牵扯到冲突的解决问题，简单来说，不同的 key 通过散列函数求得的内存位置可能是一样的，这样就导致了冲突，解决这种冲突的方法有很多，Python 设计者选择了开放定址法，...print(k, v) ... a 1 c 3 b 2 细心的同学一定发现了迭代的顺序和我们初始化定义的顺序是不同的，之前也提到了，dict 内部存放顺序是根据散列函数决定的，所以最后的存放顺序不一定和插入顺序一致...注意：key 必须是不可变对象(字符串，整数等)，如果 key 是 list，就会报错 TypeError: unhashable type: 'list'，tuple 虽然是不可变对象，但如果传入的
所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...实际上，大多数的pivot_table参数可以通过列表获取多个值。 pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"]) 这样很有趣但并不是特别有用。...列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns（列）”和“values（值）”的使用。...记住，变量“columns（列）”是可选的，它提供一种额外的方法来分割你所关心的实际值。然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。...，并将它们应用到“values”中的每个元素上。
接收一个series类型作为输入，返回一个去重后的一维ndarray对象作为输出。...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数，与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表？...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...，则应用pivot_table实现此功能的语句为： ?...从名字上直观理解： stack用于堆栈，所以是将3维数据堆成2维 unstack用于解堆，所以可将2维数据解堆成3维 直接以前述分析结果为例，对pivot_table数据透视结果进行stack，结果如下
散列表结构 字典与集合 散列表 散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。...在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下 散列表是基于数组进行设计的，数组的长度是预先设定，如有需要可随时增加。所有元素根据和该元素对应的键，保存在数组的特定位置。...使用散列表存储数据时，通过一个散列函数将键映射为一个数字，这个数字范围是0到列表长度。散列函数的选择依赖于键的数据类型，在此我们对键的hash值对数组长度区余的方法。散列表的数组究竟应该有多大？...这是编写散列函数时必须要考虑的。对散列表大小的限制，通常数组的长度应该是一个质数。...理想情况下，散列函数会将每个键值映射为唯一的数组索引，然而，键的数量是无限的，散列表的长度是有限的，一个理想的目标是让散列函数尽量将键均匀地映射到散列表中。
图1 数据透视表的结构 Excel制作数据透视表很简单，选中表格数据，并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可，如图2所示。...', columns='品牌', values='数量', fill_value=0) pivot_table方法还支持对透视表进行统计计算，而且会新建一个列来存放计算结果。...这个统计需要用到以下两个参数： q margins，设定是否添加汇总列，一般设置为True。 q margins_name，汇总列的名称。...图8 统计结果 2，筛选数据透视表中的数据 pivot_table的运算结果是一个DataFrame类型，所以可以用DataFrame截取数据的方法筛选数据透视表中的数据。...图13 按汇总列升序排列 从结果可以看出洗衣机的总销售额是最低的。
它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...此时可以考虑使用更高效的替代方案，如pivot_table或crosstab。 常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。...TypeError: 当尝试对非数值类型的数据应用某些聚合函数（如求和）时，可能会遇到类型错误。确保所有元素属于同一类型，或者使用适当的转换函数。...通常按照从高到低的重要性依次列出列名。 不同类型组合：当涉及不同数据类型的列一起聚合时（如数字与日期），应确保逻辑上的合理性。 性能考虑：随着参与聚合的列数增加，计算量也会相应增大。...无论是简单的单列聚合还是复杂的多列联合聚合，掌握其中的技巧和注意事项都能让我们更加高效准确地处理数据。希望本文能够帮助读者解决在实际工作中遇到的相关问题，并提高工作效率。
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