Python中dictionary items()系列函数的用法实例
本文实例讲述了Python中dictionary items()系列函数的用法,对Python程序设计有很好的参考借鉴价值。具体分析如下:
先来看一个示例:
import html # available only in Python 3.x def make_elements(name, value, **attrs): keyvals = [' %s="%s"' % item for item in attrs.items()] attr_str = ''.join(keyvals) element = '<{name}{attrs}>{value}</{name}>'.format( name = name, attrs = attr_str, value = html.escape(value)) return element make_elements('item', 'Albatross', size='large', quantity=6) make_elements('p', '<spam>')
该程序的作用很简单,就是生成HTML标签,注意html这个模块只能在Python 3.x才有。
起初我只是注意到,生成标签属性列表的keyvals这个dictionary类型变量构建的方式很有意思,两个%s对应一个item,所以就查阅了相关的资料,结果扯出了挺多的东西,在此一并总结。
注:下面所有Python解释器使用的版本,2.x 对应的是2.7.3,3.x 对应的是3.4.1
在 Python 2.x 里,官方文档里items的方法是这么说明:生成一个 (key, value) 对的list,就像下面这样:
>>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} >>> d.items() [('quantity', 6), ('size', 'large')]
在搜索的过程中,无意看到stackoverflow上这样一个问题:dict.items()和dict.iteritems()有什么区别? ,第一个答案大致的意思是这样的:
“起初 items() 就是返回一个像上面那样的包含dict所有元素的list,但是由于这样太浪费内存,所以后来就加入了(注:在Python 2.2开始出现的)iteritems(), iterkeys(), itervalues()这一组函数,用于返回一个 iterator 来节省内存,但是在 3.x 里items() 本身就返回这样的 iterator,所以在 3.x 里items() 的行为和 2.x 的 iteritems() 行为一致,iteritems()这一组函数就废除了。”
不过更加有意思的是,这个答案虽然被采纳,下面的评论却指出,这种说法并不准确,在 3.x 里 items() 的行为和 2.x 的 iteritems() 不一样,它实际上返回的是一个"full sequence-protocol object",这个对象能够反映出 dict 的变化,后来在 Python 2.7 里面也加入了另外一个函数 viewitems() 和 3.x 的这种行为保持一致
为了证实评论中的说法,我做了下面的测试,注意观察测试中使用的Python版本:
测试1(Python 2.7.3):
Python 2.7.3 (default, Feb 27 2014, 19:58:35) [GCC 4.6.3] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} >>> il = d.items() >>> it = d.iteritems() >>> vi = d.viewitems() >>> il [('quantity', 6), ('size', 'large')] >>> it <dictionary-itemiterator object at 0x7fe555159f18> >>> vi dict_items([('quantity', 6), ('size', 'large')])
测试2(Python 3.4.1):
Python 3.4.1 (default, Aug 12 2014, 16:43:01) [GCC 4.9.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} >>> il = d.items() >>> it = d.iteritems() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems' >>> vi = d.viewitems() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'dict' object has no attribute 'viewitems' >>> il dict_items([('size', 'large'), ('quantity', 6)])
可以看到在 Python 3.x 里面,iteritems() 和 viewitems() 这两个方法都已经废除了,而 item() 得到的结果是和 2.x 里面 viewitems() 一致的。
2.x 里 iteritems() 和 viewitems() 返回的内容都是可以用 for 来遍历的,像下面这样
>>> for k, v in it: ... print k, v ... quantity 6 size large >>> for k, v in vi: ... print k, v ... quantity 6 size large
这两者的区别体现在哪里呢?viewitems() 返回的是view object,它可以反映出 dictionary 的变化,比如上面的例子,假如在使用 it 和 vi 这两个变量之前,向 d 里面添加一个key-value组合,区别就很容易看出来了。
>>> it = d.iteritems() >>> vi = d.viewitems() >>> d['newkey'] = 'newvalue' >>> d {'newkey': 'newvalue', 'quantity': 6, 'size': 'large'} >>> vi dict_items([('newkey', 'newvalue'), ('quantity', 6), ('size', 'large')]) >>> it <dictionary-itemiterator object at 0x7f50ab898f70> >>> for k, v in vi: ... print k, v ... newkey newvalue quantity 6 size large >>> for k, v in it: ... print k, v ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> RuntimeError: dictionary changed size during iteration
在第三行中,我们像 d 里面插入了一个新的元素,vi 可以继续遍历,而且新的遍历能够反映出 d 的变化,但是在遍历 it 的时候,报错提示 dictionary 在遍历的时候大小发生了变化,遍历失败。
总结起来,在 2.x 里面,最初是 items() 这个方法,但是由于太浪费内存,所以加入了 iteritems() 方法,用于返回一个 iterator,在 3.x 里面将 items() 的行为修改成返回一个 view object,让它返回的对象同样也可以反映出原 dictionary 的变化,同时在 2.7 里面又加入了 viewitems() 向下兼容这个特性。
所以在 3.x 里面不需要再去纠结于三者的不同之处,因为只保留了一个 items() 方法。
相信本文所述示例对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值。

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
