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Python 如何快速创建一个只读字典

摄影:产品经理 产品经理又中了霸王餐 不少人喜欢 Python 项目中,使用字典来存放各种数据。虽然这不是一个好习惯,但是对于少量数据来说,用字典无疑是最简单方便做法。...['address'] 所以代码里面,确实存在一不小心把字典覆盖了情况,例如: is_rich_man = a['salary'] == 99999 正常情况下,is_rich_man应该等于...但代码并不会报错,如下图所示: 所以,我们是否有什么办法,实现一个一旦初始化,就不能修改字典呢? 实际上 Python自带了这个功能,就是types.MappingProxyType。...= 0 运行效果如下图所示: MappingProxyType像是挡字典前面的一面盾牌,从前面是无法修改数据,但是,如果你确实需要修改数据,那么你可以直接修改原始字典,此时,修改会反映到 MappingProxyType...处理过对象上面,如下图所示: 这样,你处理数据时,进可攻,退可守,让可信任代码修改数据,防止不信任代码修改数据,一举两得。

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python处理json数据(复杂json转化成嵌套字典并处理)

一 什么是json json是一种轻量级数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定js规范)一个子集,采用完全独立于编程语言文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰层次结构使得 JSON 成为理想数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式编码,python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法我以前文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict

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python字典json.dumps()遇到坑分析

最近项目中需要与管易云erp做对接,看了他接口文档,php示例代码,于是用python仿写。...其中传参数data前面几个json数据是固定,最后需要加一个签名,该签名是对前面的json数据字符串化后,首尾拼接上screct字符串,再做md5处理(32位大写),再将该签名添加到之前json...问题就出在组装json字符串和签名,因为python内置字典是无序,导致我组装好json数据作为参数传递给自己编写签名函数时,字典内部顺序是变化,所以签名前后md5值不一样,导致频频报错...解决方法是使用collections库OrderedDict(有序字典)模块,组装好数据就不会乱序,做md5签名也就前后一致了 但,在对json数据使用json.dumps()方法时,字符串化后数据在逗号后会有一个空格...字典json.dumps()遇到坑分析详细内容,更多关于python字典json.dumps()资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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python接口自动化(九)--python字典json区别(详解)

简介 这篇文章由来是由于上一篇发送post请求接口时候,参数传字典(dict)和json缘故,因为pythonjson和dict非常类似,都是key-value形式,为啥还要这么传参,群里问了一些人...来先看一下它们各自定义。 定义   pythonjson和dict非常类似,都是key-value形式,而且json、dict也可以非常方便通过dumps、loads互转。...1、python基本类型都是Hashtable,如str、bytes、数字类型、tuple等;   2、用户自定义类型默认都是hashtable,因为它们hash值就是id()值;   3...小结   实际上JSON就是Python字典字符串表示,但是字典作为一个复杂对象是无法直接转换成定义它代码字符串,字典一个数据结构,而json只是一个具有一定规则字符串,方便在不同平台上处理其中包含数据...形式上相近也让python提供了json.loads()转换函数,方便json数据调用。

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匿名字典还是dict()函数: Python字典创建方式选择

1、问题背景 Python ,当您要将一个字典值传递给函数,或以其他方式使用一个不会被重复利用临时字典时,有两种简单方法可以做到这一点:一种是使用 dict() 函数创建字典:foo.update...除了个人风格外,选择其中一种方法时是否还有其他原因?2、解决方案对于这个问题,不同程序员有不同偏好和看法,下面是几位程序员回答:答案1:我更喜欢匿名字典选项。...它还确保了当我必须添加一个不能表示 Python 名称键(比如带有空格键)时,我不必重新编写整行。答案3:我回答主要是关于使用字典和关键字参数设计 API。...答案8:我认为 dict() 函数真正存在是为了让您可以从其他内容(也许是一些可以轻松生成必要关键字参数内容)创建字典。...匿名方法最适合“字典文字”,就像您使用 “” 表示字符串,而不是 str() 一样。总之, Python 中使用 dict() 函数还是匿名字典创建字典,很大程度上取决于个人喜好和具体使用场景。

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Python3.9合并字典新方法

字典 Python字典,即dict,是一种重要内置对象类型,它是一种以键值对方式保存数据容器,因为使用了哈希,使得查询字典数据时时间复杂度恒定,这是它美名远播一个原因。...变成 {'name': 'John', 'age': 15, 'score': 'A'} 以往合并字典方法 有时,我们需要将两个字典合并Python3.9之前,有几种方法可以实现。...假设有两个字典:d1和d2,新建一个字典d3,它值是d1和d2并集。从下面的演示我们可以看到,如果字典中被合并字典中有重复键,例如d2如果是字典d2a那样,就会把d1同名键覆盖了。...如果参数iterable是一个字典,就可以创建一个同样键值对字典,再提供另外一个字典,就可以将这个字典键值对增加到前面字典。注意,这个字典如果跟前面字典中有同名参数,依然是“最后一个有效”。...最近发布Python3.9.0α4,提供了合并运算符|,用于很方便地实现两个字典合并,下面给出一个示例。

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Python合并两个字典一个字典几种方法比较

(d2)首先创建一个字典,并使用update方法向字典添加元素。...2.先复制,后更新先复制d1字典创建一个字典,然后使用d2来更新前面创建字典。...7.元素并集Python3字典返回是视图对象,键视图对象是一个类似集合对象,如果字典值可以保证是唯一可哈希,此时items返回视图对象也是一个类似集合对象:>>> d = dict...8.chain items目前为止,我们讨论解决方案,最符合Python语言习惯而且只有一行代码实现,是创建两个items列表,然后拼接成字典。...10.字典拆分在Python3.5+,可以使用一种全新字典合并方式:>>> d = {**d1, **d2}这行代码很pythonic,如果是你python版本是3.5+,用这种方法是很不错选择

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pythonjson类型字符串转换成字典 使用demo

参考链接: Python | 将列表字符串转换为字典 我们从网页上抓取很多数据都是json格式,保存下来也就是字符串格式,我们这时候如果使用字符串拼接或者正则表达式json字符串寻找信息是比较麻烦...把json字符串转换成python字典,然后再使用字典查找。 ...import json ''' json:一种保存数据格式 作用:可以保存本地json文件,也可以将json进行传输     通常将json称为轻量级传输方式 json文件组成 {}  代表对象(...类型字符串转换成python格式字典对象 --> import json jsonData = json.loads(jsonStr) print(jsonData["name"]) #读取本地json...:     json.dump(jsonData3,f2)  读取本地文件时,要自己相应路径下创建一个符合json格式文件  json文件内容可以这样写:{"name":"sun"}  向本地写文件时

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一日一技:Python合并字典模块ChainMap隐藏坑

Python,当我们有两个字典需要合并时候,可以使用字典 update方法,例如: a = {'a': 1, 'b': 2}b = {'x': 3, 'y': 4}a.update(b)print...如果原来两个字典非常大,那么这种方式将会浪费大量内存。 无论是直接修改原有的其中一个字典,还是创建一个字典,这两种方案都有点缺陷。那么有没有既不修改原有字典,又不另外创建一个字典方法呢?...所以你是不是觉得使用 ChainMap就能实现完美合并字典了呢? 使用它之前,你一定要理解它运行原理。...如果ChainMap对象添加一个Key-Value对,那么这个值会添加到哪里? 如果从原字典里面删除一个Key,ChainMap对象里面的Key也会消失吗?...第四个问题,如果这个Key只一个字典存在,那么这个Key会被从源字典删除。如果这个Key多个字典中都存在,那么Key会被从第一个字典删除。

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Python选择一个更快JSON

事实是,没有一个正确答案,没有一个最快JSON库来超越其他所有库: 一个“快速JSON库”对不同的人意味着不同东西,因为它们使用模式不同。...因此,为了帮助你根据需要选择最快JSON库,我想在这里分享一下我Python选择一个快速JSON库所经历过程。...步骤1: 你确实需要一个JSON 库吗? 使用JSON并不意味着它就是一个相关瓶颈。考虑使用哪个JSON库之前,你需要一些证据来表明Python内置JSON库确实在特定应用程序存在问题。...需求大 你应该使用orjson吗? 不一定。你可能有不同要求,你基准测试也可能不同——例如,你可能需要解码大型文件。...关键点是过程: 找出你特定要求,比如性能以及其他方面,然后选择最适合你需求库。 感谢您阅读,以上就是怎么样Python选择一个更快JSON库?你学会了吗?

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python字典json字符串相互转化方法_pythonjson文件存储

序列化与反序列化 按照某种规则,把内存数据保存到文件,文件是一个字节序列,所以必须要把内存数据转换成为字节序列,输出到文件,这就是序列化;反之,从文件字节恢复到内存,就是反序列化; python...json格式文件,序列化与反序列化用到json模块 json模块 dump 将编码结果保存到文件对象或流 load 从网络或者磁盘读取json数据,对其中json数据解码,返回python...数据 dumps 将编码结果以字符串形式返回 loads 对其中json数据进行解码,返回python数据 ''' 序列化 ''' def dump(obj, fp, *, skipkeys=False...fp: 序列化到哪个文件 ensure_ascii:当false时,写入fp字符串可以包含非ascii字符,当你obj中含有中文,必须加上ensure_ascii=False indent...:当正整数时,代表缩进格数,美化打印,一般4 sort_keys:如果true,则字典将按键排序 ''' 反序列化 ''' def load(fp, *, cls=None, object_hook

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Python操纵json数据最佳方式

❝本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 日常使用Python过程,我们经常会与...类似的,JSONPath也是用于从json数据按照层次规则抽取数据一种实用工具,Python我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath功能。...2 Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库,所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...2.1 一个简单例子 安装完成后,我们首先来看一个简单例子,从而初探其使用方式: 这里使用到示例json数据来自高德地图步行导航接口,包含了从天安门广场到西单大悦城步行导航结果,原始数据如下,层次结构较深...,JSONPath设计了一系列语法规则来实现对目标值定位,其中常用有: 「按位置选择节点」 jsonpath主要有以下几种按位置选择节点方式: 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点

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python字典统计元素出现次数简单应用

如果需要统计一段文本每个词语出现次数,需要怎么做呢? 这里就要用到字典类型了,字典构成“元素:出现次数”健值对,非常适合“统计元素次数”这样问题。...下面就用一道例题,简单学习一下: 列表 ls 存储了我国 39 所 985 高校所对应学校类型,请以这个列表数据变量,完善 Python 代码,统计输出各类型数量。...: 1、构建一个字典 想要构成“元素:出现次数”健值对,那首先肯定就是要先生成一个字典。...# d.get(word, 0) 意思:从字典d里找这个word,如果word存在,那就添加一个“word :word”健值对,如果不存在,那就增加了一个“word:0”健值对。...喜大普奔~~~~~ 如果wordIs里接下来取到词不是“综合”,那就是重复以上步骤; 如果取到词还是“综合”,因为健值对'综合':'1'已经字典里了,所以d.get(word, 0) 结果,就不是

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Python ,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典 key 顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas 将如何处理?

pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用开源数据分析和处理工具,它是建立 Python 编程语言之上。...pandas 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/ Python ,使用 pandas 库通过列表字典(即列表里每个元素是一个字典创建 DataFrame 时,如果每个字典...缺失值处理:如果某些字典缺少某些键,则相应地,结果 DataFrame 该位置将被填充 NaN(Not a Number),表示缺失值。...个别字典缺少某些键对应值,在生成 DataFrame 该位置被填补 NaN。...总而言之,pandas 处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高灵活性和容错能力。

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