python字典嵌套调用

python字典嵌套调用相关知识

• 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
• python字典嵌套实例

  #coding:UTF-8import  os  import  sys  import  collections#文件内容如下（获得）#[2018春节爆字统计]用户(123456)获得福字(0)(1)#文件内容如下（消耗）#[2018春节会员兑换统计]用户(888888)进行会员兑换(0), 目前等级(2), 到期时间(1519997460), 兑换前等级(1), 到期时间(1519997456)file_get = "./TheSpringFestival_get"file_consum ="./TheSpringFestival_xiao"#定义空字典存储数据dict_get = {}#解析每一行数据(获得)def  get_data(tmp_line):splist_result = tmp_line.split('(');usernum = splist_result[1
• Python内嵌作用域与函数闭包

  要点抢先看1.python中独特的嵌套函数 2.嵌套作用域与闭包现象 3.nonlocal关键字与内嵌作用域变量修改前情回顾，上一节我们介绍了变量的LEGB索引机制：对一个变量，首先在本地（函数内）查找；之后查找嵌套函数的本地作用域，然后再是查找当前的全局作用域。到目前为止，我们还有一个作用域没有介绍，就是嵌套作用域，即E，他是嵌套函数的本地作用域。什么是嵌套函数？python有一个很有意思的地方，就是def函数可以嵌套在另一个def函数之中。调用外层函数时，运行到的内层def语句仅仅是完成对内层函数的定义，而不会去调用内层函数，除非在嵌套函数之后又显式的对其进行调用。x = 99def f1():    x = 88    def f2():        print(x)    f2()f1()88可以看出，f1中的嵌套变量x覆盖了全局变量x=99，然后f2中的本地变量按照引用规则，就
• Elasticsearch学习-嵌套文档

  本文以Elasticsearch 6.8.4版本为例，介绍Elasticsearch嵌套文档的使用。 最近一段时间都在搞Elasticsearch搜索相关的工作，总结一下搜索知识点供大家参考。 在Elasticsearch取消了多个索引内创建多个type的机制，由于场景需要，所以调研了嵌套文档和父子文档 以文章和文章留言为例，嵌套文档都在一个文档内，而父子文档则分开存储了父文档与子文档，本文我们来学习嵌套文档的使用。 1、嵌套文档 嵌套文档看似与文档内有一个集合字段类似，但是实则有很大区别，以上面图中嵌套文档为例，留

python字典嵌套调用相关课程

• 全面系统讲解CSS，从容面对日常使用，顺利搞定面试 CSS是前端开发过程中必不可少的知识点，也是难以彻底掌握的部分。本课程系统梳理CSS中各方面的知识点，帮助前端工程师更清晰地了解实际工作中如何应用CSS技术的，更好地面对日常使用和顺利通过面试关！

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• 2.2 块引用的嵌套 Markdown 的块引用是有嵌套层级概念的，即一个块引用中，可以包含新一层的块引用，类似于电子邮件的多次往复效果，又好像论坛留言的多次回复。块引用的嵌套可以通过多个连续 「大于号 “>”」实现。实例 6：包含嵌套的块引用。### 块引用的嵌套块引用的嵌套依赖于行首块引用标志 ">" 的数量。> 这是一个块引用>> > 这是一个二层块引用>> 返回到第一层当然我们也可以直接使用多层块引用> > > > > > > 直接的七层块引用其渲染效果如下：
• 2.3 列表的嵌套 Markdown 文件的列表支持多层嵌套，即每个列表里面允许增加下级列表，而且这个层级并没有限制。实例 3：无序列表嵌套无序列表### 无序列表的嵌套无序列表可以通过缩进实现嵌套* 项目 1 * 项目 1-1* 项目2 * 项目 2-1 * 项目 2-2* 项目3无序列表的嵌套是没有层数限制的* 第一层 1 * 第二层 1 * 第三层 1 * 第四层 1 * 第五层 1 * 第三层 2 * 第二层 2其渲染结果如下：实例 4：有序列表嵌套有序列表### 有序列表的嵌套有序列表可以通过缩进实现嵌套1. 项目 1 1. 项目 1-11. 项目 2 1. 项目 2-1 1. 项目 2-21. 项目 3无序列表的嵌套是没有层数限制的1. 第一层 1 1. 第二层 1 1. 第三层 1 1. 第四层 1 1. 第五层 1 1. 第三层 2 1. 第二层 2其渲染结果如下：实例 5：有序列表和无序列表的混合嵌套### 有序列表和无序列表混合嵌套* 无序项目1-1 1. 有序项目2-1 1. 有序项目2-2 - 无序项目3-1 - 无序项目3-1 1. 有序项目2-3渲染结果如下：实例 6：在列表中嵌套其他内容### 列表中嵌套其他内容段落、图片、引用等内容可以通过缩进的方式进入到列表的结构中。* 带段落的列表项 在列表项中的段落 * 带段落的列表项 在列表项中的段落* 带图片的列表项  * 带图片的列表项 * 带引用的列表项 > 引用内容 * 带引用的列表项 > 引用内容其渲染结果如下：
• 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：
• 2.3 嵌套饼图 基于镂空饼图特性，还可以进一步实现多组饼图的嵌套效果，示例：1364上例的关键在于嵌套的两个圆设定好恰当的 radius 值，以免堆叠相交，示例效果：
• 4. 网络层的嵌套使用 在网络层的使用之中，我们可能会遇到网络层嵌套使用的情况。而且 TensorFlow 也可以支持网络层的嵌套使用。比如以下代码：class MyLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, hidden_units, input_units): super(MyLayer, self).__init__() self.w = self.add_weight(shape=(input_units, hidden_units), initializer="random_normal") self.b = self.add_weight(shape=(hidden_units,), initializer="random_normal") def call(self, inputs): return tf.matmul(tf.matmul(inputs, inputs), self.w) + self.bclass MyLayer2(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, hidden_units, input_units): super(MyLayer2, self).__init__() self.w = self.add_weight(shape=(input_units, hidden_units), initializer="random_normal") self.b = self.add_weight(shape=(hidden_units,), initializer="random_normal", trainable=False) def call(self, inputs, training=True): return tf.matmul(inputs, self.w) + self.bclass MyLayer3(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self): super(MyLayer3, self).__init__() self.l1 = MyLayer(10, 5) self.l2 = MyLayer2(5, 10) def call(self, inputs, training=True): x = self.l1(inputs) y = self.l2(x) return y在这个网络层之中，我们在前面重新定义了两个网络层类，并在后面我们嵌套了我们之前的两个网络层，我们通过顺序调用来实现了一个新的网络层的操作。我们可以通过具体的数据进行测试：x = tf.ones((5, 5))my_layer = MyLayer3(10, 5)y = my_layer(x)print(y)我们可以得到输出：tf.Tensor([[ 0.00422265 0.02767846 0.04585129 0.10204907 -0.08051172] [ 0.00422265 0.02767846 0.04585129 0.10204907 -0.08051172] [ 0.00422265 0.02767846 0.04585129 0.10204907 -0.08051172] [ 0.00422265 0.02767846 0.04585129 0.10204907 -0.08051172] [ 0.00422265 0.02767846 0.04585129 0.10204907 -0.08051172]], shape=(5, 5), dtype=float32)可以发现，我们的程序成功地运行了相应的数据，并产生了结果。

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