Python字典查找很慢
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Python字典查找很慢相关知识
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深入探究Python中的字典容器字典(dictionary)我们都曾经使用过语言词典来查找不认识的单词的定义。语言词典针对给定的单词(比如 python)提供一组标准的信息。这种系统将定义和其他信息与实际的单词关联(映射)起来。使用单词作为键定位器来寻找感兴趣的信息。这种概念延伸到 Python 编程语言中,就成了特殊的容器类型,称为 字典(dictionary)。字典(dictionary) 数据类型在许多语言中都存在。它有时候称为关联 数组(因为数据与一个键值相关联),或者作为散列表。但是在 Python 中,字典(dictionary) 是一个很好的对象,因此即使是编程新手也很容易在自己的程序中使用它。按照正式的说法,Python 中的 字典(dictionary) 是一种异构的、易变的映射容器数据类型。创建字典本系列中前面的文章介绍了 Python 编程语言中的一些容器数据类型,包括 tuple、string 和 list(参见 参考资料)。这些容器的相似之处是它们都是基于序列的。这意味着要根据元素在序列中的位置访问这些集合中的元
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(Python基础教程之十八)Python字典交集–比较两个字典Python示例,用于查找2个或更多词典之间的常见项目,即字典相交项目。 1.使用“&”运算符的字典交集 最简单的方法是查找键,值或项的交集,即 & 在两个字典之间使用运算符。 example.py a = { 'x' : 1, 'y' : 2, 'z' : 3 } b = { 'u' : 1, 'v' : 2, 'w' : 3, 'x' : 1, 'y': 2 } set( a.keys() ) & set( b.keys() ) # Output set(['y', 'x']) set( a.items() ) & set( b.items() ) # Output set([('y', 2), ('x', 1)]) 2.设置交集
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Python字典处理Python字典处理 1、根据键访问值 普通访问 实例: info={"name":"Mark","age":18} print("我的姓名:%s"%info["name"]) #如果没有指定的键,就会报错 print(info["sex"]) 结果: 我的姓名:Mark Traceback (most recent call last): File "/Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/字典/字典取值.py", line 4, in <module> print(info["sex"]) KeyError: 'sex' get访问 上面普通访问方法,如果找不到对于键,就会报错,而get访问,找不到就返回None,并且还可以设置当
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老Python总结的字典相关知识字典 Python中的字典(dict)也被称为映射(mapping)或者散列(hash),是支持Python底层实现的重要数据结构。 同时,也是应用最为广泛的数据结构,内部采用hash存储,存储方式为键值对,需要注意的是键(key)必须为不可变类型,而值(value)可以是任意类型。 字典本身属于可变容器类型,其中一组键值对被视为容器中的一组数据项。 字典的优点是单点查找速度极快,而不能够支持范围查找,此外也比较占用内存。 ## 基本声明 以下是使用类的形式进行声明: userInfo = dict(name="Yun
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- 3.2 一直很慢 如果出现某条语句一直都很慢的情况,那么大概率是语句本身或者数据表索引的问题了。没有索引:如上面age字段没有索引,全表扫描,当然很慢。没走索引:有索引,可是因为使用函数或者模糊搜索导致查询没有走索引;有索引,可是SQL语句不明确,导致数据库走错索引,应该优化SQL语句,或者USING INDEX强制使用索引。语句本身:使用了POW,CONTACT等函数使数据库没法走索引。正如小节开头所说,SQL 优化是一个很大的专题,一本极厚的书可能也无法全部囊括。不过这也不代表你无法学习,先熟练掌握几个好用的工具,如本小节提到的两个工具,然后慢慢的学习和实践,相信你能在优化的路上走的很远。
- 3.1 偶尔很慢,平时都 OK 一条语句在检测的情况下,大部分时间都比较快,只是偶尔会突然很慢,那么造成它慢的原因有很多种,我们挑几个常见的:数据库在刷新数据,写磁盘:数据库是以页的形式来读、写数据的,突然有时候页需要更新或者删除了,数据库就必须执行它,于是查询就慢了下来。数据库在同步、备份:有时候数据库会找个特定的时间备份那么一次,刚好被你给撞到了,当然这个概率很低。没有锁,我要等待别人释放锁:查询的数据被别人锁住了,我需要等待,自然就慢了。
- 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。
- 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:
- 1. 字典简介 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字典查找很慢相关搜索
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page对象
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panel控件
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pascal