python字典应用场景

python字典应用场景相关知识

• ZooKeeper典型应用场景一览

  ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。数据发布与订阅（配置中心）发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息，服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。1. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理。这类场景通常是这样：应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个Watcher，这样一来，以后每次配置有更新
• ZOOKEEPER典型应用场景解析

  zookeeper实现了主动通知节点变化，原子创建节点，临时节点，按序创建节点等功能。通过以上功能的组合，zookeeper能够在分布式系统中组合出很多上层功能。下面就看几个常用到的场景，及使用方式和注意事项。名字服务(NameService)顾名思义，就是给分布式系统中的资源，使用人易于理解的名字，能够找到需要的资源。例如：一个统一接口系统，接收服务然后转给后端服务的具体server。当新增接口时，请求方只要传递新接口的名字，系统就能够根据名字找到对应的server，发现服务并转发请求。在zookeeper中，按照命名的规则，建立对应的目录层级，例如 /company/team/service 就能找到一个公司，一个team下的提供的某个服务的路径。当上线新业务时，服务在zk中找到自己名字的节点，建立一个临时节点，写入配置信息。当调用方使用时，统一接口查询对应目录下的节点，选择合适的读取配置。当业务下掉时，直接删除服务，临时节点自动删除，服务自动下线掉。配置管理(Configuration Managem
• Docker 的典型应用场景

  相对于 VM，docker 在其轻量、配置复杂度以及资源利用率方面有着明显的优势。 随着 docker 技术的不断成熟，越来越多的企业开始考虑通过 docker 来改进自己的 IT 系统。 本文列举一些 docker 的实际应用场景，以期能够起到抛砖引玉的作用， 来帮助大家更加方便的使用 docker。 应用打包 制作过 RPM、GEM 等软件包的同学可能很清楚，每一个软件包依赖于哪个库的哪个版本， 往往需要明确的写在依赖列表里。而依赖又往往分为编译时依赖和运行时依赖。 在传统的基础设施环境下，
• python-010-字典

  字典键key：拼音值value：页码key-value:键值对字典是python中唯一的映射类型，指两个元素之间一一对应的关系（注明：字典是映射类型，不是序列类型）brand=['外星人'，‘戴尔’，‘联想’，‘苹果’]English=['AlienWare','Dell','Lenovo','Apple']#品牌与英文一一对应print('外星人---','AlienWare')显示不出来中文，ASCII是十进制， 此时utf-8用的是Unicode，对应的是十六进制的数据，此时转换过程#不行，byteString,十进制,unicodeString 十六进制，python2默认十进制，·字典的创建于访问dict：字典可以dict(),n内置方法d={}表示形式d={'外星人':'AlienWare','戴尔':&#

python字典应用场景相关课程

• 9大业务场景实战Hadoop+Flink，完成大数据能力进修 随着互联网、大数据的快速发展，许多企业都加入了大数据的“抢人大战”，人才需求很强。但大数据对新人并不友好，技术栈众多，学习曲线陡峭，项目体量大，都成了入门路上的绊脚石。我结合自己十余年的从业经验，设计了这门大数据入门课程，从大数据基石——Hadoop讲起，再到Flink、ClickHouse、Hudi等热门核心技术，并通过一系列大型项目的实战，让你成为实力派岗位人才！

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python字典应用场景相关教程

• 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
• 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。
• 3.2 应用场景 Object 不仅是存储数据用的，它还可以有自己的内部逻辑。属性的值是一个函数时，是可以被执行的，并且可以通过 this 拿到对象上的属性。var obj = { id: 1, desc: "imooc ES6 wiki", print: function(){ console.log(this.desc) }}console.log(obj.print()); //"imooc ES6 wiki"所以，尽管 Map 相对于 Object 有很多优点，但 Object 在某些场景更易于使用，比如上面的实例。毕竟 Object 是 JavaScript 中最基础的概念，给出使用场景的几个参考。使用 Object 的场景：如果你知道所有的 key，它们都为字符串或整数（或是 Symbol 类型），而你只需要一个简单的结构去存储这些数据，Object 无疑是一个非常好的选择。另外，获取对象的值时 Object 的性能要优于 Map；如果需要在对象中保持自己独有的逻辑和属性，比如上面实例，只能使用 Object；JSON 可以直接转为 Object，但 Map 不行。因此，在某些我们必须使用 JSON 的情况下，应将 Object 视为首选。使用 Map 的场景：Map 是一个纯哈希结构，使用 delete 对 Object 的属性进行删除操作时存在很多性能上的问题。所以，在有大量数据，或是多数据进行增、删操作的场景中，使用 Map 更合适；Map 会保留所有元素的插入顺序。在数据迭代时不会有乱序的情况。所以，如果考虑到元素迭代或顺序，使用 Map 更好；Map 的键值可以是任意类型，而且不会做类型转换。所以，在键值不确定的情况下，保证键值不被隐式转换的情况下可以优选 Map。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 4. 常用场景 CopyOnWriteArrayList 并发容器用于读多写少的并发场景。因为采用了写时复制的实现原理，当存在大量写的时候，内存中会频繁复制原有数据的副本，如果原有数据集很大，则很容易造成内存飙升甚至内存异常。在日常研发中，可用于静态数据字典的缓存场合，如黑白名单过滤判定。注意，CopyOnWriteArrayList 不能保证写入的数据实时读取到，只保证数据的最终一致。是因为写入时需要复制一份原有内容，以及写入后的新老内容互换都需要一定时间。我们举一个 IP 黑名单判定的例子：当应用接入外部请求后，为了防范风险，一般会对请求做一些特征判定，如对请求 IP 是否合法的判定就是一种。IP 黑名单偶尔会被系统运维人员做更新。我们使用 CopyOnWriteArrayList 工具类实现此场景，请看下面代码。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。

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