在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
字典是通过键(key)索引的，因此，字典也可视作彼此关联的两个数组。下面我们尝试向字典中添加3个键/值(key/value)对： 这些值可通过如下方法访问： 由于不存在 'd' 这个键，所以引发了KeyError异常。 哈希表(Hash tables) 在Python中，字典是通过哈希表实现的。也就是说，字典是一个数组，而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即可能出现冲突，高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Pytho
字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
Python作为一门优雅的编程语言，提供了许多简洁、高效的方法来处理各种问题。然而，在Python 3.10之前，Python中并没有内置的switch语句，这可能会让一些程序员感到困惑。在这篇博文中，我们将介绍如何在不使用大量if语句的情况下优雅地处理条件分支，包括字典映射、函数组合和Python 3.10中引入的match-case语句。
我不求深刻，只求简单。 --三毛 1、起手 我呢，一个咖啡师，咖啡使我忙碌与充实。 每天端起咖啡，香气弥漫，轻轻一口，就在那一刹那，没有时间，没有空间，没有纷纷扰扰，没有我，没有咖啡...... 咖啡即禅。 大兄弟，把砖头放下，我知道装的有点过。 其实每天的生活是这样的：买咖啡豆，等咖啡豆，磨咖啡豆，萃取，打奶，拉花，拍照，收钱，记帐，写软文，做推广....... 人生是苦，如果你心里苦；人生是乐，如果你沉浸其中。 虽然每天这么多事，有Python在手，一切是那样的清晰与条理。 代码，就是计算机的语言，
上次我们分享了列表的底层原理，今天我们继续分享另外一个常用的Python数据结构，字典。字典的键值对，可以让我们可以很轻松的完成数据查询、添加和删除，说到键值对，我又不经意想到了散列表（哈希表）。
python 中的索引从 0 开始。在上面的块中，整数 6、4、1、5、9 是数组元素，0、1、2、3、4 是各自的索引值。
之前系列文章介绍了Python简单数据类型和序列数据类型，本文来学习一种新的映射数据类型：字典。
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
Python定义变量的时候不需要给出类型，直接定义即可，Python会自动判断变量类型。 String类型：
ps: python的声明的数组其实很JavaScript声明是一样的，只是没有声明类型
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
利用字典数组。可以对数组中的每个字符串排序，将排序结果作为键，原字符串作为值。如 { "aet": ["eat","aet","tea"] }。最后字典中所有的值就是答案。
python通过open方式读取文件数据，再通过load函数将数据转化为列表或字典；
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
所属系列：【Python工程师系列】 所属主题：【Python零基础】 1 编码格式建议 不用Tab缩进，用4倍空格缩进 必要时换行（避免单行超出79个字符） 用空格区分函数或者类或者函数内部的一
《python中数组（numpy.array）的基本操作》这篇文章ok，地址：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/83240024
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
Python dict即字典，是一种非常有用的数据结构，相当于其他语言的Map，这种数据结构采用键值对(key-value)形式存储，具有非常快的查询速度，即使在数据量十分庞大的情况下也依然如此。 P
pyhon 元组数组类型，用小括号代表，具有顺序关系，不可以修改，是只读型数组，用来保护不需要改变的数据
参考 python 字典(Dictionary) items()方法 - 云+社区 - 腾讯云
本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先，导入 NumPy 和 Pandas：
pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。
你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。 你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。 你可以按任意顺序返回答案。
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
一、字典是python中最灵活的内置数据结构类型，如果把列表看作是有序的对象集合，那么字典就是无序的集合，字典和列表的主要差别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移量存取。python字典的主要属性如下：
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。
在程序中定义一个变量时，这个变量是有作用范围的。变量的作用范围被称为它的作用域。根据定义变量的位置，变量分为如下两种：
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
这篇文章主要介绍了Python 字典(Dictionary)的详细操作方法,需要的朋友可以参考下： Python字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。 一、创建字典 字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下： dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} 也可如此创建字典 dict1 = { 'abc': 456 }; dict2 = { 'abc': 123, 9
这篇文章的由来是由于上一篇发送post请求的接口时候，参数传字典（dict）和json的缘故，因为python中，json和dict非常类似，都是key-value的形式，为啥还要这么传参，在群里问了一些人，也说不出个所以然了，还是自己动手丰衣足
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
本期讲述字典相关知识。 字典练习程序，字典详解（创建字典、访问字典中的值、修改字典、删除字典、字典的特性和内置方法函数） 程序练习： 利用字典的特性编写一个程序，功能图如下： 程序如下： print
python3.7之前的字典结构，经典粗暴的hash表实现方式，这样的话每次hash表的扩容和缩容都可能导致hash值的改变。
Python 教程 欢迎来到Python的世界，本教程将带你遨游Python，领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者，尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式，因此只精选了部分Python的功能，请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版)，特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
每个函数在执行时，系统都会为该函数分配一块“临时内存空间”，所有的局部变量都被保存在这块临时内存空间内。当函数执行完成后，这块内存空间就被释放了，这些局部变量也就失效了，因此离开函数之后就不能再访问局部变量了。
Python是一种非常具有表现力的语言，它提供了不同的结构来简化开发人员的工作。该列表是python提供的最受欢迎的数据结构之一。在常规工作流程中，我们在列表中添加元素或从列表中删除元素。但是在这种浮动的情况下，我们需要获取列表的长度。我们如何获得列表的长度或大小？在本教程中，我们将研究获取长度列表的不同方法。
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的是，由于本教程篇幅有限，有很多内容我会直接使用代码来说明加以少许注释。
作为一个半路出家的算法小白，最近尝试着刷一下力扣，来扩展些思维，毕竟总是写一些复杂度非常高的代码也不是那么回事。
字典是一种常见的数据结构，通常在别的语言里，可能会称呼它为哈希表，HashMap。无论怎么样，字典其实就是键值对。是以key-value的形式存在的。
本例是Python基础示例。涉及Python基础，包括语法、字典型数据结构、类、引入库、pickle实现的存储器、异常处理等。 示例是一个电话本。可以对电话本进行增加、删除、修改、获取列表和获取单人的。 Python中，Pickle和cPickle都可以完成存储器的任务，不过cPickle是C语言所写，据称性能高于Pickle1000倍 Python中的Pickle是把一个对象存入文件中。作为完全面向对象的语言，在声明/初始化一个变量的时候，比如字典，也就是关联数组，Python其实是在实例化一个字典对象。那么Pickle就可以把这个字典对象存入一个文件，读出来的时候不但这个字典是完整的数据，而且可以继续使用这个字典对象的方法。 Python是用缩进来时别语句块的。因为我是在VIM下写好复制出来的，所以在博客看到的可能缩进会有问题。
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