python知识点整理一

1、数组元素之和

解法一

from functools import reduce
list=[1,3,5,7,9,34]
print(reduce(lambda x,y:x+y,list))

解法二

sum(list)

2、浅拷贝和深拷贝的区别：

https://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html

直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。

浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。

深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。

3、python中的标准数据类型 

数字number、字符串string、列表list、元组tuple、字典dict 集合set、布尔 boolean

可变对象：list set dict

不可变对象：bumber string tuple

• 先从数据类型角度理解可变对象和不可变对象。

抽象数据类型的操作一般分为三类：

1、构造操作: 这类操作主要是基于一些已知信息，产生这个类的实例对象。类似银行进行开通账户

2、解析操作：这类操作是获取对象的一些有用信息，其结果反应了对象的一些特征，但返回的不是对象本身。类似银行查询账户余额

3、变化操作 ：这类操作是修改对象内部的信息和状态。

如果一个类型，具只具有1和2两种操作，也就说只具有构造和解析操作，那么这个类型就是不可变类型，这个类型的对象就是不可变对象

如果一个类型，具有1、2、3三种操作，这个类型就是可变类型，这个类型的对象就是可变对象。

• 不可变对象：对象所指向的内存中的值不能被改变，当改变这个变量的时候，原来指向的内存中的值不变，变量不再指向原来的值，而是开辟一块新的内存，变量指向新的内存。
• 可变对象：对象指向的内存中的值会改变，当更改这个变量的时候，还是指向原来内存中的值，并且在原来的内存值进行原地修改，并没有开辟新的内存。

4、sort和sorted的区别
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。sort会修改原始的字符串，返回None
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，
而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。

5、sorted()排序应用，通过 key 的值来进行数组/字典的排序
方法一

array = [{"age":20,"name":"a"},{"age":25,"name":"b"},{"age":10,"name":"c"}]
array = sorted(array, key=lambda x: x["age"])

方法二，
# 根据第三个域排序
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号。
要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。

import operator
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=operator.itemgetter(2))

先按照成绩降序排序，相同成绩的按照名字升序排序：

方法一

d1 = [{'name':'alice', 'score':38}, {'name':'bob', 'score':18}, {'name':'darl', 'score':28}, {'name':'christ', 'score':28}]
l = sorted(d1, key=lambda x:(-x['score'], x['name']))
print(l)

方法二，参考https://www.cnblogs.com/100thMountain/p/4719503.html

先根据第二域排序，第二个域相同的话再根据第三个域排序

import operator
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=operator.itemgetter(1,2))

5、计算元素在列表中出现的次数

lst = [8, 6, 8, 10, 8, 20, 10, 8, 8]
lstb = set(lst)
dictc = {}
for i in lstb:
    a = lst.count(i)
    dictc[i] = a
dictd = sorted(dictc, key=lambda x : dictc[x], reverse=False)
print(dictd)
# 结果得到的是一个列表[20, 6, 10, 8]
dictd = sorted(dictc.items(), key=lambda x : x[1], reverse=False)
#结果是[(20, 1), (6, 1), (10, 2), (8, 5)]

6、计算元素相加
方法一

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 101))

方法二

sum(range(101))

7、查找列表中最大值或最小值

max([1,2,3])
min([1,2,3])

8、移除字符串中指定位置的字符

str.replace(old, new[, max]) old--将被替换的子字符串，new--新字符串，max--替换不超过max次
'123456'.replace('2', '')

9、字符串反转，将字符串str逆序

• 使用字符串切片：str[::-1]，返回一个新的字符串
• 使用内置函数reversed(seq),seq -- 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range,返回一个反转的迭代器''.join(reversed(str))，返回一个新的字符串
• reverse()方法只能用到list中,无返回值，但是会对列表的元素进行反向排序 a=[1,2,3] a.reverse()

10.为什么要有decimal，解决了什么问题，为什么不用float？

from decimal import *

因为float会丢失精度。原因在于二进制要想表示十进制的数就会存在误差，比如用二进制来表示0.1,根本无法精确表示,但是这不是bug,是个feature，因为标准就是这样定的。IEEE 754 2.decimal

11.为什么就不存在不精确的问题？
Decimal完美利用了【通过借助整数来表示小数的方式】解决了不精确的问题。用二进制表示任何一个精准十进制整数，不管是奇数还是偶数，都是没有问题的。

12.随机数问题

import random
random.random():返回0到1之间的浮点数，不包含1
random.ranint(a, b)：返回a到b之间的整数，包含a、b，且a、b为int
random.randrange([a, ]b[, step])返回a到b之间的整数，不包含b，step是递增值，a、b是int
比如，随机获取10内的基数：random.randrange(1, 10, 2)
random.uniform(a，b)：返回a到b之间的实数，包含a、b
random.choice(seq)：从序列元素中随机挑选一个元素,seq可以是列表、元组、字符串

13.时间戳转换

import time
# 获得当前时间时间戳
now = int(time.time())
#转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
timeArray = time.localtime(now)
otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
print(otherStyleTime)

14、python用列表生成式写嵌套循环
a = [[1,2], [3,4], [5,6]]一行代码展开该列表，生成[1,2,3,4,5,6]

[j for i in a for j in i]

15、字典生成式

# 去除掉字典中value < 60的数据

dict0 = {"英语":66, "数学":78, "政治":42, "语文":59}

dict1 = {k:v for k, v in dict0.items() if v >= 60}
print(dict1)