python字典设索引

python字典设索引相关知识

• 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，
• 数据库索引是什么？新华字典来帮你

  学过服务器端开发的朋友一定知道，程序没有数据库索引也可以运行。但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？ 这篇文章是一系列数据库索引文章中的第一篇，这个系列包括了下面四篇文章： 数据库索引是什么？新华字典来帮你 —— 理解 数据库索引融会贯通 —— 深入 20分钟数据库索引设计实战 ——
• MySQL索引

  1. 什么是索引 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息.SQL索引在数据库优化中占非常大的比例,一个好的索引设计,可以让你的效率提高几十甚至几百倍.2. 深入浅出理解索引 实际上,你可以把索引理解为一种特殊的目录.数据库索引中按照存放的物理位置顺序(很多地方都说了分类,但没有说如何分类,此处详见百度百科) ,可分为两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。 下面我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别. 其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，
• Python读取json文件，并转化为字典进行提取字段(出现索引must be int,not str)解决方案

  Python读取json文件，并转化为字典进行提取字段(出现索引must be int,not str)解决方案<code class="language-python">def craw_file():      di_review_keyword=[]      for i in range(10):          with open('E:\python_py\景区详情\\test\\'+'北京'+'_'+str(0)+'_'+str(1)+'.json','r') as file:              #d读取文件，并转换成json格式              html=file.read()              # html_json=json.loads(html)   #以json形式加载              #              # print(type(html),type(html_json))              html_dict=&

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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
• 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。
• 高级索引 Numpy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了前面章节介绍的用整数和切片的索引外，本节深入介绍布尔型索引和花式索引。
• 2. 修改索引值 很多时候我们创建的数据，或者解析出来的数据，索引都是默认生成的，而我们为了方便数据的分析，需要对数据的行索引值或者列索引值进行修改，那这里 Pandas 中提供了一个函数 rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’)，该函数通过灵活的参数设置，能够高效便捷的进行索引值的修改，下面我们列举了常用的几个参数说明：参数名说明mapper这里是要传入的映射关系，可以是个字典或者函数index指定行索引columns指定列索引axis表示修改行索引（axis=0 默认）还是列索引（axis=1）inplace是否在原数据基础上修改，默认 inplace=False 会返回一个新的数据集
• 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：
• 2.4 索引 [] 通过索引 [] 获取字符串中指定位置的字符，示例如下：>>> s = 'imooc'>>> s[0]'i'>>> s[1]'m'>>> s[2]'o'>>> s[3]'o'>>> s[4]'c'在 Python 中，单个字符也被当作字符串来处理，即该字符串只包含一个字符在第 2 行，获取字符串 s 的第 0 个字符 ‘i’在第 4 行，获取字符串 s 的第 1 个字符 ‘m’

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