python字典创建索引

python字典创建索引相关知识

• mysql 索引及索引创建原则

  正文回到顶部是什么　　索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引， MySQL 必须从第一行开始，然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大，查询的成本越大。如果表有了索引的话，那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置，而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样，我们通过查询字典的目录，可以定位到某一行数据。　　大多数的 MySQL 的索引（主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引）都是 B-trees  结构。例外的情况有：在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库，也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景　　MySQL 会使用到索引的场景如下：　　1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。　　2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引，MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引（选择性最高的索引）。索引的选择性的计算 select count(distinct
• MySQL创建全文索引分享

  使用索引时数据库性能优化的必备技能之一。在MySql数据库中，有四种索引：聚焦索引（主键索引）、普通索引、唯一索引以及我们这里将要介绍的全文索引（FUNLLTEXT INDEX）。全文索引（也称全文检索）是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。在MySql中，创建全文索引相对比较简单。例如：我们有一个文章表（article），其中有主键ID（id）、文章标题（title）、文章内容（content）三个字段。现在我们希望能够在title和content两个列上创建全文索引，article表及全文索引的创建SQL语句如下：?CREATE TABLE `article` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(200) DEFAULT NULL, `content` tex
• Python入门学习系列——Python字典

  Python 字典 在Python中，字典是一系列键值对。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是任何值，包括数字、字符串、列表、字典等其他任何Python对象。 Python中字典的使用和Javascript中的json对象特别的类似。 字典的创建 在创建一个字典时，字典的键和值之间用冒号分割，每一组键-值对之间用逗号分割，整个键值对放在花括号的内部，形式如下： dic={'key1':'value1','key2':'value2'} 例如： >>> mydic={'name':'小明','age':18,'sex':'男'}
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

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python字典创建索引相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 5.1 创建 jsonb 索引 jsonb 创建索引也十分简单，以上面的 movie 表为例：CREATE INDEX movie_info_gin_index ON movie USING gin(info);movie_info_gin_index是索引名称，gin(info)括号里面的 info 表示使用 movie 表中的 info 字段创建索引。
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5.3 创建字典 >>> dict(){}创建一个空的字典>>> dict(a='A', b='B', c='C'){'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}通过命名参数创建包含 3 个键值对的字典>>> pairs = [('a', 'A'), ('b', 'B'), ('c', 'C')]>>> dict(pairs){'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}>>>定义列表 pairs由 3 个元组构成每个元组包含两项：键和值列表 pairs 包含了 3 个键值对创建一个包含 3 个键值对的字典
• 3. 索引的创建与删除 索引是一个单独的数据库物理结构，因此它也可以通过 Create 和 Drop 指令来创建和删除。语法如下：CREATE INDEX [index_name] ON [table_name]([col]);DROP INDEX [index_name] ON [table_name];其中index_name表示索引名称，table_name表示数据表名称，col表示字段名称。
• 2. 修改索引值 很多时候我们创建的数据，或者解析出来的数据，索引都是默认生成的，而我们为了方便数据的分析，需要对数据的行索引值或者列索引值进行修改，那这里 Pandas 中提供了一个函数 rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’)，该函数通过灵活的参数设置，能够高效便捷的进行索引值的修改，下面我们列举了常用的几个参数说明：参数名说明mapper这里是要传入的映射关系，可以是个字典或者函数index指定行索引columns指定列索引axis表示修改行索引（axis=0 默认）还是列索引（axis=1）inplace是否在原数据基础上修改，默认 inplace=False 会返回一个新的数据集

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