python里面词典作用是啥？

Posted 2023-05-05

在 Python 中，字典（Dictionary）是一种可变容器模型，用于存储键值对（key-value）映射关系。它的作用是将一组数据与一个唯一的键（key）关联起来，使得我们可以通过键来快速地查找、访问或修改对应的数据。与列表（List）和元组（Tuple）不同，字典中的元素是无序的，我们可以通过键来访问对应的值，而不必按照元素的顺序进行访问。
在实际编程中，字典通常用于以下几个方面：
1. 存储数据：字典可以用来存储一组键值对数据，例如存储学生的姓名和成绩、存储员工的工号和工资等。通过键来访问对应的值，可以快速地查找和修改数据。
2. 作为参数和返回值：字典可以作为函数的参数和返回值，用于传递和返回多个数据。例如，我们可以定义一个函数，接受一个字典作为参数，来实现对字典中的数据进行操作。
3. 统计计数：字典可以用来进行数据的统计和计数。例如，我们可以使用字典来统计一段文本中不同单词出现的次数，或者统计一组数据中不同元素出现的次数。
4. 缓存数据：字典可以用来缓存一些计算结果或中间数据，以便后续的计算或操作。例如，我们可以将一些常用的数据或计算结果存储在字典中，以避免重复计算和提高程序的运行效率。
总之，字典是 Python 中非常重要和常用的数据结构，它提供了一种灵活、高效和易用的方式来存储和操作数据。 参考技术A 你问的是字典吧？
Python中的字典（dictionary）是一种可变容器模型，用于存储键-值（key-value）对。字典中的键是唯一的，而值可以不唯一。字典是一种非常常用的数据结构，它有以下几个作用：
快速查找和访问：由于字典中的键是唯一的，因此可以通过键来快速查找和访问对应的值。与列表等序列容器不同，字典的查找时间复杂度是常数级别的，不随字典大小的增加而增加，因此在需要快速查找和访问数据的场合，字典是一种很好的选择。
1、存储结构化数据：字典可以用来存储结构化数据，例如JSON格式的数据、XML格式的数据等。通过使用字典，可以方便地对这些数据进行操作和处理。
2、映射关系：字典可以用来表示映射关系，例如将学生的姓名映射到其成绩上。在这种场合下，字典中的键就是学生的姓名，而值就是对应的成绩。
3、缓存：字典可以用来实现缓存机制，例如将计算过的数据存储在字典中，下次需要这些数据时可以直接从字典中取出，避免了重复计算的开销。
总之，字典是Python中非常重要的数据结构之一，它有着广泛的应用场景，可以帮助我们更加高效地处理和管理数据。 参考技术B 在Python中，字典是一种可变容器模型，用于存储键值对。字典可以通过键来快速访问对应的值，类似于其他编程语言中的关联数组或哈希表。字典是Python中常用的数据类型之一，其主要作用如下：

1. 存储键值对：字典是由一系列键值对组成的，每个键值对表示一个映射关系，其中键和值都可以是任意可哈希的对象。
2. 快速访问：通过键可以快速地查找对应的值，无需遍历整个字典。这使得字典非常适合用于大量数据的快速查找和更新。
3. 动态扩展：字典是动态结构，可以随时向其中添加或删除键值对，不需要事先声明大小。

字典的常见操作包括添加、删除、查找、修改等，其具体用法请参考Python官方文档或相关教程。

Linux里面YARN作用是啥？

yarn是一个进行nodejs包管理的工具，可以方便管理nodejs依赖包，功能类似npm，但是包依赖管理上更方便。 参考技术A Linux里面Yarn是一个分布式资源管理和调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源。其上可运行各类分布式运算程序。相当于一个分布式的操作系统平台。 参考技术B Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》 参考技术C Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》 参考技术D Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系 这张图就是一个简单的Hadoop生态圈，MapReduce是负责读取HDFS里面的数据，YARN是负责资源调度的，Spark就不用说了，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，更多知识请查看《Linux就该这么学》