㈠ 如何用python高效地學習數據結構
所謂數據結構，是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據類型的集合。
Python在數據分析領域中，最常用的數據結構，莫過於DataFrame了，今天我們就介紹如何高效地學習DataFrame這種數據結構。
要學習好一種東西，最好給自己找一個目標，達到了這個目標，我們就是學好了。一般，我在學習一門新的語言的數據結構的時候，一般要求自己達到以下五個要求：
第一個問題：概念，這種數據結構的概念是什麼呢？
第二個問題：定義，如何定義這種數據結構呢？
第三個問題：限制，使用這種數據結構，有什麼限制呢？
第四個問題：訪問，訪問這種數據結構內的數據的方式是什麼呢？
第五個問題：修改，如何對這種數據結構進行增加元素、刪除元素以及修改元素呢？
㈡ 如何用python批量插入數據到mysql資料庫，用list
MySQL 的 Binlog 記錄著 MySQL 資料庫的所有變更信息，了解 Binlog 的結構可以幫助我們解析Binlog，甚至對 Binlog 進行一些修改，或者說是「篡改」，例如實現類似於 Oracle 的 flashback 的功能，恢復誤刪除的記錄，把 update 的記錄再還原回去等。本文將帶您探討一下這些神奇功能的實現，您會發現比您想像地要簡單得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，這也是 MySQL 8 里的默認模式，STATEMENT 模式因為使用中有很多限制，現在用得越來越少了。
Binlog 由事件（event）組成，請注意是事件（event）不是事務（transaction），一個事務可以包含多個事件。事件描述對資料庫的修改內容。
現在我們已經了解了 Binlog 的結構，我們可以試著修改 Binlog 里的數據。例如前面舉例的 Binlog 刪除了一條記錄，我們可以試著把這條記錄恢復，Binlog 裡面有個刪除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是這個事件刪除了記錄，這個事件和寫行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的數據結構是完全一樣的，只是刪除行事件的類型是 32，寫行事件的類型是 30，我們把對應的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已經刪除的記錄再插入回去。從前面的 「show binlog events」 裡面可看到這個 DELETE_ROWS_EVENT 是從位置 378 開始的，這里的位置就是 Binlog 文件的實際位置（以位元組為單位）。從事件（event）的結構裡面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 個位元組，我們寫個 Python 小程序把把第383（378+5=383）位元組改成 30 即可。當然您也可以用二進制編輯工具來改。
找出 Binlog 中的大事務
由於 ROW 模式的 Binlog 是每一個變更都記錄一條日誌，因此一個簡單的 SQL，在 Binlog 里可能會產生一個巨無霸的事務，例如一個不帶 where 的 update 或 delete 語句，修改了全表裡面的所有記錄，每條記錄都在 Binlog 裡面記錄一次，結果是一個巨大的事務記錄。這樣的大事務經常是產生麻煩的根源。我的一個客戶有一次向我抱怨，一個 Binlog 前滾，滾了兩天也沒有動靜，我把那個 Binlog 解析了一下，發現裡面有個事務產生了 1.4G 的記錄，修改了 66 萬條記錄！下面是一個簡單的找出 Binlog 中大事務的 Python 小程序，我們知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每個事務都是以 BEGIN 開頭，以 COMMIT 結束。我們找出 BENGIN 前面的 「# at」 的位置，檢查 COMMIT 後面的 「# at」 位置，這兩個位置相減即可計算出這個事務的大小，下面是這個 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事務
對於大的事務，MySQL 會把它分解成多個事件（注意一個是事務 TRANSACTION，另一個是事件 EVENT），事件的大小由參數 binlog-row-event-max-size 決定，這個參數默認是 8K。因此我們可以把若干個事件切割成一個單獨的略小的事務
ROW 模式下，即使我們只更新了一條記錄的其中某個欄位，也會記錄每個欄位變更前後的值，這個行為是 binlog_row_image 參數控制的，這個參數有 3 個值，默認為 FULL，也就是記錄列的所有修改，即使欄位沒有發生變更也會記錄。這樣我們就可以實現類似 Oracle 的 flashback 的功能，我個人估計 MySQL 未來的版本從可能會基於 Binlog 推出這樣的功能。
了解了 Binlog 的結構，再加上 Python 這把瑞士軍刀，我們還可以實現很多功能，例如我們可以統計哪個表被修改地最多？我們還可以把 Binlog 切割成一段一段的，然後再重組，可以靈活地進行 MySQL 資料庫的修改和遷移等工作。
㈢ python中的數據結構分析
1.Python數據結構篇
數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，復雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。
**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這里更多的是代碼而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免沖突)
(2)[排序](Python Data Structures)
簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現
(3)[數據結構](Python Data Structures)
簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆
(4)[樹總結](Python Data Structures)
簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現
2.Python演算法設計篇
演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introction to Algorithms)，
內容更加細致深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這里有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較朴實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！
這里每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。
**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這么想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**
**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**
**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收獲的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)
本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。
(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)
**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**
(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)
原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法
(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)
**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Inction(推導)、Recursion(遞歸)和Rection(規約)，這是原書的重點和難點部分**
(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**
(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**
(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)
**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**
(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**
(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**
㈣ python中列表的這種插入怎麼理解
LZ，列表是python數據結構之一，而切片處理是列表常見的數據處理方法，，，
列表中的每個元素都分配一個數字（索引），第一個是0，第二個是1，元素倒數時則以1開始，，，
L[2]為讀取第三個元素： L[2] = 2
L[2:]為從第三個元素開始截取列表: L[2:] = [2,3,4]
L[:2]為截取第三個元素之前的列表: L[:2] = [0,1]
L[2:2]=[8,9]即：以第三個元素前開始，第三個之前結束，，，就是說在第三個元素之前插入[8,9]: L=[0, 1, 8, 9, 2, 3, 4]
另外插入賦值時必須用列表操作符「[ ]」，，
Python的靈活多變，有時候需要多動手操作才能理解囖，，科科，，，
㈤ python 如何表示數據結構
Python中最基本的數據結構。序列中的每個元素都分配一個數字 - 它的位置，或索引，第一個索引是0，第二個索引是1，依此類推
列表
1、定義列表，取出列表中的值
1
1 names = [] #定義空列表 2 names = ['a','b','c'] #定義一個非空列表 3 4 # 取出列表中的值 5 6 >>> names = ['a','b','c'] 7 >>> names[0] 8 'a' 9 >>> names[1]10 'b'11 >>> names[2]12 'c'13 >>> names[-1]#倒著取最後一個值14 'c'
2、切片
1
1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下標值是從0開始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之間的元素，包括1，不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之間的元素，包括1，不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #從頭開始取，0可以省略，效果等同於names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最後一個值，必須不能寫-1，只能這么寫11 ['d']12 >>> names[0::2] #後面的2表示：每隔一個元素就取一個13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #從頭開始0可以省略，效果跟上一句一樣15 ['a', 'c']
切片小結：
①序列始終都是從左向右切片的，不能是從右向左
①列表切片時，起始位的元素是包括的，結束位的元素是不包括（又叫顧頭不顧尾），最後一個位置表示步長（names[開始位:結束位:步長]）
②如果從0位置取值，0可以省略
③想取最後一個值時，結束位不能是-1，因為結束位的元素不包括，所以只能留空
㈥ python有沒有數據結構庫
python把資料庫查詢結果寫入文件的例子如下：
//以只讀方式打開nodeset.txt
file_nodeset=open("nodeset.txt","r")
file_relationship=open("follower_followee.txt","a")
t=file_nodeset.readline()
while(''!=t):
cur=conn.cursor()
cur.execute("select * from follower_followee where followee_id=%s",t)
rows=cur.fetchall()//從資料庫取出查詢結果的一行
for row in rows: //開始循環處理
if (row[0] in nodeSet):
print('haha')
file_relationship.write('%s %s\n' % (row[0],row[1])) //寫入文件
cur.close()
t=file_nodeset.readline()
file_nodeset.close()
file_relationship.close()
㈦ Python中如何實現基本的數據結構
要學的，python只是繼承了list,dict,set等常用的數據結構。一般情況只要將幾種內置對象組合就可以。如果你要實現復雜的數據結構還是要自己實現。
㈧ python 怎麼學習數據結構
在Python中有三種內建的數據結構——列表、元組和字典
1：列表：
列表list是處理一組有序項目的數據結構，即你可以在一個列表中存儲一個序列的項目, 在Python中，你在每個項目之間用逗號分割
列表中的項目應該包括在方括弧中，這樣Python就知道你是在指明一個列表。如，可以看出來，列表可以有字元串，也可以有數字。即可以包含多種類型。
㈨ python 數據結構 有哪些
# -*- coding: <utf-8> -*-
#-------------------2017-7-20------------------
#-------------------【字元串】--------------------
#字元串：單引號，雙引號都可以
print("HelloWorld");
print('HelloWorld')
print(''' This is the first line
This is the second line
This is the last line''')
#Format字元串
age = 3;
name = "Tom"
print("{0} is {1} years old".format(name, age)) #格式列印：換行
#數值--->字元串: str()方法
s = str(age)
print("s = " + s)
print(name + " is " + str(age) + " years old ") #字元串的拼接
print(name, " is ", str(age), " years old ") #字元串的拼接:逗號連接也是可以的
print("What's your name? \nTom")
#-------------------【數據類型】--------------------
#Python的數據類型生命的時候不用聲明類型，系統自己會識別
a = 3
b = 4
c = 5.66
d = 8.0
e = complex(c, d)
f = complex(float(a), float(b))
print("a is type", type(a))
print("c is type", type(c))
print("e is type", type(e))
print("a + b = ", a + b)
print("a / b = ", a / b)
print("c / a = ", c / a)
print("c // a = ", c // a) #往下圓整為最接近的整數
print("e = ", e)
print("e + f = ", e + f)
#-------------------【列表：List:不要求List中的元素是同種類型】--------------------
#首先是列印中文
print("你好") #需要在上方設置成utf-8的編碼形式
#創建一個list
number_List = [1, 2, 3, 4, 5] #方括弧，逗號隔開,索引從0開始
print(number_List)
print("number_List = " + str(number_List))
#創建一個以字元串為列表的List
string_List= ["abc", "cde", "fhi"]
mixed_List = [1, "java", 3, "A"]
print("string_List = " + str(string_List))
print("mixed_List = " + str(mixed_List))
#訪問列表中的元素
second_Number = number_List[1]
second_string = string_List[1]
print("second_Number = " + str(second_Number))
print("second_string = " + str(second_string))
#更新列表中的元素
number_List[1] = 40
print("number_List = " + str(number_List))
#刪除列表中的元素
del number_List[1] #del 方法
print("after deleting: number_List = " + str(number_List))
#一些List的操作
print(len([1,2,3])) #長度
print([1,2,3] + [4,5,6]) #拼接
print(["Hello"] * 4) #復制
print(3 in [1,2,3]) #判斷是否在List中
abcd_List = ["a", "b", "c", "d"]
print(abcd_List[1])
print(abcd_List[-2]) #列印倒數第二個
print(abcd_List[1:]) #截取1-end的元素：冒號「：」指一直到結尾
List_a = [1,2,3]
List_a.append(4) #append 方法
print("After append: List_a = " + str(List_a))
List_a.remove(2) #remove 方法
print("After remove: List_a = " + str(List_a))
#-------------------【元組：tuple】--------------------
#tuple是一個特殊的List，但是是一個一旦創建就不可更改的List
#但是tuple裡面的list裡面的元素是可以更改的
#tuple沒有append， extend， remove， pop方法
tuple_1 = (2,) #逗號是一定要加的
mixed_tuple = (1, 2, [1, 2])
print("mixed_tuple = " + str(mixed_tuple))
#tuple的元素的更改
mixed_tuple[2][0] = "c"
mixed_tuple[2][1] = "d"
#mixed_tuple[1] = 4 #tuple裡面的數據不可更改，但是tuple裡面的List的不能改了
print("after modified: mixed_tuple = " + str(mixed_tuple))
#tuple裡面的元素不可更改，但是可以將tuple當做一個整體進行刪除
del mixed_tuple #作為一個整體將tuple刪除
#一些tuple的操作
print(len((1,2,3))) #長度
print((1,2,3) + (4,5,6)) #拼接
print(("Hello") * 4) #復制
print(3 in (1,2,3)) #判斷是否在List中
abcd_tuple = ["a", "b", "c", "d"]
print(abcd_tuple[1])
print(abcd_tuple[-2]) #列印倒數第二個
print(abcd_tuple[1:]) #截取1-end的元素：冒號「：」指一直到結尾
#-------------------【字典：】--------------------
#tuple是一個特殊的List，但是是一個一旦創建就不可更改的List
㈩ Python數據類型和數據結構。
1.1元組的創建
創建時可不指定元素的個數，相當於不定長的數組，但一旦創建就不能修改元組的長度。
tuple = (元素1, 元素2, ...)
#創建並初始化
tuple = ("apple", "banana","grape", "orange" )
#創建一個空的元組
tuple = ()