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  • 什么dict

    千次阅读 2016-04-02 14:13:41
    什么dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字: ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 或者考试的成绩列表: [95, 85, 59] 但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 ...

    什么是dict

    我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字:

    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    或者考试的成绩列表:

    [95, 85, 59]

    但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。

    如果把名字和分数关联起来,组成类似的查找表:

    'Adam' ==> 95
    'Lisa' ==> 85
    'Bart' ==> 59

    给定一个名字,就可以直接查到分数。

    Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }

    我们把名字称为key,对应的成绩称为value,dict就是通过 key来查找 value

    花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

    由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小:

    >>> len(d)
    3

    注意: 一个 key-value 算一个,因此,dict大小为3。

    任务

    新来的Paul同学成绩是 75 分,请编写一个dict,把Paul同学的成绩也加进去。

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }
    ?不会了怎么办

    按照 key: value 的格式写出 'Paul': 75

    参考代码:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59,
        'Paul': 75
    }
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  • Python之什么dict

    2019-09-25 22:55:33
    Python之什么dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字: ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 或者考试的成绩列表: [95, 85, 59] 但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 ...

    Python之什么是dict

    我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字:

    ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

    或者考试的成绩列表:

    [95, 85, 59]

    但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 list 表示就不方便。

    如果把名字和分数关联起来,组成类似的查找表:

    'Adam' ==> 95
    'Lisa' ==> 85
    'Bart' ==> 59

    给定一个名字,就可以直接查到分数。

    Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下:

    d = {
        'Adam': 95,
        'Lisa': 85,
        'Bart': 59
    }

    我们把名字称为key,对应的成绩称为value,dict就是通过 key来查找 value。

    花括号 {} 表示这是一个dict,然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略

    由于dict也是集合,len() 函数可以计算任意集合的大小

    >>> len(d)
    3

    注意: 一个 key-value 算一个,因此,dict大小为3。

    转载于:https://www.cnblogs.com/Bro-Young/p/7715354.html

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  • Are there any applicable differences between dict.items() and dict.iteritems() ? dict.items()和dict.

    本文翻译自:What is the difference between dict.items() and dict.iteritems()?

    Are there any applicable differences between dict.items() and dict.iteritems() ? dict.items()dict.iteritems()之间是否有适用的区别?

    From the Python docs: 从Python文档中:

    dict.items() : Return a copy of the dictionary's list of (key, value) pairs. dict.items() :返回字典的(键,值)对列表的副本

    dict.iteritems() : Return an iterator over the dictionary's (key, value) pairs. dict.iteritems() :返回字典(键,值)对上的迭代器

    If I run the code below, each seems to return a reference to the same object. 如果我运行下面的代码,每个似乎都返回对同一对象的引用。 Are there any subtle differences that I am missing? 我缺少任何细微的差异吗?

    #!/usr/bin/python
    
    d={1:'one',2:'two',3:'three'}
    print 'd.items():'
    for k,v in d.items():
       if d[k] is v: print '\tthey are the same object' 
       else: print '\tthey are different'
    
    print 'd.iteritems():'   
    for k,v in d.iteritems():
       if d[k] is v: print '\tthey are the same object' 
       else: print '\tthey are different'   
    

    Output: 输出:

    d.items():
        they are the same object
        they are the same object
        they are the same object
    d.iteritems():
        they are the same object
        they are the same object
        they are the same object
    

    #1楼

    参考:https://stackoom.com/question/hsiT/dict-items-和dict-iteritems-有什么区别


    #2楼

    dict.items() returns a list of 2-tuples ( [(key, value), (key, value), ...] ), whereas dict.iteritems() is a generator that yields 2-tuples. dict.items()返回2元组的列表( [(key, value), (key, value), ...] ),而dict.iteritems()是生成2元组的生成器。 The former takes more space and time initially, but accessing each element is fast, whereas the second takes less space and time initially, but a bit more time in generating each element. 前者最初占用更多空间和时间,但是访问每个元素的速度很快,而前者最初占用较少的空间和时间,但是在生成每个元素时要花费更多的时间。


    #3楼

    It's part of an evolution. 这是演变的一部分。

    Originally, Python items() built a real list of tuples and returned that. 最初,Python items()构建了一个真正的元组列表,并将其返回。 That could potentially take a lot of extra memory. 这可能会占用大量额外的内存。

    Then, generators were introduced to the language in general, and that method was reimplemented as an iterator-generator method named iteritems() . 然后,一般将生成器引入该语言,然后将该方法重新实现为名为iteritems()的迭代器-生成器方法。 The original remains for backwards compatibility. 保留原始版本是为了向后兼容。

    One of Python 3's changes is that items() now return iterators, and a list is never fully built. Python 3的更改之一是items()现在返回迭代器,并且列表从未完全构建。 The iteritems() method is also gone, since items() in Python 3 works like viewitems() in Python 2.7. iteritems()方法也消失了,因为Python 3中的items()就像Python 2.7中的viewitems()一样。


    #4楼

    You asked: 'Are there any applicable differences between dict.items() and dict.iteritems()' 您问:“ dict.items()和dict.iteritems()之间是否有适用的区别”

    This may help (for Python 2.x): 这可能会有所帮助(对于Python 2.x):

    >>> d={1:'one',2:'two',3:'three'}
    >>> type(d.items())
    <type 'list'>
    >>> type(d.iteritems())
    <type 'dictionary-itemiterator'>
    

    You can see that d.items() returns a list of tuples of the key, value pairs and d.iteritems() returns a dictionary-itemiterator. 您可以看到d.items()返回键,值对的元组列表,而d.iteritems()返回字典-迭代器。

    As a list, d.items() is slice-able: 清单d.items()是可切片的:

    >>> l1=d.items()[0]
    >>> l1
    (1, 'one')   # an unordered value!
    

    But would not have an __iter__ method: 但是不会有__iter__方法:

    >>> next(d.items())
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: list object is not an iterator
    

    As an iterator, d.iteritems() is not slice-able: 作为迭代器,d.iteritems() 不可切片:

    >>> i1=d.iteritems()[0]
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: 'dictionary-itemiterator' object is not subscriptable
    

    But does have __iter__ : 但是确实有__iter__

    >>> next(d.iteritems())
    (1, 'one')               # an unordered value!
    

    So the items themselves are same -- the container delivering the items are different. 因此,物品本身是相同的-运送物品的容器是不同的。 One is a list, the other an iterator (depending on the Python version...) 一个是列表,另一个是迭代器(取决于Python版本...)

    So the applicable differences between dict.items() and dict.iteritems() are the same as the applicable differences between a list and an iterator. 因此,dict.items()和dict.iteritems()之间的适用差异与列表和迭代器之间的适用差异相同。


    #5楼

    In Py2.x 在Py2.x中

    The commands dict.items() , dict.keys() and dict.values() return a copy of the dictionary's list of (k, v) pair, keys and values. 命令dict.items() dict.keys()dict.values()返回的字典的列表副本 (k, v)对,键和值。 This could take a lot of memory if the copied list is very large. 如果复制的列表很大,则可能会占用大量内存。

    The commands dict.iteritems() , dict.iterkeys() and dict.itervalues() return an iterator over the dictionary's (k, v) pair, keys and values. 命令dict.iteritems()dict.iterkeys()dict.itervalues()返回在字典的(k, v)对,键和值上进行迭代的迭代器

    The commands dict.viewitems() , dict.viewkeys() and dict.viewvalues() return the view objects , which can reflect the dictionary's changes. 命令dict.viewitems()dict.viewkeys()dict.viewvalues()返回视图对象 ,这些视图对象可以反映字典的更改。 (Ie if you del an item or add a (k,v) pair in the dictionary, the view object can automatically change at the same time.) (即,如果你del的项或添加一个(k,v)在词典对中,视图对象可在同一时间自动地改变。)

    $ python2.7
    
    >>> d = {'one':1, 'two':2}
    >>> type(d.items())
    <type 'list'>
    >>> type(d.keys())
    <type 'list'>
    >>> 
    >>> 
    >>> type(d.iteritems())
    <type 'dictionary-itemiterator'>
    >>> type(d.iterkeys())
    <type 'dictionary-keyiterator'>
    >>> 
    >>> 
    >>> type(d.viewitems())
    <type 'dict_items'>
    >>> type(d.viewkeys())
    <type 'dict_keys'>
    

    While in Py3.x 在Py3.x中

    In Py3.x, things are more clean, since there are only dict.items() , dict.keys() and dict.values() available, which return the view objects just as dict.viewitems() in Py2.x did. 在Py3.x中,事情更加干净了,因为只有dict.items()dict.keys()dict.values()可用,它们返回视图对象的方式dict.viewitems()一样。 。

    But

    Just as @lvc noted, view object isn't the same as iterator , so if you want to return an iterator in Py3.x, you could use iter(dictview) : 就像@lvc指出的那样, view对象iterator不同 ,因此,如果您想在Py3.x中返回迭代器 ,则可以使用iter(dictview)

    $ python3.3
    
    >>> d = {'one':'1', 'two':'2'}
    >>> type(d.items())
    <class 'dict_items'>
    >>>
    >>> type(d.keys())
    <class 'dict_keys'>
    >>>
    >>>
    >>> ii = iter(d.items())
    >>> type(ii)
    <class 'dict_itemiterator'>
    >>>
    >>> ik = iter(d.keys())
    >>> type(ik)
    <class 'dict_keyiterator'>
    

    #6楼

    If you have 如果你有

    dict = {key1:value1, key2:value2, key3:value3,...}

    In Python 2 , dict.items() copies each tuples and returns the list of tuples in dictionary ie [(key1,value1), (key2,value2), ...] . Python 2中dict.items()复制每个元组并返回字典中的元组列表,即[(key1,value1), (key2,value2), ...] Implications are that the whole dictionary is copied to new list containing tuples 这意味着整个字典将被复制到包含元组的新列表中

    dict = {i: i * 2 for i in xrange(10000000)}  
    # Slow and memory hungry.
    for key, value in dict.items():
        print(key,":",value)
    

    dict.iteritems() returns the dictionary item iterator. dict.iteritems()返回字典项迭代器。 The value of the item returned is also the same ie (key1,value1), (key2,value2), ... , but this is not a list. 返回的项的值也相同,即(key1,value1), (key2,value2), ... ,但这不是列表。 This is only dictionary item iterator object. 这只是字典项迭代器对象。 That means less memory usage (50% less). 这意味着更少的内存使用量(减少了50%)。

    • Lists as mutable snapshots: d.items() -> list(d.items()) 列出为可变快照: d.items() -> list(d.items())
    • Iterator objects: d.iteritems() -> iter(d.items()) 迭代器对象: d.iteritems() -> iter(d.items())

    The tuples are the same. 元组是相同的。 You compared tuples in each so you get same. 您比较了每个中的元组,因此您得到相同的元组。

    dict = {i: i * 2 for i in xrange(10000000)}  
    # More memory efficient.
    for key, value in dict.iteritems():
        print(key,":",value)
    

    In Python 3 , dict.items() returns iterator object. Python 3中dict.items()返回迭代器对象。 dict.iteritems() is removed so there is no more issue. dict.iteritems()已删除,因此不再有问题。

    展开全文
  • 它能做什么 是否曾经想使用像类这样的dict并将访问键用作属性? Prodict正是这样做的。 尽管有许多模块可以执行此操作,但是Prodict可以执行更多操作。 您可以提供类型提示并自动完成代码! 使用类型提示,您还...
  • Today, I came across the dict method get which, given a key in the dictionary, returns the associat

    本文翻译自:Why dict.get(key) instead of dict[key]?

    Today, I came across the dict method get which, given a key in the dictionary, returns the associated value. 今天,我遇到了dict方法get ,在字典中给定键的情况下,该方法返回关联的值。

    For what purpose is this function useful? 此功能用于什么目的? If I wanted to find a value associated with a key in a dictionary, I can just do dict[key] , and it returns the same thing: 如果我想找到与字典中的键相关联的值,则可以执行dict[key] ,并且它返回相同的内容:

    dictionary = {"Name": "Harry", "Age": 17}
    dictionary["Name"]
    dictionary.get("Name")
    

    #1楼

    参考:https://stackoom.com/question/kKNB/为什么用dict-get-key-而不是dict-key


    #2楼

    It allows you to provide a default value if the key is missing: 如果密钥丢失,它允许您提供默认值:

    dictionary.get("bogus", default_value)
    

    returns default_value (whatever you choose it to be), whereas 返回default_value (无论您选择的是什么),而

    dictionary["bogus"]
    

    would raise a KeyError . 会引发KeyError

    If omitted, default_value is None , such that 如果省略,则default_valueNone ,这样

    dictionary.get("bogus")  # <-- No default specified -- defaults to None
    

    returns None just like 返回None ,就像

    dictionary.get("bogus", None)
    

    would. 将。


    #3楼

    目的是如果找不到密钥,则可以提供默认值,这非常有用

    dictionary.get("Name",'harry')
    

    #4楼

    get takes a second optional value. get需要第二个可选值。 If the specified key does not exist in your dictionary, then this value will be returned. 如果字典中不存在指定的键,则将返回此值。

    dictionary = {"Name": "Harry", "Age": 17}
    dictionary.get('Year', 'No available data')
    >> 'No available data'
    

    If you do not give the second parameter, None will be returned. 如果不提供第二个参数,则将返回None

    If you use indexing as in dictionary['Year'] , nonexistent keys will raise KeyError . 如果像在dictionary['Year']那样使用索引,则不存在的键将引发KeyError


    #5楼

    I will give a practical example in scraping web data using python, a lot of the times you will get keys with no values, in those cases you will get errors if you use dictionary['key'], whereas dictionary.get('key', 'return_otherwise') has no problems. 我将举一个使用python抓取Web数据的实际示例,很多时候,您将获得没有值的键,在这些情况下,如果您使用dictionary ['key']会出错,而dictionary.get('key ','return_otherwise')没问题。

    Similarly, I would use ''.join(list) as opposed to list[0] if you try to capture a single value from a list. 同样,如果您尝试从列表中捕获单个值,我将使用''.join(list)而不是list [0]。

    hope it helps. 希望能帮助到你。

    [Edit] Here is a practical example: [编辑]这是一个实际示例:

    Say, you are calling an API, which returns a JOSN file you need to parse. 假设您正在调用一个API,该API返回您需要解析的JOSN文件。 The first JSON looks like following: 第一个JSON如下所示:

    {"bids":{"id":16210506,"submitdate":"2011-10-16 15:53:25","submitdate_f":"10\/16\/2011 at 21:53 CEST","submitdate_f2":"p\u0159ed 2 lety","submitdate_ts":1318794805,"users_id":"2674360","project_id":"1250499"}}
    

    The second JOSN is like this: 第二个JOSN是这样的:

    {"bids":{"id":16210506,"submitdate":"2011-10-16 15:53:25","submitdate_f":"10\/16\/2011 at 21:53 CEST","submitdate_f2":"p\u0159ed 2 lety","users_id":"2674360","project_id":"1250499"}}
    

    Note that the second JSON is missing the "submitdate_ts" key, which is pretty normal in any data structure. 请注意,第二个JSON缺少“ submitdate_ts”键,这在任何数据结构中都是很正常的。

    So when you try to access the value of that key in a loop, can you call it with the following: 因此,当您尝试循环访问该键的值时,可以使用以下命令调用它:

    for item in API_call:
        submitdate_ts = item["bids"]["submitdate_ts"]
    

    You could, but it will give you a traceback error for the second JSON line, because the key simply doesn't exist. 您可以,但是它将给您第二条JSON行的回溯错误,因为密钥根本不存在。

    The appropriate way of coding this, could be the following: 适当的编码方式如下:

    for item in API_call:
        submitdate_ts = item.get("bids", {'x': None}).get("submitdate_ts")
    

    {'x': None} is there to avoid the second level getting an error. {'x':None}可以避免第二级出错。 Of course you can build in more fault tolerance into the code if you are doing scraping. 当然,如果您执行抓取操作,则可以在代码中内置更多的容错功能。 Like first specifying a if condition 就像首先指定一个if条件


    #6楼

    What is the dict.get() method? 什么是dict.get()方法?

    As already mentioned the get method contains an additional parameter which indicates the missing value. 如前所述, get方法包含一个附加参数,该参数指示缺少的值。 From the documentation 从文档中

     get(key[, default]) 

    Return the value for key if key is in the dictionary, else default. 如果key在字典中,则返回key的值,否则返回默认值。 If default is not given, it defaults to None, so that this method never raises a KeyError . 如果未提供default,则默认为None,因此此方法永远不会引发KeyError

    An example can be 一个例子可以是

    >>> d = {1:2,2:3}
    >>> d[1]
    2
    >>> d.get(1)
    2
    >>> d.get(3)
    >>> repr(d.get(3))
    'None'
    >>> d.get(3,1)
    1
    

    Are there speed improvements anywhere? 哪里有速度改进?

    As mentioned here , 如前所述这里

    It seems that all three approaches now exhibit similar performance (within about 10% of each other), more or less independent of the properties of the list of words. 似乎所有这三种方法现在都表现出相似的性能(彼此之间约占10%),或多或少地与单词列表的属性无关。

    Earlier get was considerably slower, However now the speed is almost comparable along with the additional advantage of returning the default value. 早期的get速度要慢得多,但是现在速度几乎可以与返回默认值的其他优点相提并论。 But to clear all our queries, we can test on a fairly large list (Note that the test includes looking up all the valid keys only) 但是要清除所有查询,我们可以在相当大的列表上进行测试(请注意,该测试仅包括查找所有有效键)

    def getway(d):
        for i in range(100):
            s = d.get(i)
    
    def lookup(d):
        for i in range(100):
            s = d[i]
    

    Now timing these two functions using timeit 现在使用timeit对这两个功能进行计时

    >>> import timeit
    >>> print(timeit.timeit("getway({i:i for i in range(100)})","from __main__ import getway"))
    20.2124660015
    >>> print(timeit.timeit("lookup({i:i for i in range(100)})","from __main__ import lookup"))
    16.16223979
    

    As we can see the lookup is faster than the get as there is no function lookup. 如我们所见,由于没有函数查找,查找比get快。 This can be seen through dis 通过dis可以看到

    >>> def lookup(d,val):
    ...     return d[val]
    ... 
    >>> def getway(d,val):
    ...     return d.get(val)
    ... 
    >>> dis.dis(getway)
      2           0 LOAD_FAST                0 (d)
                  3 LOAD_ATTR                0 (get)
                  6 LOAD_FAST                1 (val)
                  9 CALL_FUNCTION            1
                 12 RETURN_VALUE        
    >>> dis.dis(lookup)
      2           0 LOAD_FAST                0 (d)
                  3 LOAD_FAST                1 (val)
                  6 BINARY_SUBSCR       
                  7 RETURN_VALUE  
    

    Where will it be useful? 在哪里有用?

    It will be useful whenever you want to provide a default value whenever you are looking up a dictionary. 每当您要查找字典时都想提供默认值时,它将很有用。 This reduces 这减少了

     if key in dic:
          val = dic[key]
     else:
          val = def_val
    

    To a single line, val = dic.get(key,def_val) 对于单行, val = dic.get(key,def_val)

    Where will it be NOT useful? 在哪里没有用?

    Whenever you want to return a KeyError stating that the particular key is not available. 每当您想返回KeyError指出特定的键不可用时。 Returning a default value also carries the risk that a particular default value may be a key too! 返回默认值还会带来一个风险,即某个默认值也可能是键!

    Is it possible to have get like feature in dict['key'] ? 是否有可能有get像功能dict['key']

    Yes! 是! We need to implement the __missing__ in a dict subclass. 我们需要在dict子类中实现__missing__

    A sample program can be 一个示例程序可以是

    class MyDict(dict):
        def __missing__(self, key):
            return None
    

    A small demonstration can be 一个小示范可以

    >>> my_d = MyDict({1:2,2:3})
    >>> my_d[1]
    2
    >>> my_d[3]
    >>> repr(my_d[3])
    'None'
    
    展开全文
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  • in 是直接去dict.__contains__这个保存这key的list中去获取,相当与是去数组中获取。 所以in 比has_key 效率高。详情看python源码dictobject.c文件。 转载于:https://www.cnblogs.com/hackerl/p/5784110.html...
  • 1.什么是有序? 这里的有序不是只遍历dict是键值有序,而是遍历顺序就是插入顺序,所以这个有序只是对dict初始化时为空,一个个插入的情况 2.如何实现? 3.6之前dict的底层结构就是一个二维数组,而3.6之后改用...
  • Python之什么dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字: ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 或者考试的成绩列表: [95, 85, 59] 但是,要根据名字找到对应的成绩,用两个 ...
  • dict是可变的,也就是说,我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict: d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 } 要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去,用赋值语句: >>> d['Paul'] ...
  • 如果我们要修改__new__,我们会经常看到下面这段代码class Meta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): return super().__new__(cls, ...那么他们是什么?用一个例子解决这个问题。当你定义一个类的时候:c...
  • Python dict

    2017-07-08 12:37:01
    Python之什么dict 我们已经知道,list 和 tuple 可以用来表示顺序集合,例如,班里同学的名字: ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 或者考试的成绩列表: [95, 85, 59] 但是,要根据名字...
  • 今天看到这个东西 request.query_params.dict()  前面request.query_params是获取查询字符串参数,后面加个.dict() 没看懂,就自己实验了一下 request.query_params 这个获取的类型是 django里面的 ...
  • Python dict 函数

    2020-12-28 13:49:15
    Python dict 函数 关键词:dict() 函数 python 字典 map key value 快速 高效 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快...为什么dict查找速
  • 什么?python dict字典有序了?!

    千次阅读 2020-07-30 11:53:26
    entries = [ [22222, "benz", "car"], ["--", "--", "--"], [11111, "hello", "world"], ["--", "--", "--"], ] 因此,在有indices表加持的情况下,整个hash table可以变的有序起来,这也就解释了为什么dict可以有序...
  • Python中dict理论上是无序的,那么每次插入和取出应该是不可控的顺序,但是3.6以后的Python插入和取出顺序相同。是因为底层实现方式进行了修改。 为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高 这篇文章主要给大家...
  • 用Python写了段程序,其中一部分是在2^20个数据中的查找,可是用dict实现起来慢, 后来发现改用list后竟然和之前的速度一样,请问这可能是什么原因呢?代码在这里 (http://ask.csdn.net/questions/224028 "")
  • <p style="text-align:center"><img alt="" height="141" src="https://img-ask.csdnimg.cn/upload/1617108325784.png" width="526" /></p> ... ... 图一是正常的提取,图二是图一Print出来的字典,...
  • 这是什么原因? 其他的词都能正常添加,比方下面的 初音未来 pufg 系统windows10 1909 程序和配置全是当前最新的。</p><p>该提问来源于开源项目:KyleBing/rime-wubi86-jidian</p></div>
  • stardict dict

    2015-04-12 15:34:00
    每个字典文件夹里都有一个.ifo文件,可以用记事本打开,就知道是什么字典。如果要给多看系统用,找到对应的字典文件夹,如:stardict-gaojihanyudacidian_fix,将文件夹中的.idx 、.ifo、.dict三个文件拷贝到DK_...

空空如也

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