# 通过Manager创建线程间共享的字典,列表等 """Manager 使用Manger创建的字典,列表等在不同进程中是可以共享的 和Queue类似,需要将创建的实例以参数的形式传入子进程在进行调用 """ from multiprocessing import Process, Manager """ 1、Foo函数的形参d是Manager创建的字典,l是Manager创建的列表,n表示是第几个进程(for 循环创建) 2、对字典列表进行操作(赋值),如果该字典和列表是共享的,最后打印时,会打印每个
可以直接使用list()创建一个新的列表,或者,使用list()将一个对象转换成列表。
Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。
我喜欢 Python 的原因之一是因为它简单,短短几行代码就可以做很多事情。Python 内置了很强大的数据结构,我们可以直接用,不必像其他语言一样先构造数据结构再使用。Python 内置了四种数据结构:列表、元组、字典、集合。只要掌握这四种内置数据结构,基本上就可以解决 80% 需要数据结构的问题了。
列表是 Python 最常用的数据类型,它是有序元素的集合,元素之间以逗号分隔,用中括号括起来,可以是任何数据类型。同时它也是一种序列,支持索引、切片、加、乘和成员检查等。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都有索引,索引正序从0开始,索引反序从-1开始。
列表用【】包含,内有数据对象,每个数据对象以‘,’分隔,每个数据对象称为元素
可见其有多重要,不用多说,我平时用的也很多,索性总结一下,把一些常用的方法写下来,分享给大家。
Python对象类型 说明:python程序可以分解成模块,语句,表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理,最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列) (1,‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合,类型,None,布尔型 还有模式对象,套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串,由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于,列表中的元素能够被修改,而字符串中的字符则不能被修改。换句话说,字符串的值是固定的,列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近,只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套,可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明,运行的表达式,决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是,一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型(它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码),但是它也是强类型语言(只能对一个对象性有效操作). 三、数字 整数,浮点,长整型等 支持一般的数学运算:+,- * % **(乘方) 5L,当需要有额外的精度时,自动将整型变化提升为长整型。 除表达式,python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引,序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个(不包括第3个) >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后(包括第3个) >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
字典 是无序的 键:值(key:value)对集合,键必须是互不相同的(在同一个字典之内)。
ipython:原生python不具有命令行补全等功能,这个工具提供了类似shell的功能,方便学习使用 安装: wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh #利用这个工具来管理python版本 sh Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh conda search python conda create -n py27 python=2.7 Anaconda #创建2.7的环境
浮点型也就是小数,浮点数对于很大或很小的数值,计算机会以科学记数法进行存储,把10用e来代替,例:1.23e9=1.23x109或者 0.000012=1.2e-5
集合的元素可以是不可变对象:数字、字符串、元祖、frozenset。集合里的元素是不重复的。
本文介绍了Python中enumerate函数的作用,以及如何使用它来遍历字符串、列表、元组和字典。同时,也举例说明了这些数据类型的区别和用法,并给出了相应的示例代码。
元组:相对简单,是str的扩展,与字符串一样,是一些元素的不可变有序序列。与字符串的区别是,元组(tuple)中的元素不一定是字符,其中的单个元素可以是任意类型,且它们彼此之间的类型也可以不同。
其实 这么火是有原因的,Jupyter能够在你打完一行代码,自动给你运行出结果,这样能极大提高我们的开发效率
作为无基础的初学者,只想先大概了解一下Python,随便编个小程序,并能看懂一般的程序,那些什么JAVA啊、C啊、继承啊、异常啊通通不懂怎么办,于是我找了很多资料,写成下面这篇日记,希望以完全初学者的角度入手来认识Python这个在量化领域日益重要的语言
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值,0相当于False btw:”空” 值相当于False:[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True,全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典,字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名,函数名 locals() #返回局部命名空间
综上所示:我们发现在列表尾部添加元素后,b的存储地址前后并没有改变属于原地操作列表,这样的话对内存的开销较小。
在这一章中,我将介绍字典数据类型,它提供了一种灵活的方式来访问和组织数据。然后,结合字典和上一章的列表知识,您将学习如何创建一个数据结构来模拟井字棋棋盘。
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Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组(ArrayList),用于顺序存储结构。
(1)、首先进行数据的输入,要求用字典储存学生信息,并将学生放入列表。因此,思路为:建立一个储存数据的列表data_list,并将字典作为列表的元素,每一个字典对应一个学生的信息,然后通过循环结构将输入的数据分别作为对应键的值。
在Python3中有六个标准的数据类型:Number(数字)、String(字符串)、List(列表)、Tuple(元组)、Set(集合)、Dictionary(字典),
'''字典的方法 d1.get() d1.setdefault() d1.pop() d1.popitem() d1.copy() d1.update() d1.items() d1.keys() d1.values() d1.fromkeys() d1.clear() ''' # 创建 d1 = {'name': 99, 3: 'z', 'l': [1, 2]} print(d1)
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符。 ---- 变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。 等号(=)用来给变量赋值。 等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。 例
程序员的追求就是不写代码,早日财务自由。不对,一不小心把实话说出来了,应该是将代码写得简洁,优雅。
Python基本数据类型一般分为:数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。
字典(dict, dictionary的简写)是Python中另一个非常重要的内置数据类型,是Python中映射类型(Mapping Type),它把“键”(key)映射到“值”(value),通过key可以快速找到value,它是一种“键值对”(key-value)数据结构。
Python提供多种数据类型来存放数据项集合,主要包括序列(列表list和元组tuple),映射(如字典dict),集合(set),下面对这几种一一介绍:
以上实例,两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b,字符串对象 "john" 分配给变量 c。
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符。
前言:这部分是基本语法的重点,也是py入门的一小步而已 前瞻篇 目录 1. 列表修改查找元素 修改查找元素 对列表的主要操作是增删改查 a=[1,2,3,4,5,6] print(a.index(5)) 输出4,表示5在这个列表中,第一次出现的下标为4, 对于index方法而言,如果要查找的元素在列表中出现了多次,就显示第一次出现的下标,并且查找时要保证查找元素在列表中,否则会报错 value=a[1] print(value) print(a.count(2))# count 方法表示查找指定
统计师的Python日记 【第一天】谁来给我讲讲Python? 我是一名数据分析师,曾在漫长的岁月中使用SAS、Matlab和R(使用频率依次递减)。其他如SPSS、STATA、Eviews也都是必备的基本技能。或许是网上嘈嘈杂杂的关于大数据、互联网的新形势争论,或许是招聘网站上越来越多的技能需求,让我在某一天突然想学点Python,是的需要学点Python了,虽然我现在不知道它能干什么。 “谁来给我讲讲Python?” 作为无基础的初学者,只想先大概了解一下Python,随便编个小程序,并能看懂一般的
Python随记(三)字典 字典(Dictionary) 也是序列(sequence)的一种,是另一种可变容器模型。字典的值并没有特殊的顺序,但是都存储在一个特定的键(Key)下。键可以是任意类型对
感谢 大家的支持 你们的阅读评价就是我最好的动力 我会坚持把排版内容以及偶尔的错误做的越来越好
在python所有的不可变类型里面,有一个比较重要的就是元组(tuple),如果某个值被定义为元组,那就意味着他的值不能修改,除非重新定义一个新的对象。
区别: (1) type()不会认为子类是一种父类类型 (2) isinstance()会认为子类是一种父类类型
在Linux中安装Python3命令,在官网下载 https://www.python.org/downloads/source/
3 深拷贝和浅拷贝 1 浅拷贝: 当列表中存在有个列表时,其修改这个列表中列表的某一个元素时,其他被拷贝的列表中的对应元素也将被拷贝,其在拷贝这个列表中的列表时,拷贝的是这个内嵌列表的内存位置。
Python是一种流行的开发语言,因为它易于学习和使用,这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中,掌握数据结构和算法非常重要,因为它们是编程中最基本的概念,也是编写高效代码所必需的。
BT种子文件使用了一种叫bencoding的编码方法来保存数据。 bencoding现有四种类型的数据:srings(字符串),integers(整数),lists(列表),dictionaries(字典) 编码规则如下: strings(字符串)编码为:<字符串长度>:<字符串> 例如: 4:test 表示为字符串"test" 4:例子 表示为字符串“例子” 字符串长度单位为字节 没开始或结束标记
糖豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟 一、Python 变量类型简介 1、Python中变量的特点: 我们知道,在Python中,变量有如下的特点: (1)变量不需要声明 Python的变量不需要声明,你
join方法是把一个列表中的数据进行拼接,拼接成字符串(与split方法相反,split方法是把一个字符串切割成列表)
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
豌豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟,文末有秘密! 文 | 豌豆 图 | 来源网络 变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成,元组与列表类似,不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似,元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同,可以嵌入任何类别的对象到其中,可以嵌套元组,列表,字典。 *通过偏移存取 同字符串,列表一样,在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作,如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串,元组不可变,不支持在原处修改。与字符串和列表类似,元组有序列. 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似,元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点(引用),并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组(非表达式) t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组,列表,字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个,不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法,逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下,python允许忽略元组的圆括号,仅当元组做为文字传递给函数调用(圆括号很重要)以及当元组在print语句中列出(逗号很重要)的特殊情况时,圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外,元组的操作和字符串以及列表是一致的,值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串,列表,字典中的方法。例如像对元组进行排序,通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组? Python的创造者,提到过把元组看作是简单的对象组合,把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性,保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具,可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象,可以作为计算机上的一个文件连接,在调用open之后,可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用,因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关,但其他文件方法可让查找文件中新位置,刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件,'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件(也就是
你好啊,我是阿巩。转眼已连续更新一周了,可咱毕竟是讲Python的公众号,不来点Python基础干货就有些说不过去,就像茶馆里没有茶、犬舍里没有狗子、老婆饼里没有老婆(都什么乱七八糟的比喻?!)之前有写过篇万字长文,今天来根据面试常问的内容整理下,做个精编版。日拱一卒,让我们开始吧!
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