python字典读取数据

python字典读取数据相关知识

• Python数据类型之字典

  导语：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。查找速度非常快，一个元素和10W个元素没有什么区别。字典的无序特性和创建:列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下： d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。字典实例：    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} &nb
• 如何来理解Python中的字典数据类型

  大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。 一、前言 字典是Python中的数据类型，可让将数据存储在键/值对中。 二、什么是字典理解？ 字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。 字典理解优化 使用字典理解优化函数。 例： # 字典理解例： square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)} print(square_dict) 运行结果： 注·：创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是，使用字典理解可以使在一行中创建字典。 三、使用
• Python读取json文件，并转化为字典进行提取字段(出现索引must be int,not str)解决方案

  Python读取json文件，并转化为字典进行提取字段(出现索引must be int,not str)解决方案<code class="language-python">def craw_file():      di_review_keyword=[]      for i in range(10):          with open('E:\python_py\景区详情\\test\\'+'北京'+'_'+str(0)+'_'+str(1)+'.json','r') as file:              #d读取文件，并转换成json格式              html=file.read()              # html_json=json.loads(html)   #以json形式加载              #              # print(type(html),type(html_json))              html_dict=&
• 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，

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python字典读取数据相关教程

• 2.1 读取字典 >>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> x['a']'A'>>> x['b']'B'在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，读取键 ‘a’ 对应的值；在第 3 行，结果显示为 ‘A’；在第 4 行，读取键 ‘b’ 对应的值；在第 5 行，结果显示为 ‘B’。
• 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：
• 2.3 SocketChannel 的数据读取 SocketChannel 提供了读取单片数据的方法，声明如下：public abstract int read(ByteBuffer dst) throws IOException其实，单片数据的 read 方法是重写了 java.nio.channels.ReadableByteChannel 中的 read 方法。 read 方法是从 I/O 设备读取数据，保存在 ByteBuffer 中，为此调用者必须提供 ByteBuffer 用以保存数据。返回值是读取的字节数、0、或者 -1。如果是阻塞式 Channel，read 至少返回 1 或者 -1；如果是非阻塞式 Chanel，read 可能会返回 0。SocketChannel 提供了读取多片数据的方法，声明如下：public final long read(ByteBuffer[] dsts) throws IOExceptionpublic final long read(ByteBuffer[] dsts, int offset, int length) throws IOException其实，多片数据的 read 方法是重写了 java.nio.channels.ScatteringByteChannel 中的 read 方法。多片数据 read 方法的返回值和单片数据 read 方法的返回值具有相同的含义。多片数据的 read 方法，其实是将 TCP 字节流保存在不同的 ByteBuffer 中，这些 ByteBuffer 是不同的内存块，通常叫做 Scatter 机制。
• Python 内置函数 Python 解释器内置了很多函数，不用 import 即可使用这些内置函数。本小节讲解了 Python 中常见的内置函数，我们将这些函数分为 7 大类：类别功能系统帮助获取函数的使用帮助文件 IO读取标准输入、写标准输出、打开文件类型转换将整数转换为字符串、将字符串转换为整数数学运算常见的数学运算函数，例如：max 和 min复合数据类型列表、元组、字典等数据类型的构造对序列的操作对序列进行排序、筛选、映射面向对象相关判断类型之间的归属关系
• 3.2 CSV 数据文件的读取 Pandas 读取 CSV 文件用的也是 read_csv(）函数，解析数据是默认的使用 “,” 进行划分列，当然对应的参数也是适用的，这里我们就不一一赘述，我们演示一下读取 csv 文件数据。# 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址 默认是file，这里的路径中省略了 file:/data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/CSV数据Demo.csv"# 这里我们指定解析引擎为 pythondata = pd.read_csv(data_path, engine='python')print(data)# ---输出结果--- 编程语言 推出时间 主要创始人0 java 1995年 James Gosling1 python 1991年 Guido van Rossum2 C 1972年 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 Brendan Eich4 php 2012年 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 Bjarne Stroustrup
• 3.1 len (字典) 函数 使用函数 len 获取字典中键值对的数量，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> len(x)2在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用函数 len (x) 获取字典 x 中键值对的数量；在第 3 行，结果显示字典 x 包含 2 个键值对。

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