序列
-
命名切片
问题：如果代码中出现大量的硬编码下标值，那么可读性及可维护性都变得很低
方案：
使用内置的slice()函数创建一个切片对象,切片对象可调用的属性及方法- start
- stop
- step
- indices(size)
调用切片对象方法indices(size) 将它映射到一个确定大小的序列上，这个方法返回一个三元组 (start, stop, step)。所有值都会被合适的缩小以满足边界限制，从而使用的时候避免出现 IndexError 异常。
>>> items = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>#一般写法
>>> items[2:4]
[2, 3]
>>>#使用切片函数
>>> pice=slice(2,4)
>>> items[pice]
[2, 3]
>>> items[2:4]=[6,7]
>>> items
[0, 1, 6, 7, 4, 5, 6]
>>> items[pice]=[9,10]
>>> items
[0, 1, 9, 10, 4, 5, 6]
>>> pice.start
2
>>> pice.indices(len(items))
(2, 4, 1)
>>>#切片对象值stop最大为序列长度
>>> pice=slice(2,10)
>>> items[pice]
[9, 10, 4, 5, 6]
>>> pice.indices(len(items))
(2, 7, 1)
>>>#注意*的使用
>>> for i in range(*pice.indices(len(items))):
print(items[i])
9
10
4
5
6
-
统计序列中最大的元素
- 手动计算
- 运用collections模块中的Counter 类
手动计算略过，可以通过字典等方式去实现，本篇重点学习Counter类的使用。Counter 类实例对象有很多，常用的有：- most_common() ，默认或者参数大于一定的数量，返回整个结果
- iitems()
- elements
等等
>>> from collections import Counter
>>> words = [
'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
>>> words_count=Counter(words)
>>> words_count
Counter({'eyes': 8, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 3, 'around': 2, "don't": 1, "you're": 1, 'not': 1, 'under': 1})
>>> words_count['eyes']
8
>>> words_count.most_common(1)
[('eyes', 8)]
另外，Counter 实例一个鲜为人知的特性是它们可以很容易的跟数学运算操作相结合。
>>> from collections import Counter
>>> words = [
'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
>>> moreword=['why','are','you','not','looking','in','my','eyes']
>>> words_count=Counter(words)
>>> moreword_count=Counter(moreword)
>>> words_count
Counter({'eyes': 8, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 3, 'around': 2, "don't": 1, "you're": 1, 'not': 1, 'under': 1})
>>> moreword_count
Counter({'in': 1, 'eyes': 1, 'looking': 1, 'why': 1, 'my': 1, 'not': 1, 'you': 1, 'are': 1})
>>> words_count+moreword_count
Counter({'eyes': 9, 'the': 5, 'look': 4, 'my': 4, 'into': 3, 'not': 2, 'around': 2, 'looking': 1, 'under': 1, 'you': 1, 'in': 1, "don't": 1, 'are': 1, "you're": 1, 'why': 1})
>>> words_count-moreword_count
Counter({'eyes': 7, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 2, 'around': 2, "don't": 1, 'under': 1, "you're": 1})
>>>
-
通过某个关键字排序一个字典列表
问题：字典列表，需要根据字典的一个或者多个字段排序
方案：
- 匿名函数实现
- operator 模块的 itemgetter 函数
匿名函数lambda实现
>>> rows = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
>>> sorted(rows,key=lambda r:r["fname"])
[{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'}, {'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}]
>>> sorted(rows,key=lambda r:(r["fname"],r["uid"]))
[{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'}, {'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}]
>>>
运用itemgetter() 函数，它负责创建一个 callable 对象，传递多个参数时，函数返回一个元组，多条件排序的顺序将按照元组的顺序。
示例1
#上述示例可变为：
>>> from operator import itemgetter
>>> rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))
>>> rows_by_fname_and_uid=sorted(rows, key=itemgetter('fname',"uid"))
>>> rows_by_fname
[{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'}, {'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}]
>>> rows_by_fname_and_uid
[{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'}, {'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'}, {'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}]
>>> #key接收一个函数，指明按照什么排序
>>> min(rows, key=itemgetter('uid'))
{'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}
>>>
示例2
>>> from operator import itemgetter
>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(students, key = itemgetter(2))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>>
