键值

文章目录 1 字典的用途 2 基本用法 2.1 创建字典 2.2 基本操作 2.3 将字符串格式设置功能用于字典 2 字典方法 2.1 clear copy 2.3 fromkeys 2.4 get 2.5 items 2.6 keys 2.7 values 2.8 pop 2.9 popitem 2.10 setdefault 2.11 update 可以通过名称来访问各个值的数据结构，成为映射（mapping)，字典是Python中唯一的内置映射类型，其中的值不按顺序排列，而是存储在键下。键可能是数，字符串或元组。 1 字典的用途 字典旨在让你能够轻松的找到特定的单词（键），以获取其定义（值）。如： 表示棋盘的状态，其中每个键都是由坐标组成的元组； 存储文件修改的时间，其中键为文件名； 数字电话/地址簿。 2 基本用法 字典由键及其相应的值组成，这种键值对成为项（item）。如： >> > people = { 'Li' : 886 , 'tang' : 12 } >> > people { 'Li' : 886 , 'tang' : 12 } 每个键与其值之间都用冒号分隔，项之间用逗号分隔，而整个字典放在花括号内。 2.1 创建字典 使用函数 dict 从其他映射或者键值对序列创建字典。 >> > items = [ ( 'name' , 'Li' ) , ( 'age' ,

　　求两个数组的交集问题可以使用array_intersect(),array_inersect_assoc,array_intersect_key来实现，其中array_intersect()函数是求两个数的交集，返回一个交集共有元素的数组（只是数组值得比较）、array_intersect_assoc()函数是将键值和值绑定，一起比较交集部分、array_intersect_key()函数是将两个数组的键值进行比较，返回键值交集的数组。 　　但实际应用中也遇到了一些小问题，正如下： 　　实例： <?PHP $array = array("red"=>"Red","green"=>"red4","Red15"=>"Red",7=>"Level","Width"=>"Red","azzzz1"=>"art","peak"=>158); $array1 = array("red"=>"Red2","greena"=>"red","Red15"=>"Red",7=>"Level","Width"=>"Red","azzzz"=>"art","peak"=>158); $num = array_intersect($array,$array1); print_r ($num); echo "<br />"; $num = array_intersect_assoc($array,

什么是元组？（tuple） emmmmmm，这个没必要深究吧，就是一排‘元素’，一行 格式： a = (1,2,3,4,5,6,7,8,9)用小括号表示的，极为元组。 其有序，且不可更改，可以对比str、list看。 书写的时候注意点，由于（）在代码中常见，为了方式发生自己的误读，一般元组在元素最后会补一个逗号。如 print((1,2,3,4,5,6,7,)) 功能情况 .count()：查找指定元素在元组中出现了几次 .index()：查找指定元素在元组的序号位置 什么是字典？（dict） 格式 a = {'k':'1','s':'2'} 字典以大括号表示，其中元素为键值对（items） 键值对（items）的特点：有键key和值value成对组成 其中value可以是任何一样东西，字典、元组、列表、字符串、数字都可以，但是key不可以是可修改内容，比如列表、字典（没错，字典内容可以类似列表修改） .clear()：这个是清除字典内所有内容 .copy()：这个是浅复制字典 .fromkeys（key，value）：在没有字典情况下创建字典，以第一个参数key的可迭代对象作为新字典的key，统一值输出 s = dict.fromkeys('12345',1000) .items()：将键值对以列表形式输出 .keys()：将键值对的键以列表形式输出 .values()

python学习笔记之 字典 创建字典 字典是python中数据类型之一，可存储任意类型的对象，可以理解为：字典中保存两组数据，其中一组是关键数据，被称为key；另一组可以通过key来访问，称为value；key与value间具有映射关系。 类似变量名与变量值的关系，程序需要通过key来访问value，因此字典中的key不允许重复，否则前面key值的value会被后面的覆盖。 dic={ 2: 5, 'key2':2, 'key3':'3', 'key4':'4', } 创建字典的格式如上，使用等号 = 和花括号 {} 创建。key与value间用冒号 : 分隔，每个键值之间用逗号 , 间隔 value可以取任何数据类型，key只可以取字符串，元组或数字 对上面字典 dic 执行 print(dic[2]) ，结果为 5 访问字典中的值 在中括号中放入字典中的key以访问相应的value，格式如下 print(dic['key2']) print(dic[2]) 若用字典里没有的key值访问，则报错 修改字典 1.为字典添加键值时，只需为字典里不存在的key赋值便可添加键值 dic['key5']=input('input key5:') print(dic) 得到结果 input key5:11 {2: 5, 'key2': 2, 'key3': 3, 'key4': 4,

Map JavaScript 的对象（Object），本质上是键值对的集合（Hash 结构），但是传统上只能用字符串当作键。这给它的使用带来了很大的限制。 ES6 提供了 Map 数据结构。它类似于对象，也是键值对的集合，但是“键”的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键。也就是说，Object 结构提供了“字符串—值”的对应，Map 结构提供了“值—值”的对应，是一种更完善的 Hash 结构实现。如果你需要“键值对”的数据结构，Map 比 Object 更合适。 const m = new Map(); const o = {p:"hello world"}; m.set(o,'content'); console.log(m.get(o)); // content console.log(m.has(o)); // true console.log(m.delete(o)); // true console.log(m.has(o)); // false 上面代码使用 Map 结构的set方法，将对象o当作m的一个键，然后又使用get方法读取这个键，接着使用delete方法删除了这个键。 上面的例子展示了如何向 Map 添加成员。作为构造函数，Map 也可以接受一个数组作为参数。该数组的成员是一个个表示键值对的数组。 const map = new Map([[

　　Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示(以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串)，而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic string,SDS)的抽象类型，并将SDS用作Redis的默认字符串表示。 　　当Redis需要的不仅仅是一个字符串面量，而是一个可以被修改的字符串值时，Redis就会使用SDS来表示字符串值，比如在Redis的数据库里，包含字符串值得键值对在底层都是由SDS来实现得。 　　客户端执行命令 　　　　set msg "hello world" 　　那么Redis将在数据库中创建一个新得键值对，其中 　　　　键值对得键是一个字符串对象，对象得底层实现是一个保存着字符串“msg”的SDS 　　　　键值对的值也是一个字符串对象，对象的底层实现是一个保存着字符串“hello world”的SDS 　　又比如，客户端执行命令 　　　　rpush fruits “apple” “banana” “cherry” 　　那么Redis将在数据库中创建一个新的键值对，其中 　　　　　键值对的键是一个字符串对象，对象底层实现是一个保存了字符串“fruits”的SDS 　　　　　键值对的值是一个列表对象，列表对象包含了三个字符串对象，这三个字符串对象分别由三个SDS实现:第一个SDS保存着字符串“apple”，第二个SDS保存着字符串

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 数据库查询是数据库的最主要功能之一，我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化，这篇文章对索引做一个系统的梳理，希望对大家有帮助。 一、MySQL有哪些索引类型 索引的分类可以从多个角度进行，下面分别从数据结构，物理存储和业务逻辑三个维度进行划分。 1、从数据结构角度 （1）B+树索引(O(log(n))) 关于B+树索引，后面会深入解析 （2）hash索引 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引 只有Memory存储引擎显示支持hash索引 （3）FULLTEXT索引 现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了 （4）R-Tree索引 用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引 2、从物理存储角度 （1）聚集索引（clustered index） 正文内容按照一个特定维度排序存储，这个特定的维度就是聚集索引； Innodb存储引擎中行记录就是按照聚集索引维度顺序存储的，Innodb的表也称为索引表；因为行记录只能按照一个维度进行排序

javaSE学习笔记（11）--- Map 1、Map集合 现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，系统用户名与系统用户对象等，这种一一对应的关系，就叫做映射。Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象，即 java.util.Map 接口。 我们通过查看 Map 接口描述，发现 Map 接口下的集合与 Collection 接口下的集合，它们存储数据的形式不同，如下图。 Collection 中的集合，元素是孤立存在的（理解为单身），向集合中存储元素采用一个个元素的方式存储。 Map 中的集合，元素是成对存在的(理解为夫妻)。每个元素由键与值两部分组成，通过键可以找对所对应的值。 Collection 中的集合称为单列集合， Map 中的集合称为双列集合。 需要注意的是， Map 中的集合不能包含重复的键，值可以重复；每个键只能对应一个值。 Map常用子类 通过查看Map接口描述，看到Map有多个子类，这里我们主要讲解常用的HashMap集合、LinkedHashMap集合。 HashMap<K,V> ：存储数据采用的哈希表结构，元素的存取顺序不能保证一致。由于要保证键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。 LinkedHashMap<K,V> ：HashMap下有个子类LinkedHashMap

作用：用于缓存 官网 https://pythonhosted.org/Flask-Cache/ 安装 pip install Flask-Cache 或 pip install Flask-Caching 配置（三种方式） 第一种 from flask import Flask from flask_caching import Cache app = Flask(__name__) # Check Configuring Flask-Caching section for more details cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) 第二种 cache = Cache(config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) app = Flask(__name__) cache.init_app(app) 第三种 #: Method A: During instantiation of class cache = Cache(config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) #: Method B: During init_app call cache.init_app(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) 配置多个缓存实例

1.B树与B+树的区别？ 1. B+树改进了B树, 让内结点只作索引使用, 去掉了其中指向data record的指针, 使得每个结点中能够存放更多的key, 树的层高能进一步被压缩, 使得检索的时间更短. 2. 由于底部的叶子结点是链表形式, 因此也可以实现更方便的顺序遍历 2.MySQL中HASH索引和B+树索引的区别？ B+索引: B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接 在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。 哈希索引: 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。 两者的区别: 1. 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提 是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据 2. 从示意图中也能看到，如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算 法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索 3. 同理