python字典用户注册

python字典用户注册相关知识

• 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 1-11】Python手把手教程之——字典的用法和对字典的管理

  作者 | 弗拉德 来源 | 弗拉德 字典 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value对用冒号:分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号{}中。 使用字典 在Python中，字典是一系列键—值对。每个键都与一个值相关联，你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数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将任何Python对象用作字典中的值。 来看一个游戏，其中包含一些外星人，这些外星人的颜色和点数各不相同，如下所示: alien
• 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'}
• 用户登陆注册【JDBC版】

  前言 在讲解Web开发模式的时候，曾经写过XML版的用户登陆注册案例！现在在原有的项目上，使用数据库版来完成用户的登陆注册！如果不了解的朋友，可以看看我Web开发模式的博文！ 本来使用的是XML文件作为小型数据库，现在使用Mysql数据库，代码究竟要改多少呢？我们拭目以待！ 使用C3P0数据库连接池 导入C3P0的开发包和导入配置文件 开发包导入的是这个：c3p0-0.9.2-pre1和mchange-commons-0.2.jar. C3P0不仅性能好，而且配置文件可以使用XML文档来配置！ 类似的配置文件可以在官方文档上

python字典用户注册相关课程

• 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。

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python字典用户注册相关教程

• 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
• 3 使用 RabbitMQ 优化传统用户注册功能 我们注意到，对于用户注册功能而言，无论是在普通环境，还是在高并发环境，我们的传统逻辑，都是在用户注册数据校验正确后，直接地将用户数据插入到数据库中，中间并没有一层过渡的措施。正是由于我们缺少这一措施，我们的数据库压力才会持续升高，而这一持续升高的结果，和普通环境和高并发环境并没有太大的本质因素，所以，我们的优化重点就放在了这一中间措施上面。针对这一问题，我们同样的有两种角度可以考虑：角度一：使用缓存承载中间压力在众多缓存中间件中，使用频率和普适度最高的，要数 redis 缓存中间件了。对于用户注册而言，当用户提交的注册数据通过了我们的逻辑校验之后，我们可以使用 redis 来将该用户注册数据进行存储，并在一个固定的时间内，将位于 redis 缓存中的用户注册数据，同步插入到我们的数据库中， 这样既可实现 redis 缓存数据与数据库数据之间的同步。与此同时，当我们添加了 redis 缓存中间件之后，我们所对应的用户登录功能也要进行相应的调整，即从之前用户登录时，对数据库所做的校验，换做优先对 redis 缓存中的用户注册数据进行校验。Tips: 在将用户注册数据存入 redis 缓存中间件前，我们应该设置好我们的 redis 缓存 key 值的生成策略，目的就是将不同业务场景所对应的 key 值进行区分。当我们这样设置之后，合法的用户注册数据会被优先存储到 redis 缓存中间件中，然后，在某一固定时间周期内，系统会自动将 redis 缓存中间中的数据同步到我们的数据库中，这样一来，我们的 redis 缓存中间件就承担了大部分的数据库压力。这是第一种优化思路，接下来让我们看第二种优化思路，即通过消息队列来分发数据，从而减少数据库的压力。角度二：采用消息队列分发数据压力此种优化措施，就需要使用我们的 RabbitMQ 了。在角度一中所提到的优化措施，在很多业务场景中是没有大问题的，但是在高并发环境下，会出现一个问题，那就是由于数据同步的延迟，导致的用户无法登录的问题。 所以，当用户注册功能处于高并发环境下时，我们必须要使用 RabbitMQ 消息队列来进行优化了。我们都知道，高并发环境下的请求数量是非常多的，那么，对于一个用户注册功能接口而言，在高并发环境下接收的用户请求也是非常多的。我们可以使用 RabbitMQ 来作为一个消息队列，当合法的用户注册数据需要插入数据库时，我们可以将数据发送到我们的 RabbitMQ 的消息队列中去，然后我们定义的消费者会从消息队列中获取并消费该数据。当消费者将消息队列中的用户注册数据进行消费之后，我们可以将这一数据直接插入到数据库中，无须经过角度一中提到的 redis 缓存中间件层，因为我们的 RabbitMQ 消息队列已经对数据压力进行了分发。即，当有一个用户注册请求需要处理时，RabbitMQ 就会在消息队列中存储这个请求所对应的合法的用户注册数据，并在消息进行消费之后，再将数据进行持久化存储。这样一来，通过集成 RabbitMQ 消息队列，将用户注册时的数据压力通过消息队列进行分发，从而达到减小数据库压力的目的。我们来简单看下这种问题的优化代码，优化代码如下所示：实现代码：public Response<String> userRegister(User registUser){ int userExistsCount = userMapper.selectUserExixtsByUsername(registUser.getUsername()); if (userExistsCount > 0){ return Response.createByError("用户已存在"); } int userEmailCount = userMapper.selectUserEmailByUsernameEmail(registUser.getUsername(), registUser.getEmail()); if (userEmailCount > 0){ return Response.createByError("邮箱已存在"); } int userPhoneCount = userMapper.selectUserPhoneByUsernamePhone(registUser.getUsername(), registUser.getPhone()); if (userPhoneCount > 0){ return Response.createByError("手机已存在"); } boolean isAck = false; rabbitTemplate.convertAndSend("userRegistQueue", "user.register", user); // 省略消费者消费数据过程 isAck = true; if(isAck) { int userRegist = userMapper.insert(registUser); if(userRegist > 0) { return Response.createBySuccess("用户注册成功"); } return Response.createByError("系统错误，用户注册失败"); } return Response.createByError("系统错误，用户注册失败");}代码解释：第 1-19 行，像传统用户注册那样，我们对用户所提交的注册数据进行了校验，直到用户的注册数据通过了我们的逻辑检测为止。第 20 行，我们声明了一个 boolean 类型的变量 isAck ，并且将他的默认值设为了 false ，该变量表示我们的消息是否已经被消费了。第 21 行，我们使用 rabbitTemplate 的 convertAndSend 方法，将合法的用户注册数据发送到 RabbitMQ 的消息队列中去，等待消费者消费。第 22 行，我们对 isAck 进行了检测，当消费者成功从消息队列中获取并消费了用户注册数据的消息之后，isAck 标志位会被置位 true 。第 23-28 行，如果 isAck 标志位为 true ，则将用户注册数据插入到我们的数据库中，并提示用户注册成功，如果用户数据在插入数据库过程中遇到问题，导致数据无法插入，则提示用户：系统错误，用户注册失败。由于消费者的实现比较复杂，考虑到篇幅原因，所以在这里代码就没有给出。Tips: 使用 RabbitMQ 消息队列去优化用户注册功能时，一定要根据上述代码片段的先后顺序来进行优化，特别是使用 RabbitMQ 代码部分，同学们注意。
• 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。
• 4.1 注册 Broadcast Receiver 是四大组件中唯一一个支持动态注册的组件，我们可以在代码中通过Context.registerReceiver()方法进行注册：IntentFilter filter = new IntentFilter();intentFilter.addAction(getPackageName()+"com.emercy.CUSTOM_RECEIVER");MyReceiver myReceiver = new MyReceiver();registerReceiver(myReceiver, filter);同时，也支持类似 Activity、Service 的静态注册方式，在 AndroidManifest.xml 中添加以下注册代码：<receiver android:name=".MyBroadcastReceiver"> <intent-filter> <action android:name="com.emercy.CUSTOM_RECEIVER" /> </intent-filter></receiver>

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