python字典可以拆包

python字典可以拆包相关知识

• LeetCode 139. 单词拆分 | Python

  139. 单词拆分 题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/word-break 题目 给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。 示例 1： 输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"] 输出: true 解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以被拆分成 "leet code"。 示例 2： 输入:
• 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'}
• 【Python 1-11】Python手把手教程之——字典的用法和对字典的管理

  作者 | 弗拉德 来源 | 弗拉德 字典 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value对用冒号:分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号{}中。 使用字典 在Python中，字典是一系列键—值对。每个键都与一个值相关联，你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数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将任何Python对象用作字典中的值。 来看一个游戏，其中包含一些外星人，这些外星人的颜色和点数各不相同，如下所示: alien
• Python字典处理

  Python字典处理 1、根据键访问值 普通访问 实例： info={"name":"Mark","age":18} print("我的姓名：%s"%info["name"]) #如果没有指定的键，就会报错 print(info["sex"]) 结果： 我的姓名：Mark Traceback (most recent call last): File "/Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/字典/字典取值.py", line 4, in <module> print(info["sex"]) KeyError: 'sex' get访问 上面普通访问方法，如果找不到对于键，就会报错，而get访问，找不到就返回None，并且还可以设置当

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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。
• 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：
• 3.3 字符串的拆分 通过拆分操作，我们可以将每个Unicode字符进行拆分，从而形成一个数组，每个数组包含一个 Unicode 字符的编码。对于该操作，我们可以通过 tf.strings.unicode_split 函数实现，该函数的具体使用如下：print(tf.strings.unicode_split(ch_string_utf_8, 'UTF-8'))其中的第二个参数表示的是字符串的编码方式，我们可以得到如下输出：tf.Tensor([b'\xe4\xbd\xa0' b'\xe5\xa5\xbd' b'\xe5\x91\x80' b'\xef\xbc\x81'], shape=(4,), dtype=string)我们看到，我们的字符串已经成功进行了拆分的基本操作。
• 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。
• 4. Netty 提供的粘包拆包解决方案 虽然，在 Netty 当中是基于 ByteBuf 字节容器去编程，但是底层还是会被转换成字节流进行传输， 数据到了服务端，也是按照字节流的方式读入，然后到了 Netty 应用层面，重新拼装成 ByteBuf。如果为了数据的完整性，通常的解决方案如下：每次读取完都需要判断是否是一个完整数据包 ；如果当前读取的数据不足以拼接成一个完整数据包，那就保留该数据，继续从 TCP 缓冲器读取，直到拼接成一个完整数据包为止；如果拼接成了完整的数据包，但是有多余的数据，则仍然保留，以便和下次读取的数据进行拼接。思考：那么应该如何去判断一个业务数据的完整结束呢？方案一： 固定数据长度，客户端在发送数据的时候，每个数据包的长度固定（比如：1024 个字节），如果发送数据不足 1024 字节时，以空格补齐；服务端则每次读取固定长度是数据；方案二： 分隔符，每个数据包的结尾加一个特殊分隔符，服务端则读取到特殊分隔符则认为数据包结束；如果一次读取的数据没有结束符，则保留当前数据，等待下次读取；方案三： 将数据分为消息头和消息体，在头部保存了消息的数据长度，只有读取指定长度的数据就算完整数据包；方案四： 自定义协议，通过协议的规范进行发送和接受数据。当然，以上的方案 Netty 官方也考虑到了，并且为了简化开发人员的工作量，Netty 内置了常见的拆包器，具体如下：1. 固定长度的拆包器 FixedLengthFrameDecoder每个数据包的长度都是固定的，比如 1024，那么只需要把这个拆包器加到 pipeline 中，Netty 会把一个个长度为 1024 的数据包 (ByteBuf) 传递到下一个 channelHandler。2. 行拆包器 LineBasedFrameDecoder它是一个特殊的分隔符拆包器，以换行符作为结束符。3. 分隔符拆包器 DelimiterBasedFrameDecoder可以自定义自己的分隔符。4. 基于长度域拆包器 LengthFieldBasedFrameDecoder是最通用的一种拆包器，有一个存放数据长度的字段，读到该字段之后，往后面的数据读取一定长度的数据即可，只要你的自定义协议中包含长度域字段，均可以使用这个拆包器来实现应用层拆包。

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