迭代字典列表时出现意外输出- Python和Microsoft Graph API - 腾讯云开发者社区

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（Python基础）新时代语言！一起学习Python吧！（四）：dict字典和set类型；切片类型、列表生成式；map和reduce迭代器；filter过滤函数、sorted排序函数；lambda函数

dict字典 Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。...如果key不存在，dict就会报错： d["test"] Traceback (most recent call last): File "E:\Python\Python基础\dictAndSet.py...对比 list dict list 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；查找和插入的时间随着元素的增加而增加；需要占用大量的内存，内存浪费多。占用空间小，浪费内存很少。...因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串 'ABCDEFG'[:3] # 'ABC' 'ABCDEFG'[::2] # 'ACEG' 'ABCDEFG'[::-1] # 'GFEDCBA' 列表生成式...6, 7, 8, 9] [x * x for x in range(0,10)] # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 可以这么理解：先执行集合循环，然后将每次迭代后的结果返回给变量

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Python 推导式

Python的推导式是一种独特而强大的表达式方式，能够以一行代码创建新的列表、元组、字典或集合。推导式基于已有的数据结构进行计算或转换，使得代码更加简洁易懂。...Python 推导式是一种简洁而强大的构造新数据结构的方式，允许你在一行代码中生成一个列表、元组、字典或集合。推导式是基于已有的数据结构进行计算或转换的一种方式。...它们通常使用一个表达式来计算字典的键和值。...在使用推导式时，应该注意异常的处理，避免出现意外的错误。总之，使用推导式时需要注意推导式的效率、可读性、语法、类型和异常处理等方面，以确保代码的正确性和可维护性。...总结： Python的推导式是一种简洁而强大的构造新数据结构的方式，能够在代码中生成列表、元组、字典或集合。

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挑战30天学完Python：Day10 循环

默认循环字典时候会迭代字典的key set 集合 for 迭代 it_companies = {'Facebook', 'Google', 'Microsoft', 'Apple', 'IBM', '...，那增加一个条件判断，当关键词等于skills时，增加一个循环打印技能列表。...循环从0到100进行迭代，并输出所有数字的和。...所有数据相加总和 = 5050 使用for循环从0到100进行迭代，并输出所有偶数和所有奇数的和。所有偶数的和是2550。所有奇数的总和是2500。 CONGRATULATIONS !...GitHub：点击底部原文跳转查看系列阅读： Day9逻辑语句-条件 Day8数据类型-字典dict Day7数据类型-集合set Day6数据类型-元组tuple Day5数据类型-列表list

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一文搞懂Python深拷贝与浅拷贝使用和区别

欢迎阅读本篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的入门到精通指南。在Python开发中，理解拷贝是至关重要的，因为它涉及到数据的复制和共享，对于避免潜在的bug和性能优化都有着重要作用。...尽管列表中的元素本身被复制，但嵌套列表内的引用仍然是相同的。这可能导致在修改嵌套列表时出现意外行为。...shallow_copy_list[3][0] = 99 print(original_list) # 输出: [1, 2, 3, [99, 5]] 字典的浅拷贝字典的浅拷贝可以通过dict()构造函数或...与列表类似，浅拷贝后的字典仍然保留了原始字典中各项的引用。...使用copy模块实现拷贝 Python的copy模块提供了方便的方法来执行浅拷贝和深拷贝。

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networkx中的对象的使用

_eq__方法：__hash__方法将perma_id作为node对象的散列值，由于是perma_id，而且python会动态增加散列表的长度所以基本不会发生散列冲突，__eq__函数将两个对象是否相同的依据改为它们的...对象:node = Node(1, 2, 'red')output:Node(perma_id=1, value=2, color='red')现在我们尝试多加几个点，并将它们放在一张无向图里面，然后输出...这个时候我有两种解决方法：1.在创建节点时使用一个字典将perma_id和节点对象关联起来，查询信息时就直接将perma_id映射到节点对象，然后再去查询，字典查询的复杂度永远为O(1),但是会有额外的字典存储的空间开销...Node(perma_id=1, value=18, color='red'), Node(perma_id=5, value=53, color='purple'))由于fiter方法需要遍历整个可迭代对象...同时，如果使用的是字典类型的数据，也可以使用映射或者filter的方法去获取字典的详细数据，也可以将字典映射存储到数据库中，或者将节点和边存储到数据库中，而不是存储整个图结构。

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如何通过追踪代码自动发现网站之间的“关联”

使用SpyOnWeb API SpyOnWeb.com是一个不断抓取网站追踪代码，名称服务器和其他信息的网站，所以它能帮助显示网站之间的连接。...第13-20行：在这里我们设置命令行参数解析，以便轻松地传递一个域名，一个包含域名列表的文件，并允许为我们的图形输出指定的文件名。我们现在添加一个简单的函数，它将在绘制之前清理追踪代码。...第67-69行：我们遍历提取代码的列表（67行），然后将其通过clean_tracking_code函数将其传递到清理和规范代码部分，接下来测试我们是否已经有了这个代码（72行），如果没有，就将其添加到连接字典中...第205行：我们定义了graph_connections函数，它接收连接字典，起始域名列表和要输出图形的文件名。第207行：我们初始化一个新的networkx Graph对象。...运行使用类似以下命令运行： python website_connections.py --domain southafricabuzz.co.za --graph southafrica.gexf

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一骑红尘妃子笑，CodeBuddy运荔枝

任务要求目标：使用以下城市图，用你熟悉的算法（如 Dijkstra、A*）找出从深圳→西安的最优路线，并输出路径和总代价城市图如下：括号中的数字代表运输时间（单位：小时） city_graph = {...同时Craft 自动修改Python脚本，确保它能正确处理中文字符。在脚本开头添加编码声明，并确保输出时使用正确的编码。..., start, end): """ 使用Dijkstra算法找出从起点到终点的最短路径参数: graph: 城市图，格式为字典的字典 start: 起始城市...算法脚本内容在增加了断路逻辑之后的Python 脚本，自动运行会输出我们原始的最优路线结果cmd.exe /c "python find_optimal_route.py" 从深圳到西安的最优路线:...: 城市图，格式为字典的字典 start: 起始城市 end: 目标城市 unavailable_cities: 不可达的城市列表返回: shortest_path

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Python数据结构与算法优化技巧：提高性能和效率的实用指南

使用内置数据结构Python提供了许多内置的数据结构，如列表、字典、集合等，它们在大多数情况下都能满足需求，并且具有良好的性能。...使用生成器和迭代器在处理大量数据时，可以使用生成器和迭代器来节省内存和提高效率。生成器可以动态生成数据，而不需要一次性将所有数据加载到内存中。迭代器则可以实现惰性计算，只在需要时才生成数据。...使用列表推导式和生成器表达式列表推导式和生成器表达式是Python中非常强大的工具，它们可以简洁地创建新的列表或生成器，并且通常比传统的循环方式更高效。...本文介绍了一系列优化技巧，涵盖了以下方面：选择合适的内置数据结构： Python提供了丰富的内置数据结构，如列表、字典、集合等，根据具体需求选择合适的数据结构可以提高程序性能。...使用生成器和迭代器：生成器和迭代器能够节省内存并提高效率，特别适用于处理大规模数据。

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Graphtage：革命性的语义差异比较工具，支持多格式树形结构对比

其名称结合了“graph”（图）和“graftage”（嫁接术）的含义。...本文将深入介绍：Graphtage 的独特优势开发背景工作原理库集成方法现有差异工具的不足树结构中的有序节点（如 JSON 列表）和映射结构（如 JSON 字典）对传统工具构成挑战。...）核心算法实现有序序列匹配：采用基于 Levenshtein 距离度量的在线构造性算法（类 Wagner-Fischer 算法），通过无限映射迭代收敛至最优编辑序列字典匹配：通过求解源字典与目标字典键值对完全二分图的最小权匹配问题实现应用扩展...Graphtage 既可作命令行工具，也可作为 Python 库直接调用。...未来计划支持抽象语法树比较，实现变量变更检测和代码块重排序分析。结合 PolyFile 工具时，甚至可对非树形结构的任意文件格式进行语义化差异比较。

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深度学习_1_Tensorflow_1

当运行的元素不是默认图的时候,会报错 with tf.Session() as sess: print(sess.run(sum1)) # 输出值 # 创建新的图 g = tf.Graph()...https://www.tensorflow.org/versions/r1.0/api_guides/python/math_ops # ==============================...(error) 每个列表平均值 # ===========梯度下降api # tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) # minimize...saver = tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) # var_list:指定要保存和还原的变量,作为一个dict或列表传递 # max_to_keep..._FlagValuesWrapper # 初始化 flags.max_step=100 # 修改或获取 # 定义完成后运行文件时 python xx.py --max-step=500 即可传入

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tf.Session

fetches: 单个图形元素、一组图形元素或一个字典，其值是图形元素或图形元素列表(请参阅运行文档)。feed_dict:将图形元素映射到值的字典(如上所述)。...返回值:如果fetches是单个图形元素，则使用单个值;如果fetches是列表，则使用值列表;如果fetches是字典，则使用与之相同的键的字典(有关运行，请参阅文档)。...当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。注意:(i) reset()目前仅为分布式会话实现。...在适当的时候，这个步骤的非张量输出将被收集到这里。例如，当用户打开跟踪选项时，所分析的信息将被收集到这个参数中并传递回去。...参数:fetches:单个图元素、图元素列表或字典，其值是图元素或图元素列表(如上所述)。feed_dict:将图形元素映射到值的字典(如上所述)。

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Python集合：高效处理无序唯一数据的利器

这种特性让集合在处理去重、成员检测和集合运算等任务时表现出色。本文将从集合的基本特性出发，通过实际案例展示其核心用法，并探讨其在性能优化中的巧妙应用。...numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3]squares = {x**2 for x in numbers}print(squares) # {1, 4, 9}集合推导式在处理数据转换和过滤时特别有用...# 创建冻结集合immutable_set = frozenset([1, 2, 3, 4]) # 作为字典键graph = { frozenset([1, 2]): "edge1", frozenset...([2, 3]): "edge2"}print(graph[frozenset([1, 2])]) # 输出: edge1冻结集合在需要哈希化的集合场景中非常有用，比如构建图结构或记忆化缓存。...四、集合的常见误区4.1 误用可变对象集合只能包含不可变对象，尝试存储列表或字典会导致错误。

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python程序的循环结构（专题）

实际应用场景：在迭代列表时，获取元素的同时还能知道它们在列表中的位置。在处理字典时，获取键值对的同时知道其在字典中的位置。在需要在循环中更新列表元素时，避免因修改索引而引发错误。...迭代器与生成器的概念在Python中，迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是处理大规模数据集或无限序列时的重要工具。它们不仅提供了高效的性能，还能有效地减少内存消耗。...生成器：是一种特殊类型的迭代器，它使用yield语句来产生值。生成器函数可以暂停执行并在需要时恢复，有效地节省了内存。如何使用迭代器和生成器？...注意事项：在处理迭代器和生成器时，要注意异常的处理，确保循环能够正确终止。通过理解和运用迭代器与生成器，你可以在循环结构中更加高效地处理大规模数据，提高程序的性能和可维护性。...总结以上是Python中两种主要的循环结构。您可以根据具体需求选择适合的循环来实现所需的迭代和重复操作。记得在循环中正确处理循环变量的值，以避免出现意外结果或死循环。

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从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

只有少量种类的输入格式，仅有一种输出格式 HDF5（虽然你总是可以使用它的 Python/C++/Matlab 接口来运行，并从中得到输出数据）。不适用于构建循环网络。 2....优点：提供动态计算图（意味着图是在运行时生成的），允许你处理可变长度的输入和输出，例如，在使用 RNN 时非常有用。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...%d 次后，训练损失为 %g"%(i,training_loss)) 上面的代码定义了一个简单的三层全连接网络（输入层、隐藏层和输出层分别为 2、3 和 2 个神经元），隐藏层和输出层的激活函数使用的是

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Tensorflow源码解析3 — TensorFlow核心对象 – Graph

g print tf.get_default_graph() print tf.get_default_graph() 输出如下 python.framework.ops.Graph..._lock: # 将op以id和name分别构建字典，添加到_nodes_by_id和_nodes_by_name字典中，方便后续快速索引 self....由Node和Edge，即可以组成图Graph，通过任何节点和任何边，都可以遍历完整图。Graph执行计算时，按照拓扑结构，依次执行每个Node的op计算，最终即可得到输出结果。...系统中存在默认的Graph，初始化Graph时，会添加一个Source节点和Sink节点。Source表示Graph的起始节点，Sink为终止节点。...)传递的fetches和feeds列表，反向遍历全图full graph，实施剪枝，得到最小依赖子图。

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python基础测试题

字符串 list列表 set集合 dict字典 boll布尔空None 5个python内置函数：print打印 input输入 len() del删除 ord()ascil转化为数字...inspect 判断是否为数据类型的模块 collections 可以添加计数器和判断是否为迭代对象...or迭代器 functools 不晓得是啥模板但是与reduce相关 matc...' __init__:创建对象初始化时 __del__:对象即将销毁时 __new__:创建对象时 __enter__:开始执行with语句时...__:以字典方式获取对象不存在的属性时 __copy__:浅拷贝对象时 __deepcopy__:深拷贝对象时 ''' """ # 列表排序：算法不限，支持升序和降序

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从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

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ONNX 开始

= _onnx_graph_name_map(graph.value_info) 获取节点输入名称索引辅助找出指定输入名称的节点列表。...输出同样。...) 获取图属性位置辅助找出图某属性所在列表位置。...(graph.node, node) 获取某区间的节点辅助找出某区间的节点字典。...://gist.github.com/ikuokuo/29c5b7eaf6601b75302162ea28865fb9 [3] ONNX Python API: https://github.com/onnx

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Theano学习笔记（一）——scan函数

构造出描述一步迭代的输出的变量。同样还需要看成是 theano 的输入变量，表示输入序列的所有分片和过去的输出值，以及所有赋给 scan 的 non_sequences 的这些其他参数。...sequences：scan进行迭代的变量；序列是 Theano 变量或者字典的列表，告诉程序 scan 必须迭代的序列，scan会在T.arange()生成的list上遍历。 ...任何在 sequence 列表的 Theano 变量都会自动封装成一个字典，其 taps 被设置为 [0] outputs_info：初始化fn的输出变量，描述了需要用到的初始化值，以及是否需要用到前几次迭代输出的结果...，dict(initial=X, taps=[-2, -1])表示使用序列x作为初始化值，taps表示会用到前一次和前两次输出的结果。...如果当前迭代输出为x(t)，则计算中使用了(x(t-1)和x(t-2)。

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TensorFlow架构与设计：会话生命周期

相关文章：图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统：前端系统：提供编程模型...在Python前端，Session的生命周期主要体现在：创建Session(target) 迭代执行Session.run(fetches, feed_dict) Session....)：有且仅有一次 Session.Extend(graph)：零次或多次迭代执行Session.Run(inputs, outputs, targets) 关闭Session.Close 销毁Session...创建/扩展图迭代运行接着，Python前端Session.run实现将Feed, Fetch列表准备好，传递给后端系统。后端系统调用Session.Run接口。...每次Step，计算图将正向计算网络的输出，反向传递梯度，并完成一次训练参数的更新。

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（Python基础）新时代语言！一起学习Python吧！（四）：dict字典和set类型；切片类型、列表生成式；map和reduce迭代器；filter过滤函数、sorted排序函数；lambda函数

Python 推导式

挑战30天学完Python：Day10 循环

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Graphtage：革命性的语义差异比较工具，支持多格式树形结构对比

深度学习_1_Tensorflow_1

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