Python3编程技巧

高效处理数据类型方法：

In []: from random import randint
 
In []: data=[randint(-,) for _ in range()]
 
In []: data
Out[]: [-, -, , , , -, -, , , -]
 
#过滤列表中的负数
In []: list(filter(lambda x:x>=,data))
Out[]: [, , , , ]
 
[for x in data if x>=]
#  列表生成式解法
[x for x in data if x>=]
 
#哪个更快,列表解析更快,远快于迭代
In []: %timeit [x for x in data if x>=]
 ns ± 23.8 ns per loop (mean ± std. dev. of  runs,  loops each)
 
In []: %timeit filter(lambda x:x>=,data)
 ns ±  ns per loop (mean ± std. dev. of  runs,  loops each)
 
#得到20个同学的成绩
d={x:randint(,)for x in range(,)}
#字典解析式,iteritems同时迭代字典，
#
#得到分数大于90的同学
{k:v for k,v in d.items() if v>}
 
#集合解析
In []: {x for x in s if x % ==}
Out[]: {-, -, }
 
#为元祖中的每个元素命名，提高程序可读性
#元祖存储空间小，访问速度快
#定义常量
NAME =
AGE=
SEX=
EMAIL=
#拆包用法，定义类似其他语言的枚举类型，也就是定义数值常量
NAME,AGE,SEX,EMAIL=range()
 
#案例
student=('Jim',,'male','jin@163.com')
#name
print(student[])
#age
print(student[])
#通过常量可以优化为
print(student[NAME])
print(student[AGE])
 
#namedtuple是继承自tuple的子类，namedtuple和tuple比较有更酷的特性
#namedtuple创建一个和tuple类似的对象，而且对象拥有可以访问的属性。这对象更像带有数据属性的类，不过数据属性是只读的。
from collections import namedtuple
Student = namedtuple('Student',['name','age','sex','email'])
s=Student('Jim',,'male','jim@163.com')
s.name
s.age
 
#统计序列中元素出现的频度
from random import randint
data=[randint(,) for _ in range()]
#创建字典{:,:,...}
#方法1
c=dict.fromkeys(data,)
In []: for x in data:
    ...:     c[x]+=
 
#方法2，统计词频
from collections import Counter
c2=Counter(data)#讲序列传入Counter的构造器，得到Counter对象是元素频度的字典
#使用most_common统计词频
In []: c2.most_common()
Out[]: [(, ), (, ), (, )]
#统计英文作文词频
import re
txt=open('emmmm.txt').read()
#分割后赋给Counter
c3=Counter(re.split('\W',txt))
#找到频率最高的10个单词
c3.most_common()
 
#内置函数是以c的速度运行，如sorted
from random import randint
d={x:randint(,) for x in 'xyzabc'}
#{'a': , 'b': , 'c': , 'x': , 'y': , 'z': }
# sorted(d)
In []: zip(d.values(),d.keys())
Out[]: <zip at 0x108b34dc8>
 
In []: list(zip(d.values(),d.keys()))
Out[]: [(, 'x'), (, 'y'), (, 'z'), (, 'a'), (, 'b'), (, 'c')]
 
#快速找到多个字典中的公共键
#In []: from random import randint,sample
 
In []: sample('abcdefg',)
Out[]: ['c', 'a', 'b']
 
In []: sample('abcdefg',randint(,))
Out[]: ['b', 'a', 'd']
 
In []: s1={x:randint(,)for x in sample('abcdefg',randint(,))}
 
In []: s1
Out[]: {'a': , 'b': , 'c': , 'f': , 'g': }
 
In []: s1={x:randint(,)for x in sample('abcdefg',randint(,))}
 
In []: s1
Out[]: {'b': , 'd': , 'g': }
 
In []: s1
Out[]: {'b': , 'd': , 'g': }
 
In []: s2={x:randint(,)for x in sample('abcdefg',randint(,))}
 
In []: s3={x:randint(,)for x in sample('abcdefg',randint(,))}
#for循环遍历方法，找到s2,s3都有的k
In []: res=[]
 
In []: for k in s1:
    ...:     if k in s2 and k in s3:
    ...:         res.append(k
    ...:         )
    ...:
    ...:         
 
In []: res
Out[]: ['b']
#通过字典的keys()方法，找到三个字典同样的key
In []: s1.keys()&s2.keys()&s3.keys()
Out[]: {'b'}
#通过map得到一个迭代器对象
#In []: map(dict.keys,[s1,s2,s3])
Out[]: <map at 0x108891b70>
 
In []: list(map(dict.keys,[s1,s2,s3]))
Out[]:
[dict_keys(['g', 'd', 'b']),
 dict_keys(['g', 'a', 'c', 'b', 'f']),
 dict_keys(['d', 'f', 'b', 'c', 'e', 'a'])]
#通过reduce取出同样结果
In []: from functools import reduce
 
In []: reduce(lambda a,b:a&b,map(dict.keys,[s1,s2,s3]))
Out[]: {'b'}
 
#使得
from time import time
from random import randint
from collections import OrderedDict
 
d=OrderedDict()
players = list("ABCDEFGH")
start=time()
for i in range():
    input()
    p=players.pop(randint(,-i))
    end=time()
    print(i+,p,end-start)
    d[p]=(i+,end-start)
print('')
print('-'*)
for k in d:
    print(k,d[k])
#查看用户历史记录功能,标准库collections的deque，双端循环队列，存在内容中，pickle存储到文件
from random import randint
from collections import deque
N = randint(,)
history = deque([],)
def guess(K):
   if K ==N:
      print('正确')
      return True
   if K < N:
      print('%s is less-than N'%K)
   else:
       print("%s is greater-than N"%K)
   return False
while True:
   line = input("请输入一个数字：")
   if line.isdigit():
      k=int(line)
      history.append(k)
      if guess(k):
         break
   elif line =='history' or line =='h?':
       print(list(history))

处理数据

可迭代对象和迭代器对象:

可迭代对象和迭代器对象
 
需求：从网络抓取每个城市的气温消息，显示
北京：-
黑龙江：-
上海13-
一次抓取所有城市信息，会占很大的存储空间，现在想“用时访问”，吧所有城市气温封装到一个对象里，用for迭代
 
可迭代对象：
 
In []: l=[,,,,]
 
In []: s='abcde'
 
iter内置函数，可以得到一个迭代器对象
由可迭代对象，得到迭代器
 
iter(l)
 
In []: type(l)
Out[]: list
 
In []: type(iter(l))
Out[]: list_iterator
 
可迭代对象都有__iter方法，可迭代接口
或者__getitem__序列接口
 
可迭代对象可以通过next()取值
 
In []: t=iter(l)
 
In []: next(t)
Out[]: 
 
In []: next(t)
Out[]: 
 
In []: next(t)
Out[]: 
 
In []: next(t)
Out[]: 
 
In []: next(t)
Out[]: 
 
In []: next(t)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input--f843efe259be> in <module>()
---->  next(t)
 
StopIteration: 

可迭代与迭代器对象

读写取excel文件

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的计算机编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

import xlrd
#打开excel文件，创建一个workbook对象,book对象也就是s11.xlsx文件,表含有sheet名
rbook=xlrd.open_workbook('/Users/yuchao/s11.xlsx')
#sheets方法返回对象列表,[<xlrd.sheet.Sheet object at 0x103f147f0>]
rbook.sheets()
rsheet=rbook.sheet_by_index()
#访问行数
rows=rsheet.nrows
#访问列数
cols=rsheet.ncols
print('行数：',rows,'列数',cols)
#通过cell的位置坐标取得cell值
cell=rsheet.cell(,)
print('0,0坐标的值是：',cell.value)
#取得第二行的值,参数是（行数，起点，终点）
row1=rsheet.row_values()
print('第一行的值是：',row1)

xlrd使用方法

# -*- coding:utf- -*-
# Author : yuchao
# Data : // :
 
import xlrd, xlwt
 
rbook = xlrd.open_workbook('/Users/yuchao/s11.xlsx')
rsheet = rbook.sheet_by_index()  # 取得sheet对象1
# 列数
nc = rsheet.ncols
# 写入一条数据
rsheet.put_cell(, nc, xlrd.XL_CELL_TEXT, '总分', None)
 
# 遍历数据的行数
for row in range(, rsheet.nrows):
    # 求和每一行数据
    t = sum(rsheet.row_values(row, ))
    rsheet.put_cell(row, nc, xlrd.XL_CELL_NUMBER, t, None)
#创建文档对象
wbook = xlwt.Workbook()
wsheet = wbook.add_sheet(rsheet.name)
#设置样式
style = xlwt.easyxf('align: vertical center, horizontal center')
#遍历每一行
for r in range(rsheet.nrows):
    #每一列
    for c in range(rsheet.ncols):
        wsheet.write(r,c,rsheet.cell_value(r,c),style)
wbook.save('/Users/yuchao/s11_bak.xlsx')

xlwt修改excel

import xlrd
from xlrd.book import Book
from xlrd.sheet import Sheet
from xlrd.sheet import Cell
 
workbook = xlrd.open_workbook('/Users/yuchao/s11.xlsx')
 
sheet_names = workbook.sheet_names()
 
# sheet = workbook.sheet_by_name('工作表1')
sheet = workbook.sheet_by_index()
 
# 循环Excel文件的所有行
for row in sheet.get_rows():
    # 循环一行的所有列
    for col in row:
        # 获取一个单元格中的值
        print(col.value)

读取excel