python字典深度解析

python字典深度解析相关知识

• 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
• 总结：11个Python3字典内置方法大全及示例

  概述 字典有着类似列表的高灵活度的特点，而与列表通过偏移索引的存取元素的方式不同，字典是通过无序的键来存取键值对的，即字典是任意对象的无需集合，可在原处增加或减少，且支持任意深度的嵌套（即可以包含诸如列表，其他的字典等），下面就介绍了Python提供的11个字典内置方法的基本概述及简单示例。 方法 描述 clear 清除字典中所有键值对 copy 对字典进行浅拷贝，如需详细了解可以参考上上节可变对象的浅拷贝和深拷贝详解《Python列表赋值，复制，深拷贝以及5种浅拷贝详解》 from
• 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
• Spring源码深度解析，Springboot源码深度解析视频课程网盘下载

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python字典深度解析相关教程

• 2. 二叉树深度 面试官提问：给定一个二叉树根节点，如何求解这棵二叉树最大深度？题目解析：求解二叉树深度问题是来源于算法网站LeetCode的经典题目，题目链接：https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/。首先给出二叉树最大深度的定义：二叉树从根节点到所有叶子节点的最长一条路径。例如下图的二叉树，最大深度路径就是3 -> 20 -> 16以及3 -> 20 -> 8，所以最大深度为2。二叉树结构求解二叉树问题的通用解法是递归算法，使用递归需要满足三个条件：（1）初始问题可以拆分为多个子问题；（2）子问题除了数据量不同，求解思路和初始问题相同；（3）必须存在递归终止条件。递归算法的优势是代码简洁，在面试过程中白板编程能容易实现 bug free，所以比较推荐候选人尽量采用递归。二叉树自身的数据结构也可以通过递归实现，对于根节点以及任何一个中间节点，本质上都是存在两个左右子树指针（叶子节点的子树存在，但为空）。回到题目，对于任何一个节点，如果我们知道左右子树的深度，那么左右子树深度的最大值加一，就是当前节点的深度，这就是子问题的通用解法。最后，确定递归终止条件：如果我们遍历到了空节点，那么停止搜索，算法的 Java 实现，示例：class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { //主函数入口 int depth=0; depth=calDepth(root, depth); return depth; } public int calDepth(TreeNode node, int depth){ //递归终止条件：如果到了空节点，直接返回深度 if(node==null) return depth; //深度+1 depth++; //返回左右子树的最大深度 return Math.max(calDepth(node.left, depth), calDepth(node.right,depth)); }}从本题中我们可以抽象得到二叉树问题的常见通用解决方案。二叉树递归本质上属于深度优先搜索算法，我们定义深度优先搜索的 DFS函数，在 DFS 中首先要给出递归终止条件，常见的终止条件是二叉树的叶子节点或者空节点，其次是对于函数入参根节点的左子树和右子树调用函数，在不同函数之间定义 counter 记录结果值或者中间变量值。算法的伪代码，示例：public void Solution(TreeNode root){ //调用递归函数 dfs(root,counter);}public Object dfs(TreeNode root, Object counter){ //1. 递归终止判断 if(...) ... //2. 递归调用 dfs(root.left, counter_1); dfs(root.right, counter_2); ...}
• 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。
• 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。
• 2. BeatifuSoup 解析器 解析器是一种帮我们结构化网页内容的工具，通过解析器，我们可以得到结构化的数据，而不是单纯的字符，方便我们解析和查找数据。BeautifulSoup 的解析器有 html.parse，html5lib，lxml 等。BeautifulSoup 本身支持的标准库是 html.parse，html5lib。但是，lxml 的性能非常棒，以及拥有良好的容错能力，现在被广泛的使用。解析器对比：html.parse 是 Python 标准库的解析器，这个解析器执行速度不是太快，但是文档容错能力比较好。html.5lib 同样是内置的解析器，它是通过浏览器的方式解析数据，可以生成良好的 HTML5 格式的文档，但是速度比较慢。lxml 是第三方解析器，需要额外安装。这个解析器执行速度快，并且是唯一支持 XML 的解析器。在这里我们也会选用 lxml 来进行讲解。安装 lxml 和安装 BeautifulSoup 类似，同样只需一行命令就好：pip install lxml安装成功后，如下所示：

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