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Python索引

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Python索引相关知识

  • 自学Python:第五篇索引和分片
    1 序列是多个元素按照一定规则组成的对象,对于一个有序序列,我们可以通过索引位置的方法访问对应位置的值2 索引好比一本书目录,利用目录中的页码,可以快速的查找所需要的内容,Python使用中括号【】来对有序序列进行索引,字符串可以看成一个字符元素组成的有序序列Python的索引位置是从0开始的,所以0 对应与序列的第一个元素,为了得到第 i 个元素,需要使用索引值i-1python 还引入负数索引值,负数表示从后向前的索引,如-1索引序列的倒数的最后一个元素,- 2索引是指倒数第二个元素2 分片在有序序列中,分片可以是一种特殊的索引,只不是他得到的内容一个子序列其用法var[lower:upper:step]分片的范围包括lower 但是不包括upper 。step表示子序列取值间隔大小如果没有取值,则默认为1
  • 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎
    创建Scrapy项目 scrapy startproject projectname 创建爬去模板 scrapy genspider example example.com 启动scrapy爬虫 scrapy crawl spidername scrapy命令行调试模式 scrapy shell 抓取的url 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎 聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy 打造搜索引擎
  • 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
  • [MongoDB]索引
    摘要上篇文章,介绍了一种分析mongodb性能的方法,本篇文章将介绍一下索引的使用,索引也是一种常见的查询优化的方式。这里将介绍一下,如果创建索引。相关文章[MongoDB]入门操作[MongoDB]增删改查[MongoDB]count,gourp,distinct[MongoDB]mapReduce[MongoDB]Profiling性能分析[MongoDB]索引Mongodb c#增删改查mongodb培训Index索引我们在users的collection上面为name字段创建索引db.users.ensureIndex({"name":1})查询该collection上面已经创建了哪些索引 db.users.getIndexes()通过查询发现该collection上面为id和name创建了索引,其中_id是默认的索引。删除字段name上面的索引db.users.dropIndex({"name":1})复合索引在name和age上面创建复合索引&n

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