从机器学习学python（二） ——iteritems、itemgetter、sorted、sort
从机器学习学python（二） ——iteritems、itemgetter、sorted、sort
从机器学习学python（二）——iteritems、itemgetter、sorted、sort
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一、iteritems
这个方法由python的dict类型可以调用，dict.iteritems()是一个生成器（迭代器）的概念，类比php的generator，其只会返回当前结果，并且将变量指向dict的下一个元素的指针，可以在while、for语句中，通过next方法不断获取其下一个元素。
这种局部返回的方式，对于大数组的局部读取而言，速度较快，占用内存空间少。
类比：items
dict.items()返回的是一个完整的列表所有列表项。对于要频繁取其中多个值的时候，这样做在取值过程比较快。但是当元素很多时，会占用较多的内存。
二、operator.itemgetter
这个是python的operator模块，其中提供的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。
示例如下：
a = [1,2,3]
>>> b=operator.itemgetter(1) //定义函数b，获取对象的第1个域的值
>>> b(a)
2
>>> b=operator.itemgetter(1,0) //定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值
>>> b(a)
(2, 1)三、sorted与sort
对List、Dict进行排序，Python提供了两个方法：sorted和sort。
1、sort
用List的成员函数sort进行排序，在本地进行排序，不返回副本。
L.sort(cmp=None,key=None, reverse=False) ，其中：cmp(x, y) -> -1, 0, 1，key可以用operator的itemgetter来进行操作，reverse表示结果是否反向排序。
例如：
（1）
L =[{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
def f(x):
return len(x)
sort(key=f)
print L输出:
[{1: 9}, {1: 5,3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]（2）
L =[{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
def f2(a,b):
return a[1]-b[1]
L.sort(cmp=f2)
print L2、sorted
sorted(iterable,cmp=None, key=None, reverse=False)，后面三个参数同sort，第一个参数要求传入一个iterable类型的变量，即可以用next获取到下一个值的参数（例如iteritems）。
实例如下：
>>>students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),]
>>> sorted(students, key=lambda student : student[2]) # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[2], y[2])) #sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(students, key=itemgetter(1,2)) # sort by grade then by age
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)] ——written by linhxx 2018.01.04