数据结构与算法 Data Structure and Arithmetic
注：本文都是抄字于原书《Python Cookbook》，目的是进行Python的初学
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1、Q：将序列分解为单独的变量
A：任何序列（可迭代序列）都可以经过简单的赋值来分解为单个变量。
test1 = (3,4)
x,y = test1
print ("x=<%d>, y=<%d>" % (x, y))运行结果：x=<3>, y=<4>
注解：只要对象是可迭代的，都可以执行分解操作。（序列、元祖、列表、字符串、文件、迭代器、生成器）
str1 = 'andy'
a,b,c,d = str1
print("%s,%s,%s,%s" % (a,b,c,d))运行结果：a,n,d,y
2、Q：从任意长度的可迭代对象中分解元素
A：迭代对象超出赋值对象个数时报错 分解值过多：“ValueError: too many values to unpack (expected 4)”。
#Python 的“*表达式”,但是无论怎样c都是一个列表
str1 = 'andy'
a,b,*c = str1
print("%s,%s,%s" % (a,b,c))
#运行结果：a,n,['d', 'y']
#多个*式的用法(‘*_’或者‘*ign’(ignore)等惯用表示待丢弃的变量)
record = ('Andy', 10, 20, 30, (1, 2, 3, 2018))
name, *_, (*_, year) = record
print("%s,%s" % (name, year))
#运行结果:Andy,20183、Q：保留最后N个元素
A：deque(maxlen=N)产生一个固定长度为N的队列，我们经常用它来保存最后几个元素
from collections import deque
q = deque(maxlen = 5)
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
q.append(4)
q.append(5)
print(q)
q.append(6)
print(q)
print(q.pop())
print(q)
print(q.popleft())
print(q)运行结果：
deque([1, 2, 3, 4, 5], maxlen=5)
deque([2, 3, 4, 5, 6], maxlen=5)
6
deque([2, 3, 4, 5], maxlen=5)
2
deque([3, 4, 5], maxlen=5)
4、Q：找到最大/最小的N的元素
A：heapq模块有两个函数 nlargest()、nsmallest()
import heapq
nums = {1,2,34,-45,65,75,346,32,-40}
print(heapq.nlargest(3, nums))
print(heapq.nsmallest(3, nums))
portInfo = [
{'name':'andy', 'price':10.1},
{'name':'andy1', 'price':10.5},
{'name':'andy2', 'price':23.5},
{'name':'andy3', 'price':45.5},
{'name':'andy4', 'price':15.5}
]
print(heapq.nlargest(3, portInfo, key = lambda s: s['price']))
print(heapq.nlargest(3, portInfo, key = lambda s: s['name']))运行结果：
[346, 75, 65]
[-45, -40, 1]
[{'name': 'andy3', 'price': 45.5}, {'name': 'andy2', 'price': 23.5}, {'name': 'andy4', 'price': 15.5}]
[{'name': 'andy4', 'price': 15.5}, {'name': 'andy3', 'price': 45.5}, {'name': 'andy2', 'price': 23.5}]
#max() min()内建函数
d1 = {'name': 'egon', 'price': 100}
d2 = {'name': 'rdw', 'price': 666}
d3 = {'name': 'zat', 'price': 1}
l1 = [d1, d2, d3]
a = max(l1, key=lambda x: x['name'])
print(a)
b = max(l1, key=lambda x: x['price'])
print(b)运行结果：
{'name': 'zat', 'price': 1}
{'name': 'rdw', 'price': 666}
5、Q：让字典保持有序
A：要控制字典中元素的顺序，可以使用collections 模块中的 OrderedDict模块
from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['andy1'] = 1
d['andy2'] = 2
d['andy3'] = 3
d['andy4'] = 4
d['andy5'] = 5
for key in d:
print(key, d[key])运行结果：
andy1 1
andy2 2
andy3 3
andy4 4
andy5 5
6、Q：让字典键与值翻转
A：使用zip(),场景：我们常见的数据操作只会处理键，而不是值，我们想对值进行排序时则要用到zip()
d = {}
d['andyF'] = 1
d['andyA'] = 2
d['andyC'] = 3
d['andyB'] = 4
d['andyE'] = 5
#普通操作（只能对键进行操作）
print("min(d) is:",min(d))
#求最小的andy
min_andy = min(zip(d.values(),d.keys()))
print("min_andy:",min_andy)
min_andy = max(zip(d.values(),d.keys()))
print("max_andy:",min_andy)
运行结果：
min(d) is: andyA
min_andy: (1, 'andyF')
max_andy: (5, 'andyE')
6、Q：找出字典相同点
A：使用keys()、items()方法
a = {
'x' : 1,
'y' : 2,
}
b = {
'x' : 1,
'y' : 2,
'z' : 3,
}
print(a.keys() & b.keys())
print(b.keys() - a.keys())
print(a.items() & b.items())
运行结果：
{'y', 'x'}
{'z'}
{('x', 1), ('y', 2)}
7、Q：对切片命名，增加代码可读性
A：使用slice()方法创建一个切片对象
test= "012345678"
A = slice(2,4)
print(test[A])
执行结果：
238、Q：计算序列中出现次数最多的元素
A:使用collocations中的Counter
from collections import Counter
words1 = ['a','b','c','a']
Counter(words1).most_common(None)
print(Counter(words1))
print(Counter(words1).most_common(2))
# 支持算数运算
words2 = ['1','b','c','2']
print('------------\n')
print(Counter(words1) + Counter(words2))
print(Counter(words1) - Counter(words2))
运行结果：
Counter({'a': 2, 'b': 1, 'c': 1})
[('a', 2), ('b', 1)]
------------
Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, '1': 1, '2': 1})
Counter({'a': 2})