流畅的Python 2. 数据结构 - 序列构成的数组

Michael阿明

发布于 2021-09-06 10:12:04

4660

发布于 2021-09-06 10:12:04

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1. 内置序列

容器序列：list, tuple, collections.deque 能存放不同类型的数据，存放的是对象的引用
扁平序列：str, bytes, bytearray, memoryview, array.array 只能存一种类型，存放的是值（只能存字符、字节、数值这种基础类型）

按照是否可修改：

可变序列：list，bytearray，array.array，collections.deque，memoryview
不可变序列：tuple, str, bytes

2. 列表推导 []、生成器() 表达式

列表推导有自己的局部作用域

# 列表推导有自己的局部作用域
x = "ABC"
y = [ord(x) for x in x]
print(x)  # ABC， x 没有被覆盖
print(y)  # [65, 66, 67]

列表推导式，只能生成列表类型

# 列推导更简单
symbols = '$¢£¥€¤'
beyond_ascii = [ord(s) for s in symbols if ord(s) > 127]
print(beyond_ascii)  # [162, 163, 165, 8364, 164]
beyond_ascii = list(filter(lambda c: c > 127, map(ord, symbols)))
print(beyond_ascii)  # [162, 163, 165, 8364, 164]

# 注意以下两个for的顺序，先出现的变量，先遍历完它的组合
colors = ['black', 'white']
sizes = ['S', 'M', 'L']
t_shirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes]
print(t_shirts)
# [('black', 'S'), ('black', 'M'), ('black', 'L'),
# ('white', 'S'), ('white', 'M'), ('white', 'L')]

t_shirts = [(color, size) for size in sizes for color in colors]
print(t_shirts)
# [('black', 'S'), ('white', 'S'),
# ('black', 'M'), ('white', 'M'),
# ('black', 'L'), ('white', 'L')]

生成器表达式

逐个的产出元素，背后遵守了迭代器协议，相比列表去初始化其他类型，生成器表达式更节省内存，它不会一次性产生全部的组合
语法跟列表推导差不多，把 [ ] 改成 ( )

# 生成器表达式 ()
symbols = '$¢£¥€¤'
print(tuple(ord(symbol) for symbol in symbols))
import array

print(array.array('I', (ord(symbol) for symbol in symbols)))
# ord(symbol) 外面需要括号，因为array需要2个构造参数
# typecode (must be b, B, u, h, H, i, I, l, L, q, Q, f or d)

for t_shirt in ('{}, {}'.format(c, s) for c in colors for s in sizes):
    print(t_shirt)
# black, S
# black, M
# black, L
# white, S
# white, M
# white, L

3. 元组 tuple

不可变的列表
还可用于 没有字段名的记录

lax_coordinates = (33.9425, -118.408056)
city, year, pop, chg, area = ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014)
traveler_ids = [('USA', '31195855'), ('BRA', 'CE342567'), ('ESP', 'XDA205856')]
for passport in sorted(traveler_ids):
    print('{}/{}'.format(passport[0], passport[1]))
    print('%s/%s' % passport)  # 跟上面的等价， % 运算符把对应元素对应到 %s 处

元组拆包 %， = 必须保证两侧的元素数量一样，不一样多，可以使用 * 忽略多余元素

lax_coordinates = (33.9425, -118.408056)
latitude, longitude = lax_coordinates  # 元组拆包
print(latitude, longitude)  # 33.9425 -118.408056

a, b = 1, 2
a, b = b, a
print(a, b)  # 2 1

print(divmod(20, 8))  # (2, 4)
t = (20, 8)
print(divmod(*t))  # *运算符把可迭代对象拆开作为函数的参数
# (2, 4)
quotient, remainder = divmod(*t)
print(quotient, remainder)  # 2 4

import os
path, filename = os.path.split("c:/abd/tuple.py")
print(path)  # c:/abd
print(filename)  # tuple.py

* 代替多个元素

a, b, *rest = range(5)
print(a, b, rest)  # 0 1 [2, 3, 4]
a, b, *rest = range(3)
print(a, b, rest)  # 0 1 [2]
a, b, *rest = range(2)  # 不能少于两个元素
print(a, b, rest)  # 0 1 []

a, *body, c, d = range(5)
print(a, body, c, d)  # 0 [1, 2] 3 4
*head, b, c, d = range(5)
print(head, b, c, d)  # [0, 1] 2 3 4

嵌套元组拆包

metro_areas = [
    ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)),
    ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)),
    ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)),
    ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)),
    ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)),
]

print('{:>15} | {:<9} | {:^9}'.format('table', 'lat.', 'long.'))
# < 左对齐(默认)，^居中对齐 > 右对齐
fmt = '{:15} | {:9.3f} | {:9.4f}'  # w宽度.n小数点位数
for name, cc, pop, (latitude, longitude) in metro_areas:
    if longitude <= 0:
        print(fmt.format(name, latitude, longitude))
#           table | lat.      |   long.  
# Mexico City     |    19.433 |  -99.1333
# New York-Newark |    40.809 |  -74.0204
# Sao Paulo       |   -23.548 |  -46.6358

有名字的元组 collections.namedtuple ，构建一个带字段名的元组和一个有名字的类
其构建的实例比普通对象小一些，因为它不会用 __dict__ 来存放属性

from collections import namedtuple

City = namedtuple('City', 'name country population coordinates')
#                  类名，   各个字段名字（数个字符串的可迭代对象 or 空格分割的字符串）
tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))  # 只接受单一可迭代对象
print(tokyo)
print(tokyo.population)  # 通过字段名获取属性
print(tokyo.coordinates)
print(tokyo[1])  # 通过位置获取属性

print(City._fields)  # 类的所有字段名 ('name', 'country', 'population', 'coordinates')
LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long')
delhi_data = ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, LatLong(28.613889, 77.208889))
delhi = City._make(delhi_data) # 生成类的实例 跟 City(*delhi_data) 一样
print(delhi._asdict()) # 以collections.OrderedDict的形式返回
for k, v in delhi._asdict().items():
    print(k + ':', v)

4. 切片

像 list, tuple, str 等序列类型都支持切片

seq[start:stop:step] 从 start 开始，到 stop（不包含）结束，每间隔 step 个取一次，其调用seq.__getitem__(slice(start, stop, step))

# slice
invoice = """
1909  Pimoroni PiBrella       $17.50 3 $52.50
1489  6mm Tactile Switch x20  $4.95  2 $9.90
1510  Panavise Jr. - PV-201   $28.00 1 $28.00
1601  PiTFT Mini Kit 320x240  $34.95 1 $34.95
"""
SKU = slice(0, 6)
DESCRIPTION = slice(6, 30)
UNIT_PRICE = slice(30, 37)
QUANTITY = slice(37, 39)
ITEM_TOTAL = slice(39, None)
line_items = invoice.split('\n')[1:]
for item in line_items:
    print(item[UNIT_PRICE], item[DESCRIPTION])
# $17.50  Pimoroni PiBrella       
# $4.95   6mm Tactile Switch x20  
# $28.00  Panavise Jr. - PV-201   
# $34.95  PiTFT Mini Kit 320x240

给切片赋值（迭代对象），就地修改

# 给切片赋值, 就地修改
l = list(range(10))
print(l)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l[2:5] = [20, 30]  # 替换原list
print(l)  # [0, 1, 20, 30,  5, 6, 7, 8, 9]
del l[5 : 7] # 删除段
print(l)  # [0, 1, 20, 30, 5, 8, 9]
l[3::2] = [11, 22]
print(l)  # [0, 1, 20, 11, 5, 22, 9]
# l[2:5] = 100 # Error can only assign an iterable

5. `+, *` 操作

使用 + * ，拼接，产生新的序列
注意不要在 [[list]]*n 外侧乘以 n ，它们 n 个都指向同一个list

# * + 操作
l = [1, "abc", 3]
print(2 * l)  # [1, 'abc', 3, 1, 'abc', 3]
print(l)  # [1, 'abc', 3]
s = "abc"
print(s * 2)  # abcabc
print(s)  # abc

# 注意，坑点
l = [[1, 2, 3]] * 3
print(l)  # [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
l[0][0] = 100  # 内部都是指向一个列表
print(l)  # [[100, 2, 3], [100, 2, 3], [100, 2, 3]]

# 正确写法
l = [[1, 2, 3] for i in range(3)]
print(l)  # [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
l[0][0] = 100
print(l)  # [[100, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]

6. 增量赋值

+=，*= 等，+= 背后对应于 __iadd__() 就地加法，如果类没有实现这个方法，会调用 __add__()

# 增量操作
l = [1, 2, 3]
print(id(l))  # 2408644481736
l *= 2
print(l)  # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
print(id(l))  # 2408644481736 , 就地修改

t = (1, 2, 3)
print(id(t))  # 1930961968224
t *= 2
print(t)  # (1, 2, 3, 1, 2, 3)
print(id(t))  # 1930959535464 , 不可变对象，会产生新的对象（str例外）

7. 排序

list.sort() 就地排序，返回 None，没有复制
内置函数 sorted() ，会新建一个列表返回
都有关键字，reverse 默认False升序， key排序函数（自定义，len，str.lower）

8. bisect管理已排序序列

8.1 用 bisect.bisect 二分搜索

def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
    i = bisect.bisect(breakpoints, score)
    # bisect同bisect_right，相等的话返回后面的位置
    return grades[i]


ans = [grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]
# bisect_left                  ['F', 'A', 'C', 'D', 'B', 'B', 'A']
# bisect_right                 ['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'A']
print(ans)

8.2 用 bisect.insort 二分插入新元素

insort(seq, item) 把变量 item 插入到序列 seq 中，并能保持 seq 的升序顺序

import random, time

random.seed(time.time())
l = []
for i in range(7):
    new_item = random.randrange(20)
    bisect.insort(l, new_item)
    print('{:2} ->'.format(new_item), l)
# 17 -> [17]
#  0 -> [0, 17]
# 16 -> [0, 16, 17]
#  6 -> [0, 6, 16, 17]
# 13 -> [0, 6, 13, 16, 17]
# 14 -> [0, 6, 13, 14, 16, 17]
#  1 -> [0, 1, 6, 13, 14, 16, 17]

9. 列表的替代

9.1 数组

只包含数字的列表，array.array 比 list 更高效，支持所有可变序列的操作
还可以从文件读取和存入文件，.frombytes，.tofile

# 数组
from array import array
from random import random

floats = array('d', (random() for i in range(10 ** 7)))
print(floats[-1]) # 0.7284759170264468
f = open("floats.bin", "wb")
floats.tofile(f)
f.close()
floats1 = array('d')
f = open("floats.bin", "rb")
floats1.fromfile(f, 10 ** 7)
f.close()
print(floats[-1]) # 0.7284759170264468
print(floats == floats1) # True

pickle.dump 几乎可以处理所有内置数字类型（复数，嵌套集合，自定义类）

9.2 内存视图

不复制，操作内容

# 内存视图
nums = array('h', [-2, -1, 0, 1, 2]) # h 短整型有符号
menv = memoryview(nums)
print(len(menv)) # 5
print(menv[0]) # -2
menv_oct = menv.cast('B') # B 无符号字符
print(menv_oct.tolist()) # [254, 255, 255, 255, 0, 0, 1, 0, 2, 0]
menv_oct[5] = 4 # 操作位置上的字节
print(nums) # array('h', [-2, -1, 1024, 1, 2])

9.3 NumPy、SciPy

略

9.4 队列

列表在头部 pop，或者 insert 时，比较费时，会移动元素
collections.deque 类（双向队列）是一个线程安全、可以快速从两端添加或者删除元素的数据类型

# deque
from collections import deque

dq = deque(range(10), maxlen=10)
print(dq)  # deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
dq.rotate(3)  # 右移3个
print(dq)  # deque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)
dq.rotate(-4)  # 左移4个
print(dq)  # deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0], maxlen=10)
dq.appendleft(-1)
print(dq)  # deque([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
dq.extend([11, 22, 33])  # 满了，删除另一端的
print(dq)  # deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33], maxlen=10)
dq.extendleft([10, 20, 30, 40]) # 逐个添加到左侧
print(dq)  # deque([40, 30, 20, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

还有一些 PriorityQueue，Queue，LifoQueue，heapq等队列

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原始发表：2021-03-09 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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1. 内置序列

2. 列表推导 []、生成器() 表达式

3. 元组 tuple

4. 切片

5. `+, *` 操作

6. 增量赋值

7. 排序

8. bisect管理已排序序列

8.1 用 bisect.bisect 二分搜索

8.2 用 bisect.insort 二分插入新元素

9. 列表的替代

9.1 数组

9.2 内存视图

9.3 NumPy、SciPy

9.4 队列

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1. 内置序列

2. 列表推导 []、生成器() 表达式

3. 元组 tuple

4. 切片

5. +, * 操作

6. 增量赋值

7. 排序

8. bisect管理已排序序列

8.1 用 bisect.bisect 二分搜索

8.2 用 bisect.insort 二分插入新元素

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