python字典列表聚合

python字典列表聚合相关知识

• Python入门学习系列——Python字典

  Python 字典 在Python中，字典是一系列键值对。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是任何值，包括数字、字符串、列表、字典等其他任何Python对象。 Python中字典的使用和Javascript中的json对象特别的类似。 字典的创建 在创建一个字典时，字典的键和值之间用冒号分割，每一组键-值对之间用逗号分割，整个键值对放在花括号的内部，形式如下： dic={'key1':'value1','key2':'value2'} 例如： >>> mydic={'name':'小明','age':18,'sex':'男'}
• 05-Python—列表、元祖、字典、集合操作大全:建议收藏

  数据结构基本上就是——它们是可以处理一些 数据 的 结构 。或者说，它们是用来存储一组相关数据的。 在Python中有四种内建的数据结构——列表、元组和字典，集合。我们将会学习如何使用它们，以及它们如何使编程变得简单 一、列表list 是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个 序列 的项目。假想你有一个购物列表，上面记载着你要买的东西，你就容易理解列表了。只不过在你的购物表上，可能每样东西都独自占有一行， 而在Python中，你在每个项目之间用逗号分割。
• python有序序列的字典序列推导式运用技巧！

  推导式是python中一种更为简便的coding写法，可以通过推导式实现 常用的遍历、序列数据处理等计算。往往通过一行代码就能代替一个函数 的实现过程。 语法格式 ''' 字典序列表达式 {键表达式:值表达式 for 表达式 in 可迭代对象} ''' '''创建一个字典序列''' # 使用列表推导式创建字典 dict_1 = {i: i * 3 for i in range(5)} # 打印字典序列 print(dict_1) # {0: 0, 1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12} 提取字典数据 ''' 说明： 初始化一个字典，然后从字典中
• Python数据类型之字典

  导语：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。查找速度非常快，一个元素和10W个元素没有什么区别。字典的无序特性和创建:列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下： d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。字典实例：    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} &nb

python字典列表聚合相关课程

• Python操作三大主流数据库 实战网易新闻客户端 在开发中不可避免和数据库打交道，本课程专为只懂Python语法的同学准备，在逐步讲解MySQL、MongoDB、Redis 三大主流数据库基础知识的同时，带你用Python 操作三种数据库搭建一个简易的网易新闻移动端前后台，在实操实练中掌握不同类型数据库的特性，落地不同场景下数据库技术的应用。

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• Ajax实战案例之列表渲染 本课程通过一个简单的例子，由浅入深，循序渐进的介绍了Ajax的相关概念、原理、实现方式和应用方法，了解Ajax开发模式与动态网站是如何制作的。感受Ajax对传统交互带来的优势，学习如何提升用户体验并完成复杂应用交互。课程涉及前端、前端模板、express、JSON、axios库等相关内容，是非常适合Ajax学习的入门课程。

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python字典列表聚合相关教程

• 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。
• 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：
• Python 的列表推导 如果需要生成一个长度为 3、内容为 0 的列表，可以使用如下的代码来完成这项任务：list = [0, 0, 0]如果需要生成一个长度为 100、内容为 0 的列表，使用如上的方式完成，需要在括号中书写 100 个 0，既繁琐又容易出错，显然是不合适的。可以使用动态的方式完成这项任务：list = []for i in range(100): list.append(0)在第 1 行，创建一个空的列表在第 2 行，创建一个循环语句，循环 100 次在第 3 行，在循环中，向列表添加元素 0 最终，list 包含 100 个整数 0如果需要生成一个包含 0 到 100 之间（不包括 100）所有的偶数的列表，可以在以上的代码基础上进行修改，如下所示：list = []for i in range(100): if i % 2 == 0: list.append(i)在第 1 行，创建一个空的列表在第 2 行，创建一个循环语句，循环 100 次在第 3 行，检查循环变量 i 能否被 2 整除在第 4 行，如果变量 i 能够被 2 整除，则表示变量 i 是偶数，将其加入到列表中最终，list 包含 0 到 100 之间的所有的偶数在 Python 编程中会碰到大量的创建列表的场景，使用如上的动态添加的方式可以完成这样的需求，但是代码不够简洁。Python 提供了列表推导的语法用于快速的构建一个列表，完成类似如下的任务：生成一个包含 100 个整数 0 的列表生成一个包含 0 到 100 之间的所有偶数的列表类似的，Python 提供了集合推导的语法用于快速的构建一个集合，以及字典推导的语法用于快速的构建一个字典。
• 2. Django 内嵌 ORM 模型的聚合操作 在 Django 中聚合函数是通过 aggregate 方法实现的，aggregate 方法返回的结果是一个字典。其支持的聚合函数如下：# 源码位置 django/db/models/aggregates.py...__all__ = [ 'Aggregate', 'Avg', 'Count', 'Max', 'Min', 'StdDev', 'Sum', 'Variance',]...注意：第一个是基类，从 Avg 开始，是支持的聚合方法，每个聚合方法的处理对应着一个类，而这些类分别继承自 Aggregate 类。aggregate 方法的使用也非常简单，只需要在该方法内添加需要执行的聚合函数即可，同时我们还可以打印出聚合函数执行的 SQL 语句，具体操作如下：(django-manual) [root@server first_django_app]# python manage.py shellPython 3.8.1 (default, Dec 24 2019, 17:04:00) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.(InteractiveConsole)>>> from hello_app.models import Member>>> from django.db.models import Avg, Max, Min, Sum>>> from django.db import connection>>> Member.objects.all().aggregate(avg_age=Avg('age'),sum_age=Sum('age'), max_age=Max('age'), min_age=Min('age')){'avg_age': 29.392156862745097, 'sum_age': 2998.0, 'max_age': '40', 'min_age': '20'}>>> print(connection.queries[-1]['sql'])SELECT AVG(`member`.`age`) AS `avg_age`, SUM(`member`.`age`) AS `sum_age`, MAX(`member`.`age`) AS `max_age`, MIN(`member`.`age`) AS `min_age` FROM `member`注意：connection.queries 中保存的是最近执行的 SQL 语句，我们在执行完 Django 的 ORM 操作后，可以取出最后一次执行的 SQL 语句进行查看。此外，对于聚合的函数，如果我们不知道属性名，则会有默认值：字段__聚合函数名。>>> from django.db.models import Count>>> Member.objects.all().aggregate(Count('age', distinct=True)){'age__count': 21}>>> print(connection.queries[-1]['sql'])SELECT COUNT(DISTINCT `member`.`age`) AS `age__count` FROM `member`相比前面在 MySQL 中执行聚合函数，我们这里缺少一个 GROUP BY 功能。如果想要对数据库中的记录先分组然后再进行某些聚合操作或排序时，需要使用 annotate 方法来实现。与 aggregate 方法不同的是，annotate 方法返回结果的不仅仅是含有统计结果的一个字典，而是包含有新增统计字段的查询集 (QuerySet)。下面是实现分组聚合的实例操作：>>> from django.db.models import Count, Avg, Sum, Max, Min>>> Member.objects.values('occupation').annotate(count=Count('age')).order_by('-count')<QuerySet [{'occupation': 'security', 'count': 15}, {'occupation': 'ui', 'count': 15}, {'occupation': 'product', 'count': 14}, {'occupation': 'leader', 'count': 14}, {'occupation': 'ops', 'count': 14}, {'occupation': 'web', 'count': 12}, {'occupation': 'teacher', 'count': 8}, {'occupation': 'server', 'count': 8}, {'occupation': 'java', 'count': 1}, {'occupation': 'c/c++', 'count': 1}]>>>> print(connection.queries[-1]['sql'])SELECT `member`.`occupation`, COUNT(`member`.`age`) AS `count` FROM `member` GROUP BY `member`.`occupation` ORDER BY `count` DESC LIMIT 21注意：上面的操作有如下说明：annotate 方法前面的 values 中出现的字段正是需要 GROUP BY 的字段。values 方法中出现多个值，即对多个字段进行 GROUP BY；annotate 方法的结果是一个查询集 (QuerySet)，这样我们可以继续在后面盗用 filter()、order_by() 等方法进行进一步过滤结果；order_by 方法是对前面的 QuerySet 按某些字段排序，类似于 SQL 中的 ORDER BY 操作。排序字段前面加上 “-” 表示按倒序顺序，类似于 DESC 操作
• 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
• 聚合函数(1) 本小节介绍 MySQL 常见的聚合函数，实际业务中诸如 总数、平均值、总和 这样的数据是没有存储在数据表中，如需要获取这些数据时，使用 MySQL 的聚合函数可以获取它们，MySQL 主要的聚合函数有 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX，本小节介绍 AVG、COUNT、SUM。

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