库存处理，正规的英语是什么，不要网络

库存处理 ，正规的英语是什么，不要网络上字典上的

stock arrangement

如果指清仓 那么就是 clearance

python处理结果保存到列表或字典中

看你写的print p1.communicate()[0]，从这来看communicate这个函数返回的可能就是list类型，直接赋值就行了

iphone 字典已下载但是每次进入都需要重新选择 怎么处理

方法/步骤

在任何输入框（短信、备忘录等等）中 输入英文单词。

然后，点击英文单词，会出现选择项，选择需要选中的英文单词。

选中后，出现操作菜单，选择”定义“

进入字典页面，第一次使用，提示下载字典

联网进行字典的下载

下载完成后，可以看到刚才选中的词的字典含义。

选中右上角的完成，即可退出字典，返回输入框继续输入。

python自定义处理字典的函数,说没有定义??

那是因为你单独在shell里面运行，和你当前的那个.py文件，木有任何关系啊。所以才报错，说那个函数找不到的。

你还是先看看这个吧：

【整理】【多图详解】如何在Windows下开发Python：在cmd下运行Python脚本+如何使用Python Shell（command line模式和GUI模式）+如何使用Python IDE

搞懂什么是cmd（linux下就是terminal），python shell，IDE。

就知道你为何错了。

(此处不给贴地址，请自己用google搜标题，即可找到帖子地址)

Python处理excel里的字典

#不知道你说的字典合并是怎样的，下面我是以“分类编号”作为key,如果key相同就把”字典数据“添加到一个key下value裏面

import xlrd

data = xlrd.open_workbook('book1.xls')

table = data.sheets()[0]

nrows = table.nrows

ncols = table.ncols

result = {}

for r in range(1,nrows):

key = table.cell(r,1).value

content = table.cell(r,0).value

if result.has_key(key):

result[key].append(content)

else:

result[key] = [content]

print result

数据字典的描述

数据字典各部分的描述

①数据项：数据流图中数据块的数据结构中的数据项说明

数据项是不可再分的数据单位。对数据项的描述通常包括以下内容：

数据项描述={数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，

取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}

其中“取值范围”、“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。

若干个数据项可以组成一个数据结构。

②数据结构：数据流图中数据块的数据结构说明

数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成。对数据结构的描述通常包括以下内容：

数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成:{数据项或数据结构}}

③数据流：数据流图中流线的说明

数据流是数据结构在系统内传输的路径。对数据流的描述通常包括以下内容：

数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成:{数据结构}，平均流量，高峰期流量}

其中“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程，即数据的来源。“数据流去向”是说明该数据流将到哪个过程去，即数据的去向。“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数。“高峰期流量”则是指在高峰时期的数据流量。

④数据存储：数据流图中数据块的存储特性说明

数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去向之一。对数据存储的描述通常包括以下内容：

数据存储描述={数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:{数据结构}，数据量，存取方式}

其中“数据量”是指每次存取多少数据，每天（或每小时、每周等）存取几次等信息。“存取方法”包括是批处理，还是联机处理；是检索还是更新；是顺序检索还是随机检索等。

另外“流入的数据流”要指出其来源，“流出的数据流”要指出其去向。

⑤处理过程：数据流图中功能块的说明

数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息，通常包括以下内容：

处理过程描述={处理过程名，说明，输入:{数据流}，输出:{数据流}，处理:{简要说明}}

其中“简要说明”中主要说明该处理过程的功能及处理要求。功能是指该处理过程用来做什么（而不是怎么做）；处理要求包括处理频度要求，如单位时间里处理多少事务，多少数据量，响应时间要求等，这些处理要求是后面物理设计的输入及性能评价的标准。

数据字典是什么？要怎么写？

数据字典(Data Dictionary,简称DD)是数据管理(Data Administration,简称DA)的一个组成部分，在介绍数据管理的完整概念之前，了解数据字典/目录系统(Data Dictionary/Directory System,简称DD/DS)是十分重要的。

数据字典没有什么不可思议的奥妙之处。事实上，数据字典的概念与其它数据处理概念相比，竟是意想不到的简单。数据字典只不过是有关数据的信息的收集、维护和发布的机制。它是元数据(Metadata),即关于数据的信息的中心元库(Central repository)。

大体上说，数据字典提供了关于数据元素、元素组（记录或片断）、记录组（文件或数据库）信息的定义和使用机制，以及这些实体之间的联系。还可以定义其它一些实体，例如，输入格式、报表、屏幕、处理、过程，等等。

加入盐值为什么能够抵抗批处理字典攻击

拿哈希加密来说吧，使用哈希加密的时候安全性是有一定的保证的，因为哈希算法不可逆，意思就是黑客即使拿到了加密后的密文也无法知道原文。

但是也有破解的方法，最常见的除了暴力破解就是查表。查表法不像字典破解和暴力破解那样猜密码，它首先将一些比较常用的密码的哈希值算好，然后建立一张表，当然密码越多，这张表就越大。当你知道某个密码的哈希值时，你只需要在你建立好的表中查找该哈希值，如果找到了，你就知道对应的密码了。

加入盐值（salt）就是为了应对这种情况，盐是一个随机生成的字符串。我们将盐与原始密码连接（concat）在一起（放在前面或后面都可以），然后将concat后的字符串加密。采用这种方式加密密码，查表法就不灵了（因为盐是随机生成的）。

总结起来就是虽然加密算法是不可逆的，但是可以通过查表法来破解密码，给密码加一个随机的盐值，这样生成的哈希值就在表中查不到了。

参考文献：

使用哈希加盐法来为密码加密 [www.cnblogs.com]

如何处理python的字典

一、创建字典

字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

也可如此创建字典

dict1 = { 'abc': 456 }

dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }

注意：

每个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号，每对用逗号分割，整体放在花括号中（{}）。

键必须独一无二，但值则不必。

值可以取任何数据类型，但必须是不可变的，如字符串，数或元组。

二、访问字典里的值

把相应的键放入熟悉的方括弧，如下实例:

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};print "dict['Name']: ", dict['Name'];print "dict['Age']: ", dict['Age'];#以上实例输出结果：#dict['Name']:  Zara#dict['Age']:  7

如果用字典里没有的键访问数据，会输出错误如下：

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};print "dict['Alice']: ", dict['Alice'];

以上实例输出结果：

#KeyError: 'Alice'[/code]

三、修改字典

向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对，修改或删除已有键/值对如下实例:

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};

dict['Age'] = 8; # update existing entrydict['School'] = "DPS School"; # Add new entry

print "dict['Age']: ", dict['Age'];print "dict['School']: ", dict['School'];#以上实例输出结果：#dict['Age']:  8#dict['School']:  DPS School

四、删除字典元素

能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作。

显示删除一个字典用del命令，如下实例：

dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'};del dict['Name']; # 删除键是'Name'的条目dict.clear();     # 清空词典所有条目del dict ;        # 删除词典print "dict['Age']: ", dict['Age'];print "dict['School']: ", dict['School'];#但这会引发一个异常，因为用del后字典不再存在：dict['Age']:

如何处理一个变成字符串的字典类型

a = "{'a' : 'hi', 'b' : 'hello'}"b = eval(a)b{'a' : 'hi', 'b' : 'hello'} 这样转换，即把每一行获取到作为一个字符串，eval即可