python字典多级查询

python字典多级查询相关知识

• python 字典

  一、特性：1、key-value结构，可变数据类型。2、key必须为可hash，且必须为不可变数据类型（字符串，数字，元祖），必须唯一。3、可存在任意多个值，可修改，不唯一。4、无序。5、查找速度快（根据key查询）。 二、字典的方法1、增加：info【“”stuo01“】=“cjk”，即把【“”stuo01“】=“cjk”加入到字典中了。2、修改：info【“”stuo01“】=“wtl”即把【“”stuo01“】=“cjk”改为【“”stuo01“】=“wtl”了。3、判断元素在不在字典里：用in方法：“stuo01” in info  在字典info里返回True，否则False；4、获取元素：get方法：info.get（“stuo01”）有，则返回该元素，没有则返还NONE；直接通过key返还：info【“stuo01”】，有则返回对应value，不过如果没有则报错，故一般用get方法。5、删除元素：pop方法：info.pop（“stuo01”）删除key为stuo01的元
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，
• python 生成内嵌式字典(dict)-案例从python提取内嵌json写入mongodb

  从mongo查询利用python 读写如新的集合import traceback,from gaode_hotel.conn_mongodb import conn_mongodbimport pandas as pdclass extra_yunnan_hotel(object):     def get_yunnan_hotel(self):         #查询         db_1 = conn_mongodb("gaode_pois","gaode_pois_hotel_beijing")        #插入         db_2 = conn_mongodb("gaode_pois","gaode_pois_hotel_beijing_extra_mid010000")         data=db_1.db_find({}).limit(10)        for x in data:        #创建字典             dic={}        #创建嵌套字典
• mongodb11天之屠龙宝刀（四）高级查询：MongoDB内嵌字段查询

  mongodb11天之获取屠龙宝刀（四）高级查询：MongoDB内嵌字段查询 原文连接：直通车实战环境IDE:nosql manager for mongodb  表：jd_final_xiecheng_10_15 表结构如下： 查询操作1.查询表，并limitdb.jd_final_xiecheng_10_15.find({}).limit(10)2.选择字段db.jd_final_xiecheng_10_15.find({_id:9},{xiecheng:1,_id:0}).limit(10)不同的执行效果如下：1选择字段，0放弃字段 去除_id 前面的｛_id｝选择后，后面仍可执行 注意不能互换｛｝｛｝位置 MongoDB嵌套查询 1.至查询单个键值 只针对内嵌文档的特定键值进行查询如下： 只需要匹配嵌套文档中的某个特定键值即可。db.jd_final_xiecheng_10_15.find({"xiecheng.province":"吉林省"})2.查询键值包含的所有键值 必须在查询条件中必须写出以

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• 揭秘PHP模糊查询技术 在大数据时代，在繁杂的信息中，在PHP的开发过程中，通过什么技术能像“剪枝蔓，立主脑”一样快速准确地查找客户想要的信息？这技术就是PHP模糊查询技术，本课程就从本质上揭密PHP模糊查询技术。

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• 2.5 查询字典 通过关键字 in 检查字典中是否包含指定元素，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> 'a' in xTrue>>> 'c' in xFalse在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘a’ 是否在字典 x 中；在第 3 行，结果为真，表示键 ‘a’ 在字典 x 中；在第 3 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘b’ 是否在字典 x 中；在第 4 行，结果为假，表示键 ‘b’ 不在字典 x 中。
• 4. 多字段查询 Distinct 也可用于多字段查询去重。语法如下：SELECT DISTINCT [col1],[col2] FROM [table_name];其中col表示字段名，table_name表示数据表名称，数字1，2表示多个字段。
• 2.2 高级查询 排序查询使用 order API 实现：criteria.addOrder(Order.desc("stuId"));criteria.addOrder(Order.asc("stuName"));一样，可以多字段排序。使用聚合函数：聚合函数的功能封装在 projections API 中：criteria.setProjection(Projections.rowCount());criteria.setProjection(Projections.avg("stuId"));criteria.setProjection(Projections.max("stuId"));criteria.setProjection(Projections.min("stuId"));criteria.setProjection(Projections.sum("stuId"));Criteria 也能实现关联查询：Criteria criteria = session.createCriteria(Student.class);criteria.add(Restrictions.like("stuName", "Hibernate%"));Criteria criteria01 = criteria.createCriteria("classRoom");criteria01.add(Restrictions.like("classRoomName", "c19%"));List<Student> students = criteria.list();可以把一个 Criteria 实例看成对一张表的查询，如果需要关联多张表，则可以通过一个 Criteria 再创建一个 Criteria 对象。Hibernate 为 Criteria 查询提供各种各样的 API，适应于任何查询需求，相比较使用的已经很普遍的 SQL 查询，Criteria 查询充满了鸡肋的味道。但对于动态查询需求，Criteria 查询的优势又很明显。
• 2.2 HQL 高级查询 强参数查询使用　SQL　查询时，可以指定查询条件，这个地球人都知道。HQL 中同样能使用条件查询：from Student s where s.stuId> 2在 HQL 中，如果查询条件中的数据需要通过参数传递，则会有两种方案：匿名方案，已经司空见惯，对不对；from Student s where s.stuId> ?命名参数方案。from Student s where s.stuId> :id参数名前面一定要有一个冒号 :id。完整实例献上：String hql="from Student s where s.stuId> :id";Query query=session.createQuery(hql);query.setInteger("id", 2);List<Student> stus= query.list();for (Student student : stus) { ystem.out.println(student);}return null;可自行查看控制台上的输出结果。强命名参数和 ? 占位符作用是一样的，但是，强命名参数可减少指定实参时的出错率。分页查询分页查询是很实用的查询机制。使用原生 SQL 分页查询时，需要自己构建查询 SQL 语句，不同的数据库中的分页查询语句编写也有差异性。Hibernate 通过其提供的分页查询功能很好地避开了这些问题。分页查询之前，先搞清楚几个与查询有关的参数：pageSize： 每一页大小；pageNum： 页码。假如数据库中有 20 行数据，分页查询时指定 pageSize 为 5，则每 5 条数据为一个逻辑页，总共有 4 页。如果要查询第 3 页数据，即 pageNum=3。则需要跳过去的记录数为：（pageNum-1）*pageSize=(3-1)*5=10 ，也就是从第 11 条数据开始查询。现在直接上实例代码：String hql = "from Student s order by stuId" ;Query query = session.createQuery(hql);int pageNum=3;int pageSize=5;int passNum=(pageNum-1)*pageSize;query.setFirstResult(passNum);query.setMaxResults(pageSize);List<Student> stus = query.list();for (Student student : stus) { System.out.println(student.getStuName()); }return null;HIbernate 会从第 11 条记录开始，查询出 5 条记录。针对不同的数据库系统，Hibernate 会给出最佳的 SQL 分页方案。联合查询程序中所需要的数据可不一定在同一张表中，往往都是在多张表中。原生 SQL 通过多表连接或子查询方式解决这个问题。使用 HQL 一样能表达出多表连接的意图。可能你会问：前面的一对一、一对多、多对多映射关联关系后，不就已经能够查询出多张表中的数据吗。如下面表数据：在学生类中采用立即查询策略：@ManyToOne(targetEntity = ClassRoom.class, cascade = CascadeType.REMOVE,fetch=FetchType.EAGER)@JoinColumn(name = "classRoomId")public ClassRoom getClassRoom() { return classRoom;}查询所有学生：String hql = "from Student s";Query query = session.createQuery(hql);List<Student> stus = query.list();System.out.println("-----------------------------");for (Student student : stus) {System.out.println("学生姓名："+student.getStuName());System.out.println("班级名称： "+student.getClassRoom().getClassRoomName()); }return null;不要怀疑，结果一定是会出现的。但是，可以看到控制台输出了很多 SQL 语句。那是因为，Hibernate 会先查询出所有学生，然后根据班级 ID 再进入班级表进行查询，这就是 Hibernate 查询过程的 1+N 问题。可改成下面的关联查询方式：String hql = "select s.stuName,c.classRoomName from Student s,ClassRoom c where s.classRoom=c";Query query = session.createQuery(hql);List<Object[]> stus = query.list();System.out.println("-----------------------------");for (Object[] student : stus) { System.out.println("学生姓名："+student[0]); System.out.println("班级名称： "+student[1]); }return null;控制台输入结果：Hibernate: select student0_.stuName as col_0_0_, classroom1_.classRoomName as col_1_0_ from Student student0_ cross join ClassRoom classroom1_ where student0_.classRoomId=classroom1_.classRoomIdHibernate 仅构建了一条 SQL 语句，直接查询出来了所有数据，看得出来，其性能要大于 1+N 方案。HQL 比想象中要简单，比你预期的功能要强大。有了它，再也不怕查询不到我们需要的数据。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：

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