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python字典嵌套查找

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python字典嵌套查找相关知识

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 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，
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
MySQL——优化嵌套查询和分页查询
优化嵌套查询嵌套查询（子查询）可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单，也容易理解。但是，有时候可以被更有效率的连接（JOIN)替代。现在假如要找出从来没有在网站中消费的客户，也就是查询在客户customer表中但是不在支付payment表中的客户信息。嵌套查询：explain select * from customer where customer_id not in (select customer_id from payment);连接改写：explain select * from customer a left join payment b on a.customer_id = b.customer_id where b.customer_id is null;画外音：连接查询效率更高的原因，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作；并且Not exists表示MYSQL优化了LEFT