Python의 items() 시리즈 함수 사용법에 대한 자세한 설명
이 글에서는 Python의 Dictionary items() 시리즈 함수의 사용법을 주로 소개합니다. 매우 실용적인 기능입니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다. 예제가 포함된 Python의 사전 items() 함수 시리즈는 Python 프로그래밍에 대한 좋은 참조 값을 가지고 있습니다. 구체적인 분석은 다음과 같습니다.
먼저 예를 살펴보겠습니다.
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>')
이 프로그램의 기능은 매우 간단합니다.
HTML 태그를 생성하는 것입니다. html 모듈은 Python 3에서만 사용할 수 있습니다. .x만 존재합니다. 처음에는
속성태그를 생성하는 keyval의 사전 유형 변수 가 흥미로운 방식으로 구성된다는 사실을 발견했습니다. 항목이 있어서 관련 정보를 확인해보니 많은 내용을 알게 되었는데, 여기에 정리해보겠습니다. 참고: 아래의 모든 Python 인터프리터에서 사용되는 버전의 경우 2.x는 2.7.3에 해당하고 3.x는 3.4.1에 해당합니다.
Python 2.x에서 공식 문서의 항목 방법은 다음과 같습니다. 다음과 같이 (키, 값) 쌍 목록을 생성합니다.>>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} >>> d.items() [('quantity', 6), ('size', 'large')]
가
을 검색하는 과정에서 우연히 stackoverflow에서 다음과 같은 질문을 보았습니다. dict.items()와 dict.iteritems()의 차이점은 무엇입니까? , 첫 번째 대답은 대략 다음과 같습니다. "처음에는 items()가 위와 같이 dict의 모든 요소를 포함하는 목록을 반환했지만 이는 메모리를 너무 낭비하기 때문에 나중에 추가되었습니다( 참고: Python 2.2에서 나타나기 시작한 iteritems(), iterkeys() 및 itervalues() 함수 그룹은 메모리를 절약하기 위해 반복자를 반환하는 데 사용되지만 3.x에서는 items() 자체가 이러한 반복자를 반환합니다. 🎜> 3.x의 items() 동작은 2.x의 iteritems() 동작과 일치하며 iteritems() 함수는 폐지됩니다.”
그렇지만 이것이 더 흥미롭습니다. 답변이 승인되었지만 아래 의견에서는 3.x의 items() 동작이 2.x의 iteritems()와 다르다는 점을 지적했습니다. 실제로는 " 전체 시퀀스 프로토콜 객체를 반환합니다. ", 이
객체는 dict의 변경 사항을 반영할 수 있습니다. 나중에 또 다른 함수 viewitems()가 Python 2.7에 추가되었고 이 동작은 3.x에서 일관성을 유지하기 위해 의견을 듣고, 테스트에 사용된 Python 버전에 주의하면서 다음 테스트를 수행했습니다. 테스트 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')])
테스트 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)])
Python 3.x에서는 iteritems()와 viewitems() 두 가지 메서드가 폐지되었으며 item()의 결과가 2.x의 viewitems()와 일치하는 것을 볼 수 있습니다.
2.x에서 iteritems() 및 viewitems()에 의해 반환된 콘텐츠는 아래와 같이 for를 사용하여 탐색할 수 있습니다.>>> for k, v in it: ... print k, v ... quantity 6 size large >>> for k, v in vi: ... print k, v ... quantity 6 size large
>>> 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
세 번째 줄에서는 d에 새 요소를 삽입했는데, vi는 계속 순회할 수 있고 새 순회는 d의 변경 사항을 반영할 수 있지만 순회할 때 사전에 오류 메시지가 나타납니다. 순회 중에 변경되어 순회가 실패했습니다.
정리하자면, 2.x에서는 원래 items() 메소드를 사용했지만, 메모리 낭비가 너무 심해서 iterator를 반환하는 iteritems() 메소드가 추가되었습니다. items() 메소드가 추가되었습니다. ()의 동작이 뷰 객체를 반환하도록 수정되었으므로, 반환된 객체는 원래 사전의 변경 사항도 반영할 수 있습니다. 동시에 viewitems()의 이전 버전과의 호환성 기능도 추가되었습니다. 2.7에서.
그래서 3.x에서는 items() 메소드가 하나만 유지되므로 세 가지의 차이점에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이 기사에 설명된 예제는 모든 사람의 Python 프로그래밍에 대한 특정 참조 가치가 있다고 믿습니다.
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3. Python 기본 소개를 위한 Items() 메서드
위 내용은 Python의 items() 시리즈 함수 사용법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

PS 페더 링은 이미지 가장자리 블러 효과로, 가장자리 영역에서 픽셀의 가중 평균에 의해 달성됩니다. 깃털 반경을 설정하면 흐림 정도를 제어 할 수 있으며 값이 클수록 흐려집니다. 반경을 유연하게 조정하면 이미지와 요구에 따라 효과를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 캐릭터 사진을 처리 할 때 더 작은 반경을 사용하여 세부 사항을 유지하고 더 큰 반경을 사용하여 예술을 처리 할 때 흐릿한 느낌을줍니다. 그러나 반경이 너무 커서 가장자리 세부 사항을 쉽게 잃을 수 있으며 너무 작아 효과는 분명하지 않습니다. 깃털 효과는 이미지 해상도의 영향을받으며 이미지 이해 및 효과 파악에 따라 조정해야합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PS 페더 링은 이미지 세부 사항 손실, 색상 포화 감소 및 노이즈 증가로 이어질 수 있습니다. 충격을 줄이려면 더 작은 깃털 반경을 사용하고 레이어를 복사 한 다음 깃털을 복사 한 다음 깃털 전후에 이미지 품질을 조심스럽게 비교하는 것이 좋습니다. 또한 깃털이 모든 경우에 적합하지는 않으며 때로는 마스크와 같은 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).
