流畅的python第二章, 列表和元组和数组

概述

这一张标题其实是序列构成的数组,其实也无所谓了, 站在小白的角度来讲,就是讲了讲列表, 元组, 数组的一些用法,这里站在我的角度上说说我的看法好了.

列表推导,原则和一些问题, 和一些扩展
1.1 列表推导
1.2 一些问题
1.3 一些扩展
1.4 双层列表推导
生成器表达式与generator, 数组, 双重生成器表达式
2.1 生成器表达式与generator
2.2 数组
2.3 双重生成器表达式
元组
3.1 元组的应用, 元组拆包和字典拆包, 嵌套元组拆包
3.2 以及具名元组 namedtuple的应用
3.3 最后还有一些类的知识
切片的各种用法
4.1 高级切片
4.2 切片变量
4.3 给切片赋值

### 1. 列表推导,原则和一些问题, 和一些扩展

1.1 列表推导

列表推导是什么? 看下面这个例子

symbols = '$%&*(@'
codes = []
for item in symbols:
    codes.append(ord(item))
print codes

执行结果
在这里插入图片描述
看到上面的例子,可以看到, 我们的目的就是为了让symbols里面的内容, 转化为ascii码,我们写了几行? 有用的是3行, 我说这不美观,你同意吗? 你肯定同意, 那么我们能够实用什么方法来简化这种写法吗? 当然有了,那就是列表推导

symbols = '$%&*(@'
codes2 = [ord(item) for item in symbols]
print codes2

执行结果
在这里插入图片描述
可以看到,执行结果一摸一样, 这就是列表推导,写法也肯简单, 写法如下, 写的多了, 也就熟悉了,基本上就是下面的格式了, func_one其实也可以是x本身, 或者任何可以返回结果的一些方法. func_two就是关于x的一些判断
result_iter = [ func_one(x) for x in some_iter if func_two(x) ]

1.2 一些问题

变量泄露的问题
看下面一个例子

x = 'my precious'
dummy = [x for x in 'ABC']
print x

# 其实和下面的是一样的
# x = 'my precious'
# dummy = []
# for x in 'ABC':
#     dummy.append(x)
# print x

执行结果
在这里插入图片描述
本来结果应该是my precious, 这个问题只会出现在python2中, python3已经把这个问题解决了

1.3 一些扩展

扩展什么呢? 就是写的多了, 就会发现, 列表推导其实和filter() + map()组合很像
filter: filter(func, iter) 满足条件返回
map: map(func, iter) 根据条件转换（映射）
如下面的例子,还是将symbols = '$%&*(@'转化为ascii码

symbols = '$%&*(@'
beyond_ascii = [ord(x) for x in symbols if ord(x) > 20]
print beyond_ascii
beyond_ascii = filter(lambda x: x > 20, map(ord, symbols))
print beyond_ascii

执行结果
在这里插入图片描述
效率上其实是差不多的, 别问我为什么, 我也不知道为什么, 书上说的效率差不多, 我还没有到能够独自分析效率的水平, 但是另一句我们可以理解,列表推导更加容易理解, 这个不用多说了吧, 那是肯定的啊

1.4 双层列表推导

colors = ['black', 'white']
sizes = ['S', 'M', 'L']

tshirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes]
print tshirts
tshirts = [(color, size) for size in sizes for color in colors]
print tshirts

执行结果
在这里插入图片描述
没什么好解释的,看看就完了

2 生成器表达式与generator, 数组, 双重生成器表达式

2.1 生成器表达式与generator

还是把symbols = '$%&*(@'转化为ascii码,但是这次我们不是用列表推导了, 而是使用生成器表达式

symbols = '$%&*(@'
beyond_ascii = tuple(ord(symbol) for symbol in symbols)
print beyond_ascii

执行结果
在这里插入图片描述
这个其实就是generator的简便写法,具体可以看我之前专门写generator的文章
python简单进阶，Generator
语法上和列表推导差不多, 可以说除了[]换为了(),其实没有任何区别
那么其实有一个问题,为什么这个能够直接打印呢? 其实使用tuple()把generator循环了一遍,转化为了tuple, 我们如果不转化, 直接打印, 打印的肯定是一个genertor的地址

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# coding=utf-8
symbols = '$%&*(@'
beyond_ascii = (ord(symbol) for symbol in symbols)
print beyond_ascii

try:
    while True:
        print beyond_ascii.next()
except StopIteration:
    print '接收到了 StopIteration , 遍历终止'

执行结果
在这里插入图片描述
可以看到, 我们打印beyond_ascii,第一行是<generator object <genexpr> at 0x00000000037C9548>, 这证明了生成器表达式就是一个generator, 然后我们用for loop的内在原理去遍历这个generator,这可是流畅的python一书中没有讲到的,看到这nm不点个赞,不收个藏?

2.2 数组

简单的看一下例子吧, 还是将symbols = '$%&*(@'变为ascii码的数组

import array
beyond_ascii = array.array('i', (ord(symbol) for symbol in symbols))
print beyond_ascii

执行结果
在这里插入图片描述
前面的i其实就是代表着这是一个整数数组, 在纯数字的情况下,数组的效率是要比列表快的,不要问为什么快, 书上说的, 我也不清楚具体原因,如果要我猜的话, 可能是存储的结构吧,下面是前面不同字符所代表的不同数组类型
在这里插入图片描述

2.3 双重生成器表达式

简单看一下例子就完了

# 每次循环拿一个 yield嘛
colors = ['black', 'white']
sizes = ['S', 'M', 'L']
test_double_generator = ((c, s) for c in colors for s in sizes)
for tshirt in test_double_generator:
    print tshirt

执行结果
在这里插入图片描述

3 元组

元组是对数据的记录，也就是说，因为不可变，其中信息的位置信息也很重要，嘚啵嘚、嘚啵嘚,说了一大堆废话
举个例子

traveler_ids = [('USA', '123456'), ("CHINA", '654321'), ("JAPAN", '123')]
for country, id in traveler_ids:
    print country

执行结果
在这里插入图片描述
什么意思? TMD就是说, 元组中第一个数据是国家, 第二个数据是什么traveler_id,然后规定好,我们按照这种格式去写, 那么元组就保留了信息, 有点像内存数据库的感觉,你说我能说什么? 这不是跟放屁一样吗?

3.1 元组的应用, 元组拆包和字典拆包, 嵌套元组拆包

元组拆包，就是TMD把元组里面不同的值分别做不同的处理（赋给不同的值）
也可以认为是“可迭代对象拆包”
方式一、平行赋值， _在国际化的软件中并不是一个很好的占位符，但其它情况下是很好的占位符

a, b = (1, 2)
print a, b
# 执行结果就不打印了

方式二、不使用中间变量交换两个变量的值

a, b = (1, 2)
b, a = a, b
print a, b
# 执行结果就不打印了

方式三、使用* 将元组拆分, 使用**将字典拆分(字典的key必须是str，且和函数定义时的param名字一样，数量一样)

a, b = (1, 2)
def test_func_1(a, b):
    return a / b, a % b
def test_fun_2(a=None, b=None):
    return a / b, a % b
def test_fun_3(x, y, a=None, b=None):
    return x / y, x % y, a / b, a % b


params_tuple = (20, 8)
params_dict = {
    
    'a': 20, 'b': 8}

print test_func_1(*params_tuple)

print test_fun_2(**params_dict)

print test_fun_3(*params_tuple, **params_dict)

执行结果
在这里插入图片描述
方式四，使用*来获取其他不想要的信息

a, b, *reset = range(5) # 但是在python2中不能使用， python3中可以

嵌套元组拆包

# coding=utf-8
metro_areas = [
    ('王晓峰', '男', 23, ('河南省', '项城市', '惠民小区')),
    ('张冠举', '男', 24, ('河南省', '项城市', '袁张营')),
    ('龙斌', '男', 24, ('河南省', '项城市', '荣楼'))
]
for name, sex, age, (province, area, city) in metro_areas:
    print name, province

执行结果
在这里插入图片描述

3.2 以及具名元组 namedtuple的应用

废话少说, 先举个例子

from collections import namedtuple

City = namedtuple('City', 'name, country, population, coordinates')
tokyo = City('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))

print tokyo
print tokyo.name
print tokyo.country
print tokyo.population
print tokyo.coordinates
print tokyo[0]
print tokyo[1]
print tokyo[2]
print tokyo[3]

执行结果
在这里插入图片描述
_fields属性,这个我感觉就是把类的__dict__包装了一下,接着上面的代码,如下

for item in tokyo.__dict__:
    print item,
    print tokyo.__getattribute__(item)
print '======================'
for item in tokyo._fields:
    print item,
    print tokyo.__getattribute__(item)

执行结果
在这里插入图片描述
_make(iter)通过接收一个可迭代对象来生成一个类的实例，和 Class(*iter)作用类似,以OrderedDict的形式返回

LatLong = namedtuple('LatLong', 'Lat, long')
ShangHai_data = ('ShangHai', 'CHINA', 32.000, LatLong(123, 321))
ShangHai = City._make(ShangHai_data)
print ShangHai._asdict()
print ShangHai.country

执行结果
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不过就是直接用元组来进行namedtuple的生成罢了,没什么卵用

3.3 最后还有一些类的知识

这个就是随便写着玩玩, 看看得了

class TestClassOne(object):

    def __init__(self, name=None, age=None, sex=None):
        super(TestClassOne, self).__init__()
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

data = ('王晓峰', 23, '男')
test = TestClassOne(*data)
print test.__dict__
for filed in test.__dict__.keys():
    print test.__getattribute__(filed)

执行结果
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4. 切片的各种用法

切片切的是index [x:y] x<=index<y
举例

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print a[0:len(a)]
print a[2:len(a)]
print a[:2]

执行结果
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高级切片

高级切片 iteration[a:b:c] 在a, b之间以c为间隔切片， c负值意味着反向

s = 'bicycle'
print s[::3]
print s[::-1]
print s[::-2]

执行结果
在这里插入图片描述
当最后一个为负数的时候,我也没有弄懂, 但是有几个比较有意思的代码, 看一下吧, 如果有人弄明白了, 请直接给博主发消息, 一起讨论

test = range(1, 11)
print test[10::-1]
print test[10:0:-1]
print test[-1::-1]
print test[-1:-11:-1]

执行结果
在这里插入图片描述

切片变量

直接看例子吧,没啥好说的

test = range(1, 11)
slice_1 = slice(1, 12, 2)
print test[slice_1]

执行结果
在这里插入图片描述

给切片赋值

看例子吧,没什么好说的

l = range(10)
print l
l[2:5] = [20, 30]
print l
del l[5: 7]
print l

l[3:: 2] = [11, 22]
print l

执行结果
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