python 高级函数补充

高级函数补充

zip

把两个可迭代内容生成一个可迭代的tuple元素类型组成的内容

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# zip 案例
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [11,22,33,44,55]

z = zip(l1, l2)

print(type(z))

for i in z:
    print(i)

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<class 'zip'>

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(1, 11)

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(2, 22)

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(3, 33)

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(4, 44)

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(5, 55)

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l1 = ["wangwang", "mingyue", "yyt"]
l2 = [89, 23, 78]

z = zip(l1, l2)

for i in z:
    print(i)
   
l3 = (i for i in z)
print(l3)

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('wangwang', 89)

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('mingyue', 23)

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('yyt', 78)

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<generator object <genexpr> at 0x000001ED9F1F3ED0>

enumerate

跟zip功能比较像
对可迭代对象里的每一元素，配上一个索引，然后索引和内容构成tuple类型

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l1 = [11,22,33,44,55]

em = enumerate(l1)

l2 = [i for i in em]
print(l2)

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[(0, 11), (1, 22), (2, 33), (3, 44), (4, 55)]

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em = enumerate(l1, start=100)

l2 = [i for i in em]
print(l2)

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[(100, 11), (101, 22), (102, 33), (103, 44), (104, 55)]

collections模块

namedtuple
deque

namedtuple

tuple类型
是一个可命名的tuple

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import collections
Point = collections.namedtuple("Point", ['x', 'y'])
p = Point(11, 22)
print(p.x)
print(p[0])

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Circle = collections.namedtuple("Circle", ['x', 'y', 'r'])

c = Circle(100, 120, 20)
print(c)
print(type(c))

# 检测一下namedtuple到底属于谁的子类
isinstance(c, tuple)

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Circle(x=100, y=120, r=20)

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<class '__main__.Circle'>

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True

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import collections
help(collections.namedtuple)

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Help on function namedtuple in module collections:

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namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)

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    Returns a new subclass of tuple with named fields.

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    >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])

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    >>> Point.__doc__                   # docstring for the new class

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    'Point(x, y)'

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    >>> p = Point(11, y=22)             # instantiate with positional args or keywords

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    >>> p[0]   p[1]                     # indexable like a plain tuple

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    >>> x, y = p                        # unpack like a regular tuple

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    >>> x, y

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    (11, 22)

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    >>> p.x   p.y                       # fields also accessible by name

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    >>> d = p._asdict()                 # convert to a dictionary

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    >>> d['x']

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    >>> Point(**d)                      # convert from a dictionary

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    Point(x=11, y=22)

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    >>> p._replace(x=100)               # _replace() is like str.replace() but targets named fields

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    Point(x=100, y=22)

deque

比较方便的解决了频繁删除插入带来的效率问题

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from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'])
print(q)

q.append('d')
print(q)

q.appendleft('x')
print(q)

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deque(['a', 'b', 'c'])

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deque(['a', 'b', 'c', 'd'])

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deque(['x', 'a', 'b', 'c', 'd'])

defaultdict

当直接读取dict不存在的属性时，直接返回默认值

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d1 = {"one":1, "two":2, "three":3}
print(d1['one'])
print(d1['four'])

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---------------------------------------------------------------------------

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KeyError                                  Traceback (most recent call last)

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<ipython-input-34-83fcfcbfcf65> in <module>

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      1 d1 = {"one":1, "two":2, "three":3}

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      2 print(d1['one'])

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----> 3 print(d1['four'])

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KeyError: 'four'

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from collections import defaultdict
# lambda表达式，直接返回字符串
func = lambda: "ruochen"
d2 = defaultdict(func)

d2["one"] = 1
d2["two"] = 2

print(d2['one'])
print(d2['four'])

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ruochen

Counter

统计字符串个数

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from collections import Counter

# 为什么下面结果不把abcd...作为键值，而是以其中每一个字母作为键值
# 需要括号里内容为可迭代
c = Counter("abcdeabcabc")
print(c)

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Counter({'a': 3, 'b': 3, 'c': 3, 'd': 1, 'e': 1})

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# help(Counter)

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s = {"I", "love", "you"}
c = Counter(s)

print(c)

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Counter({'love': 1, 'you': 1, 'I': 1})

collections zip 索引统计效率

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