python字典查询功能

python字典查询功能相关知识

• 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 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
• 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
• 高性能Python－字典和集合

  当数据没有明确的顺序时，集合（sets）和字典（dictionaries）都是理想的数据结构，一个Key唯一对应一个存储对象， Key可以是一个string，也可以是任意一个hashable的对象。字典和集合的插入和查询的时间复杂度是O(1)，需要额外的内存开销来支持，但是实际上，插入和查询的时间取决于在用的hash函数。dictionaries是Key－Value的集合，sets是一个Key的集合。插入和查询dictionaries和sets通过使用hash table达到O(1)的插入和查询效率。对于一个hash表，我们必须搞清楚这段连续内存里都存放了什么，当我们插入新数据时，会产生两个属性，一个是Key的hash值，另一个是这个hash值和其他值的比较，当一个数据插入，Key首先被hashed和masked，key被转化为一个List的高效索引。这个mask来确保，key的hash值可以为任意的整数，通过mask可以让hash值缩小至分配的buckets的范围内，不会越界，其实，一个mask就是一段可

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• Oracle高级查询 高级查询在数据库的开发过程中应用广泛，本教程通过大量的案例和@collen7788老师的详细讲解，从分组查询、多表查询和子查询三个方面介绍Oracle的高级查询，最后为大家安排了典型案例的应用和练习题。

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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。
• 5. 查询联系人 本小节实现查询联系人的功能，如下所示： def query_person(self): name = input('name: ') for person in self.persons: if person['name'] == name: print('%s,%s,%s' % (person['name'], person['address'], person['phone']))在第 1 行，定义函数 query_person，实现查询联系人的功能在第 2 行，获取用户输入的 name在第 3 行，遍历列表 self.persons，循环变量 self.persons 是一个字典在第 4 行，如果用户输入的 name 和循环访问 person 的 name 相同，则表示找到指定的 person在第 5 行，打印变量 person 的内容
• 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：
• 2. 功能 系统的功能里面我们设计了添加、删除、修改、列表显示和查询等 5 个功能。添加：添加就是将数据添加到存储数据的数组中；删除：删除就是根据指定的序列号删除特定的一条数据；修改：修改就是根据指定的序列号来修改学生的成绩；列表显示：列表的显示，其实就是无条件的查询，也就是在没有特点查询条件的情况下，将存储的数据全部显示出来；查询：这里的查询，就是按照姓名这个特性的条件。把符合这个条件的数据筛选出来，并显示出来。
• 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。

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