python字典操作全集
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python字典操作全集相关知识
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Python 字典操作进阶学习了 Python 基本的字典操作后,学习这些进阶操作,让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算,例如找出字典里对应值最大(最小)的项。解决方案一:假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项,可以这样做:>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是 d.values() 获取字典的全部值,d.keys() 获取字典的全部键,而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu
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Python 中的字典操作字典在其他编程语言中又称作关联数组或散列表 通过键实现元素存取: 无序集合,可变类型容器,长度可变,异构,嵌套 表示方法: phonebook = {'Alice':'1234','Beth':'9102',...} 字典由键及相对应的值组成,这种键-值对称为项(item).在前面的示例中,键为名字,而值为电话号码。 每个键与其值之间都用冒号(:)分割,项与项之间用逗号分割,而整个字典放在花括号内{}. dict = {} 定义一个空字典 dict = {key1:value1,key2:value2,...} 注意: 在字典(以及其他映射类型)中,键必须是独一无二的,如果键发生冲突,以最后一个为准(可哈希对象才可以当作键,因为在查找是是把键做了个哈希 表进行查找的, 所以速度非常快,
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Python字典基本操作希望对你有帮助,陌生人字典的创建:phonebook = {'Alice':'2341','Beth':'9102','zdf':'1821355'}items = [('name','Gunmby'),('age',42)]d = dict(items)d = dict(name='Gumby',age=43)字典的操作取大小:len(d)d[k]=v :赋值 or 添加值del d[k]:删除键值对k in d :检查是否包含该键例把数据通过类似于JSON格式的方式存储起来,输入需要的信息就能查找到你要的值;我的名字是ZDF,我要查找的是电话号码,这样需要查的数据的键已经有了,通过这个键就可以在字典中取到相应的数据。people = { 'Alice':{ 'phone':'2314', 'addr':'Foo drive 23' }, 'ZDF':{ 'phone':'1821355', 'addr':'wenshan'
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05-Python—列表、元祖、字典、集合操作大全:建议收藏数据结构基本上就是——它们是可以处理一些 数据 的 结构 。或者说,它们是用来存储一组相关数据的。 在Python中有四种内建的数据结构——列表、元组和字典,集合。我们将会学习如何使用它们,以及它们如何使编程变得简单 一、列表list 是处理一组有序项目的数据结构,即你可以在一个列表中存储一个 序列 的项目。假想你有一个购物列表,上面记载着你要买的东西,你就容易理解列表了。只不过在你的购物表上,可能每样东西都独自占有一行, 而在Python中,你在每个项目之间用逗号分割。
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- 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
- 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型,关于 for 循环语句的详细用法,请参考词条 Python 的循环控制语句。
- 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 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. Pandas 字符串操作 Pandas 对字符串的操作是基于 Series 对象的 str 属性,该属性表示就是字符串对象,他下面封装了多种字符串操作函数,正是通过这些函数,我们可以方便的处理字符串,值得注意的是,Pandas 中的这些操作函数是单独封装的,实现上不同于 python 语言自带的字符串操作函数,使用起来更加的便捷,效率也更高。另外,Pandas 的 DataFrame 数据对象是不含该属性的,因此也不具有相应的字符串操作函数,但是我们在实际应用中,往往会根据需要获取 DataFrame 的数据子集返回 Series 数据对象,在通过 str 属性进行字符串的操作。Pandas 中提供了大量的字符串操作方法,我们这里依据是否影响字符串长度或内容,选取了 Pandas 库中常用的一些字符串操作函数进行详细讲解。**Tips:** 字符串中的操作函数,是区分大小写的,这点在使用时要注意。在讲解之前,我们还是先把 Excel 中的数据做一下处理,方便我们后面各个函数操作效果的呈现。解析后输出的数据结果:
- 3. Python 中操作 MongoDB 在 Python 的第三方模块中有一个 pymongo 模块,借助该模块可以十分轻松的操作 MongoDB 数据库。接下来我们在本地安装该模块并进行实战演练。(django-manual) [root@server ~]# pip install pymongoLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollecting pymongo Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d6/38/4233ec79dd40551e7b5eea381ae4a925322b19e3b3252e80f3ce9fee4a5a/pymongo-3.10.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (464kB) |████████████████████████████████| 471kB 6.4MB/s Installing collected packages: pymongoSuccessfully installed pymongo-3.10.1WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 20.1.1 is available.You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command(django-manual) [root@server ~]# pythonPython 3.8.1 (default, Dec 24 2019, 17:04:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.# 导入pymongo模块,然后连接远端的mongodb服务>>> import pymongo>>> client = pymongo.MongoClient(host='47.115.61.209', port=27017)接下来看看数据库和集合的选择方式,和我们字典操作一样,非常简单:>>> db = client.scrapy_manual>>> collection = db.test_crud_collections注意,我们的 MongoDB 数据库是需要经过认证的,所以在使用之前必须要先认证,然后才能使用:>>> client.admin.authenticate("admin", "shencong1992")True>>> collection.find_one({'name': 'zhang shan'}) {'_id': ObjectId('5f00873a3a35677ad1cb4067'), 'name': 'zhang shan', 'age': '18', 'sex': '男'}这里我们也能看到,pymongo 模块中支持的方法大多和 MongoDB 类似,这也是一种非常友好的方式,熟悉命令行操作的人能更快的适应 pymongo 模块的使用。接下来我们简单演示下 pymongo 对文档的增删改查动作,至于后续的其他接口的使用,请仔细研读官方文档进行实操演练,本部分内容仅为抛砖引玉.>>> collection.insert_one({'name': 'sss', 'age': "30", "sex": "男"}) <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7f3f513a1600>>>> collection.insert_many([{'name': 'xxx', 'age': "22", "sex": "女"}, {'name': 'xyz', 'age': "21", "sex": "男"}, {'name': 'zzz', 'age': "31", "sex": "女"}]) <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x7f3f50331040>插入文档的方法有 insert_one() 和 insert_many() ,insert() 方法会在将来被移除掉,所以不再建议使用。>>> collection.find_one({"age": {"$gt": "22"}}){'_id': ObjectId('5f00a5707ab02079ddcf6837'), 'name': 'sss', 'age': '30', 'sex': '男'}# 打印所有年龄打印22的文档>>> data = collection.find({"age": {"$gt": "22"}})>>> for d in data:... print(d)... {'_id': ObjectId('5f00a5707ab02079ddcf6837'), 'name': 'sss', 'age': '30', 'sex': '男'}{'_id': ObjectId('5f00a5cf7ab02079ddcf683a'), 'name': 'zzz', 'age': '31', 'sex': '女'}删除文档的方法有:delete_one() 和 delete_many(),下面看代码演示:>>> collection.insert_one({'name': 'nmxx', 'age': "37", "sex": "男"})<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x7f3f513aa280>>>> data = collection.find({"age": {"$gt": "22"}})>>> for d in data:... print(d)... {'_id': ObjectId('5f00a73e7ab02079ddcf683d'), 'name': 'zzz', 'age': '31', 'sex': '女'}{'_id': ObjectId('5f00a7777ab02079ddcf683e'), 'name': 'sss', 'age': '30', 'sex': '男'}{'_id': ObjectId('5f00a7897ab02079ddcf683f'), 'name': 'nmxx', 'age': '37', 'sex': '男'}# 先使用delete_one()删除一条记录>>> collection.delete_one({"age": {"$gt": "22"}})<pymongo.results.DeleteResult object at 0x7f3f5139b940># 只剩下2条年龄大于22的文档>>> data = collection.find({"age": {"$gt": "22"}})>>> for d in data:... print(d)... {'_id': ObjectId('5f00a7777ab02079ddcf683e'), 'name': 'sss', 'age': '30', 'sex': '男'}{'_id': ObjectId('5f00a7897ab02079ddcf683f'), 'name': 'nmxx', 'age': '37', 'sex': '男'}# 删除年龄大于22的全部文档>>> collection.delete_many({"age": {"$gt": "22"}})>>> data = collection.find({"age": {"$gt": "22"}})>>> for d in data:... print(d)... >>> 是不是非常简单?几乎和 Redis 一样,只要命令行操作熟练,上手对应的 Python 模块大概就是几分钟的事情。好了,有关 pymongo 模块的使用就分享到这里了,接下来就开始正式开始爬虫实战内容了。
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