2018年刚刚过完年,从今天起,做一个认真的技术人。开始进入记笔记阶段。

python内置了很多数据结构,list , set,dictionary

1、将序列分解为单独的变量

1.1 通过赋值的方式,只要等号左右的变量个数与结构与序列一致

p=(4,5)

x,y=p

1.2不只是序列,只要是可迭代的对象,都可以进行分解

s='hello'

a,b,c,d,e = s

如果想丢弃某些变量, 可以选一个用不到的变量,作为丢弃值的名称。

data=['ABC',  50, (2012,1,2)]

_, price , _ = data , 这里用到的是下划线

records = [

('foo', 1, 2),

('bar', 'hello'),

('foo', 3, 4)

]

def do_foo(x, y ):

print ('foo', x, y)

for  tag, *args in  records:

if tag == 'foo':

do_foo(*args)

1.3 保存最后的几个变量

collections.deque

q = deque(maxlen=3),长度为3的一个队列

q.append(1)

q.append(2)

q.append(3)

q.append(4)

q.appendleft() 从左侧入参数, q.popleft(), q.pop()

from collections import  deque

def search(lines, pattern , history =5 ):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for line in lines:
if pattern in line:
yield line, previous_lines
previous_lines.append(line) if __name__ == '__main__':
with open('some.txt') as f :
for line , previouslines in search(f, 'python', 5):
for pline in previouslines:
print(pline, end='& ')
print(line, end='% ')
print('-'*20) 1.4 找出最大或者最小的n个元素
import heapq
nums=[1,3,2,9,4,8,7,6]
smalllist = heapq.nsmallest(3,nums)
biglist = heapq.nlargest(3,nums) 1.5在list中可以经常用到一个列表推导式:
x = 'abcde'
y = 'hijkl'
comp = [(m,n) for m in x if m >'a' for n in y if n >'h']

推导式与filter, map的比较:
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回 生成器的表达式:
如果数据比较多时,list明显需要占用太多的内存,生成器才是比较好的选择

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