python字典漂亮打印

python字典漂亮打印相关知识

• python---字典

  #字典是key-value的数据类型，字典是无序的，没有下标（列表有下标），key必须是唯一的info = {    "stu001":"fengxiaoli",    "stu002":"cx",    "stu003":"wyc",    "stu004":"ljh",}###-----------------循环字典for i in info:              #推荐使用    print(i,info[i])for k,v in info.items():    #不推荐，因为它是先转化为列表在打印，数据量的时候数据会很慢 
• 告别单调工作系列——利用python拯救漂亮妹子

  image最近在业务办公区域对接需求的时候，发现了一位漂亮妹子的「苦恼」，简单来说就是她每天都得花一个多小时的时间去将整理好的数据录入到系统中。为什么是苦恼？在进入正题前想聊下这位漂亮妹子「不要想多了，只是聊聊漂亮妹子的工作」，这位妹子虽然苦恼，但她做这样的事情已经一年多了，可谓毅力可嘉，有时候我就会觉得很奇怪，为什么不向产品提个需求，要求系统能支持批量导入的功能呢？和漂亮妹子聊了下，原来曾几何时是提过类似的需求的，但因为优先级，上级重视度等等一系列问题，最后就不了了之了。漂亮妹子一开始还比较有怨言的，久而久之也就麻木了，最后成为了一种习惯...老实讲，对于这样的工作状态很不好，当你的工作逐步趋向于重复性操作时，你将很可能被替代。于是，为了拯救这位漂亮妹子，利用pyhton搞了个脚本，能够自动读取excel中的数据提交表单，完成录入的操作，还提高了手动录入的准确性。妹子惊呆了，奶茶双手奉上。一些思路其实类似这种录入系统，重复工作的场景真的有很多，有时候真的觉得很麻烦，尤其是遇到一些交互比较差，等待时间比较长
• 如何给任意一款 Linux 发行版添加漂亮的字体

  接下来的教程将指导所有 Linux 用户怎么简单的将漂亮的字体添加到自己的操作系统。我们已经为 Debian、Arch Linux、openSUSE、Slackware 和 Fedora 发行版编写了详细的介绍。正如许多用户所知，几乎所有基于 Linux 的操作系统主要缺点就是默认选择的字体并不令终端用户满意，尤其是那些从 Windows 或者 Mac OS X 等操作系统迁移过来的用户。除了使用自己的一套字体的Ubuntu，从一开始就看起来就相当漂亮，其它所有 Linux 发行版都有字体丑陋的缺点。正因如此，许多用户试图创建一种新的方法来增强文字在各个发行版中渲染效果。这就是 Infinality 项目产生的原因，其主要目的是通过添加补丁来为使用任何基于 Linux 操作系统的用户提供最好的字体渲染效果。Infinality for Arch Linux将infinality-bundle，infinality-bundle-multilib （用于使用64位系统的用户）和infinality-bundl
• 告别单调工作系列——利用python再次拯救漂亮妹子

  python20180815.jpg上一篇告别单调工作系列——利用python拯救漂亮妹子中「拯救」了漂亮妹子之后，原本以为事情告一段落，哪知道......起因记得帮妹子搞定自动提交表单之后的第三天，妹子端着奶茶乐呵呵的来找我，和我一番畅谈理想，又指点江山之后，终于切入了正题。大致的意思就是通过excel自动提交表单数据你帮我搞定了，你好厉害，现在整理excel的工作我也不是很想做，你有没有办法帮我搞定，搞定之后不会亏待你的，奶茶一定双手奉上。碰到这样的事情其实我的内心是拒绝的，这明显有点‘贪得无厌’，不知道什么叫见好就收吗？可是，谁叫人家妹子长得漂亮呢，嘴巴又甜，被她这么忽悠了几下，习惯性的开始调研起需求来了，哎，这职业习惯得改改。经过聊了十几分钟之后，大致了解了需求，其实就是有几个部门每天会发来固定的excel，她需要根据一定的要求整理汇总，有问题的数据联系对应的人去处理，没有问题的数据再录入到系统。要了excel模板和具体的整理规则之后，漂亮妹子乐呵呵的走了，我有点后悔，又要牺牲自己的下班时间了，哎，

python字典漂亮打印相关课程

• GD库实现图片水印与缩略图 本课程将带领大家通过PHP中的GD库巧妙的实现图片水印与缩略图功能，大家可以轻松掌握案例的实现思路，同时课程中也讲解了如何将此过程封装成类，可以进一步加深对面向对象的理解。

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• Python Flask高级编程之从0到1开发《鱼书》精品项目 通过一个项目的实践，深入浅出讲解Flask核心原理、剖析Flask源码，在解读Flask的同时，学习Python高级编程、培养面向对象思维，是市面上难得的优质课程。

  讲师：7七月 中级 2553人正在学习

• Python工程师面试宝典 一线大厂资深面试官亲授 Python服务端工程师学什么，面试问什么，你该准备什么？别苦恼，别害怕，别纠结，这门课程带你系统梳理面试知识，增加面试成功几率，提升后端开发技能，在面试之前解决你的各种问题，让你技术实力和面试技巧得到双重提升。

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python字典漂亮打印相关教程

• 3. 漂亮数组 这一题是 leetcode 上算法部分的第932题：漂亮数组。该题的描述如下：对于某些固定的 N，如果数组 A 是整数 1, 2, …, N 组成的排列，使得：对于每个 i < j，都不存在 k 满足 i < k < j 使得 A[k] * 2 = A[i] + A[j]。那么数组 A 是漂亮数组。给定 N，返回任意漂亮数组 A（保证存在一个）。示例 1：输入：4输出：[2,1,4,3]示例 2：输入：5输出：[3,1,2,5,4]这道题官方给出了一个非常精妙的分治思路，接下来我们一起来领略下分治的魅力。和前面所有的解答一样，先对数组进行分解，然后分别通过子问题的解来得到原问题的解。首先是原问题的解是：得到长度为 N 的漂亮数组，该数组的元素是 1~N 的一个全排列。我们定义这样一个方法，实现这个问题的解：f(N)，接下来对 N 进行对半分解，得到 f((N + 1) // 2) 和 f(N // 2)，它们分别返回长度为 ( N +１) // 2 和 N // 2 的漂亮数组，那么如何将这两个漂亮数组组成长度为 N 的漂亮数组呢？注意： f((N + 1) // 2) 得到的漂亮数组是 1~((N + 1) // 2) 的一个全排列， 而 f(N // 2) 得到的漂亮数组是 1~(N // 2) 的全排列，而最终 f(N) 得到的漂亮数组为 1~N 的一个全排列。官方指出了该漂亮数组的一个性质：如果某个数组 [a1, a2, … ,an] 是漂亮的，那么数组 [ka₁+b, ka₂+b, ... ,ka_n+b] 也是漂亮的。假设我们将 f((N + 1) // 2) 和 f(N // 2) 得到的结果组合到一起：x=[a1,a2,⋯,aN+12,b1,b2,⋯,bN2]x = [a_1,a_2,\cdots,a_\frac{N+1}{2},b_1,b_2,\cdots,b_\frac{N}{2}]x=[a1​,a2​,⋯,a2N+1​​,b1​,b2​,⋯,b2N​​]我们注意到，前半部分为漂亮数组，后半部分也是漂亮数组，也就是满足漂亮的特点。现在还需要两个条件：将数组变成 1~N 的全排列；保证从 a 数组中取一个 a[i]，从 b 数组中取一个 b[j]，然后不存在 i<k<(N+1)//2 + j，使得 x[k] * 2 = a[i] + b[j]。如何能实现上述两个条件呢？看公式：A[k] * 2 = A[i] + A[j]， 发现 A[k] * 2 为偶数，那么只要 A[i] 和 A[j] 分别为奇数和偶数，那么这个式子就不会成立。对于如何满足上面的条件二，我们只需要通过将 a 的漂亮数组进行奇数映射即可，同样对于 b 的漂亮数组进行偶数映射即可：x1 = [2 * x - 1 for x in a] # 得到奇数x2 = [2 * x for x in b] # 得到奇数主要到这样映射后，得到的 x1 和 x2 仍旧是漂亮数组，且 x1 为奇数数组，x2为偶数数组。从 x1 和 x2 中各自选一个元素 ，永远不会由这两个元素的中间元素 m 满足：m * 2 = x1 + x2 （因为 x1 为奇数，x2 为偶数，而 m * 2 为偶数）。更巧的是，这样映射之后，x1 和 x2 中的元素正好是 1~N 的一个全排列，这样就通过两个子问题的解最终得到了原问题 f(N) 的解。是不是非常巧妙？下面官方题解给出的关于上述分治算法的精妙解答，用的正是上面的分治思路：def beautifulArray(N): memo = {1: [1]} def f(N): if N not in memo: # 得到长度为 (N + 1) // 2 的漂亮数组 odds = f((N + 1) // 2) # 得到长度为 N // 2 的漂亮数组 evens = f(N // 2) # 组合成长度为 N 的漂亮数组，基于的上面讨论的规则 memo[N] = [2 * x - 1 for x in odds] + [2 * x for x in evens] return memo[N] return f(N)总的来说，分治法有很多应用场景，且经常使用会结果递归来实现。但并不是所有的题目都适合分治法，我们要看通过分割问题规模而得到的子问题的解，究竟能不能合并得到原问题的解，这才分治算法的核心。
• 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
• 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：
• 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. 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。
• 5.4 使用 for item in dict.items () 遍历字典的键值对 字典提供了 items () 方法返回字典中所有的键值对 item，键值对 item 是一个元组（第 0 项是键、第 1 项是值），可以使用 for item in dict.items () 遍历字典中所有的键值对，示例如下：x = {'a':'A', 'b':'B'}for item in x.items(): key = item[0] value = item[1] print('%s:%s' % (key, value))在第 1 行，创建一个包含 2 个键值对的字典；在第 2 行，遍历字典中所有的键值对 item；在第 3 行，键值对 item 是一个元组，item [0] 是键；在第 4 行，键值对 item 是一个元组，item [1] 是值；在第 5 行，打印键和值。程序输出结果如下：a:Ab:B

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