python字典转哈希

python字典转哈希相关知识

• 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中的字典及举例

  字典字典是python中的唯一的映射类型（哈希表）字典对象是可变的，但是字典的键必须使用不可变对象，一个字典中可以使用不同类型的键值。字典的方法    keys()    values()    items()举例如下：    In [10]: dic = {}    In [11]: type(dic)    Out[11]: dict    In [12]: dic = {'a':1,1:123}    In [13]: dic    Out[13]: {1: 123, 'a': 1} &nbsp
• 一致性哈希

  分布式经典结构 如图所示的结构, 当前端接收到请求时, 通过计算key的哈希值, 将哈希值模3, 然后分布到不同的后端服务器上但是, 这样的结构当添加或减少后端服务器时就暴露了问题, 每次添加或减少后端服务器, 放在服务器中的所有数据都要全部重新计算哈希, 将哈希值摸新的台数, 重新添加. 如此, 数据迁移的成本太高了, 由此引出了一致性哈希一致性哈希前端服务端结构不变, 以下都是后端服务器.假设哈希函数计算出的值在 0-2^64 范围内, 将其想想成一个环, 如下: 将服务器打在这个环上, 那么服务器也要有一个哈希值, 通过服务器唯一的标志来计算(ip, mac, hostname等), 如下: 当请求到来时, 计算请求的哈希值, 哈希值定会打在这个环上, 然后将请求发给顺时针找到的第一个服务器, 如下: 也就是找到比请求哈希值大的第一台服务器.实现这个结构后, 若是向服务器中添加一台, 只要找到原本负责这个区域的服务器, 然后将应该负责区域的数据拿过来并从原服务器中删除即可, 如下: 删除一台服务器也是
• 【九月打卡】第1天 哈希表基础

  【九月打卡】第1天 哈希表基础第一模块 课程信息课程名称：《玩转数据结构》https://coding.imooc.com/lesson/207.html#mid=15344章节名称：14-1 哈希表基础讲师姓名：liuyubobobo第二模块 课程内容Leetcode例题：387 字符串中的第一个不重复字符https://leetcode.cn/problems/first-unique-character-in-a-string/给定一个字符串，返回第一个不重复的字符。思路就是扫描一遍，用哈希表（映射）计数每个字母出现的频率；第二次扫描时发现第一个计数为1的字母即返回其index即可；映射的范围只有a-z，则长度为26的数组即可解决。问题背后：什么是哈希表建立一种映射关系，后面就只需要O（1）的时间就可以完成查找。两个核心问题：转化为索引——哈希函数之后在哈希表上进行操作即可较为复杂的问题比如设计身份证号码的哈希函数、字符串、日期、浮点数的哈希函数难点在于如何保证每一个键都通过哈希函数转化为不同的索引较

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python字典转哈希相关教程

• 1. 什么是哈希 哈希是键值对的集合。—— 官方定义哈希是另一种非常有用且广泛使用的东西，可用于存储其他对象。与仅作为列表的数组不同，哈希表就像字典。我们通过键（key）来查找哈希中的值（value）。好比我们有一个英汉词典，我们通过查找“hello的单词来找到中文意思"你好"，此时，“hello“就是作为键，而“你好”就是值。我们将哈希的每一对键和值称为键值对，每一个哈希可以拥有任意数量的键值对。
• Ruby 的哈希 本章节我们学习另外一个可以组合多个的对象类——哈希，了解哈希是什么，如何创建一个哈希以及哈希对象的实例方法。
• 8.2 访问哈希表 >>> db.hget('person', 'name')'ZhangSan'>>> db.hget('person', 'age')'20'方法 hget(hash_table, key) 获取哈希表 hash_table 中键为 key 对应的值在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘name’ 的值在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 中键为 ‘age’ 的值>>> db.hexists('person', 'name')True>>> db.hexists('person', 'gender')False方法 hexists(hash_table, key) 返回哈希表 hash_table 是否包含键 key在第 1 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘name’在第 3 行，获取哈希表 ‘person’ 是否包含 ‘gender’
• 1.3 哈希索引的限制 哈希索引只支持等值查询，包括=、IN、<=>；哈希索引不存储字段值，只包含哈希值和行指针，不能使用索引中的值来避免读取行；哈希索引不是按照索引值顺序存储的，不能用于排序；哈希索引不支持部分索引列匹配查找，如在字段(last_name,first_name)创建哈希索引，此时需要查找last_name='Allen’的数据行，这种查询无法使用该哈希索引；哈希索引不支持范围查询，如查找所有姓氏在Allen和Bush之间的客户，这种查询无法使用哈希索引；如果出现很多哈希冲突（不同的索引列值有相同的哈希值），索引的维护成本是很高的，应尽量避免在选择性很低的字段上创建哈希索引。
• 1.哈希索引 哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
• 8.1 创建哈希表 >>> db.hset('person', 'name', 'ZhangSan')1>>> db.hset('person', 'age', 20)1方法 hset(hash_table, key, value)，向哈希表 hash_table 增加一组键值对，键为 key、值为 value如果哈希表 hash_table 不存在，则创建一个新的哈希表创建一个哈希表 person，描述一个人，包括两项属性：name 和 age在第 1 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘name’、值为 ‘ZhangSan’在第 3 行，为哈希表 person 增加一组键值对：键为 ‘age’、值为 20>>> db.hlen('person')2方法 hlen(hash_table) 获取 hash_table 中键值对的数目

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