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一 数据类型
不可变:数字,字符串,元组
可变:列表,字典
原子:数字,字符串
容器:列表,元组,字典
直接访问:数字
顺序:字符串,列表,元组
映射访问:字典
#一一对应
a,b,c,d,e='hello'
print(e,d)
#少一个报错
# a,b,c='hello'
*号的使用
a,*_,e='hello'
print(a,e)
#列表中的元素解压也是一一对应的关系
data=['mac',10000,[2016,10,12]]
name,price,date=data
print(name,price,date)
截取子元素
name,price,[year,month,day]=data
print(name,price,year,month,day)
#无用的元素用_代替
data=['mac',10000,[2016,10,12]]
_,price,_=data
print(price)
#头截取,尾截取
record=['lhf','male',18,'[email protected]','1861131211']
*_,phone=record
name,*_=record
print(phone)
print(name)
#解压可迭代对象赋值给多个值
#一个八个月的业绩与前七个月的平均值比较
sales_record=[11,12,3,7,9,6,3,5]
*head,tail=sales_record
print(head,tail)
print(sum(head)/len(head))
if tail > sum(head)/len(head):
print('第八个月业绩高于前七个月平均值')
elif tail == sum(head)/len(head):
print('第八个月业绩等于前七个月平均值')
else:
print('第八个月业绩小于前七个月平均值')
解压元素在函数中的应用
records=[
('say_hi','hello'),
('calculate',10,20,30,40),
('dic_handle','name','lhf')
]
def say_hi(msg):
print(msg)
def calculate(l):
res=0
for i in l:
res+=i
print(res)
def dic_handle(l):
key,val=l
dic={key:val}
print(dic)
for func,*args in records:
if func == 'say_hi':
say_hi(args)
elif func == 'calculate':
calculate(args)
elif func == 'dic_handle':
dic_handle(args)
#linux系统中用户记录
record='root:x:0:0:super user:/root:/bin/bash'
*head,home_dir,_=record.split(':')
print('家目录',home_dir)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from collections import deque
实现队列,不指定大小则无限添加
# d=deque(maxlen=3)
# d.append(1)
# d.append(2)
# d.append(3)
# print(d)
# d.append(4)
# print(d)
# d.appendleft(5)
# print(d)
# print(d.pop())
# print(d.popleft())
def search(file,pattern,max_len=5):
pre_lines=deque(maxlen=max_len)
for line in file:
if pattern in line:
yield pre_lines,line
pre_lines.append(line)
if __name__ == '__main__':
with open('测试文件') as file:
for pre_l,line in search(file,'Exchange'):
print('-'*60)
for i in pre_l:
print(i)
print('匹配行----->',line)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import heapq
nums=[1,2,3,-10,100,30,200,21,9,7]
print(heapq.nlargest(3,nums))
print(heapq.nsmallest(3,nums))
portfolio=[
{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},
{'name':'AAPL','shares':50,'price':532.1},
{'name':'FB','shares':200,'price':21.01},
{'name':'HPQ','shares':35,'price':32.75},
{'name':'YHOO','shares':45,'price':16.35},
{'name':'ACME','shares':75,'price':115.65}
]
cheap=heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda x:x['price'])
print(cheap)
如果你想在一个集合中查找最小或最大的N个元素,
并且N小于集合元素数量, 那么这些函数提供了很好的性能。
因为在底层实现里面,首先会先将集合数据进行堆
排序后放入一个列表中
heapq.heapify(nums)
print(nums)
堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素。
并且剩余的元素可以很 容易的通过调用heap.heappop()方法得到,
该方法会先将第一个元素弹出来,然后 用下一个最小的元素来取代被弹出元素
(这种操作时间复杂度仅仅是O(log N),N是堆大小。)比如,如果想要查找最小的3个元素,
你可以这样做:
print(heapq.heappop(nums))
print(heapq.heappop(nums))
print(heapq.heappop(nums))
nlarges(),nsmallest():当要查找的元素个数相对较小时使用
min(),max():就是要找唯一一个最大的或者最小的值时使用
sort[items][n:m]:当要查找的元素个数相接近items长度时使用
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
import heapq
class PriotryQueue:
def __init__(self):
self._queue=[]
self._index=0
def push(self,item,priotry):
heapq.heappush(self._queue,(-priotry,self._index,item))
self._index+=1
def pop(self):
return heapq.heappop(self._queue)[-1]
class Item:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __str__(self):
return self.name
def __repr__(self):
# return self.name
return 'Item({!r})'.format(self.name)
q=PriotryQueue()
q.push(Item('镇长'),1)
q.push(Item('省长'),4)
q.push(Item('主席'),5)
q.push(Item('市长'),3)
q.push(Item('县长'),2)
print(q._queue)
print(q.pop())
print(q.pop())
print(q.pop())
print(q.pop())
print(q.pop())
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
一个字典就是一个键对应一个单值的映射。
如果你想要一个键映射多个值,那么你就需
要将这多个值放到另外的容器中,比如列表
或者集合里面。比如,你可以像下面 这样构造这样的字典:
people={
'name':['alex','李杰'],
'hobby':['play','coding']
}
project={
'company':{'IBM':'CTO','Lenovo':'CEO','baidu':'COO','Alibaba':'UFO'},
'applicant':['小白','lhf','武藤兰']
}
选择使用列表还是集合取决于你的实际需求。
如果你想保持元素的插入顺序就应该使用列表,
如果想去掉重复元素就使用集合(并且不关心元素的顺序问题)。
你可以很方便的使用collections模块中的defaultdict来构造这样的字典。 的一个特征是它会自动初始化每个 刚开始对应的值,所以你只需要 关注添加元素操作了。比如:
from collections import defaultdict
d=defaultdict(list)
d['teacher'].append('alex')
d['teacher'].append('wupeiqi')
d['teacher'].append('wuqiqi')
d['boss'].append('oldboy')
d['boss'].append('alex')
d_set=defaultdict(set)
d_set['a'].add(1)
d_set['a'].add(2)
d_set['a'].add(3)
print(d,d_set)
#setdefault
d={}
d.setdefault('a',[]).append(1)
d.setdefault('a',[]).append(2)
d.setdefault('a',[]).append(2)
print(d)
#自己实现一个一键多值字典
l=[
('teacher','alex'),
('teacher','lhf'),
('teacher','papa'),
('boss','alex'),
('boss','wupeiqi'),
]
d={}
for k,v in l:
if k not in d:
d[k]=[]
d[k].append(v)
print(d)
#用defaultdict实现,更优雅
d=defaultdict(list)
for k,v in l:
d[k].append(v)
print(d)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from collections import OrderedDict
d=OrderedDict()
d['dream1']='先挣他妈一个亿'
d['dream2']='然后周游全世界'
d['dream3']='再娶他妈七八个媳妇'
d['dream4']='洗洗脸,然后梦就醒了'
for key in d:
print(key,d[key])
import json
print(json.dumps(d))
OrderedDict内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表每次当一个新的元素
插入进来的时候,它会被放到链表的尾部对于一个已经存在的键的重复赋值不会改变
键的顺序。需要注意的是,一个OrderedDict的大小是一个普通字典的两倍,因为它
内部维 护着另外一个链表。所以如果你要构建一个需要大量OrderedDict实例的数
据结构的时候,那么你就得仔细 权衡一下是否使用OrderedDict带来的好处要大过
额外内存消耗的影响。
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
prices={
'ACME':45.23,
'AAPL':612.78,
'IBM':205.55,
'HPQ':37.20,
'FB':10.75
}
#zip()创建的是只能访问一次的迭代器,下面的max()会报错
prices_and_names=zip(prices.values(),prices.keys())
# min_price=min(prices_and_names)
# max_price=max(prices_and_names)
单纯的min(prices)是按照key来取值
min_price=min(zip(prices.values(),prices.keys()))
max_price=max(zip(prices.values(),prices.keys()))
print(min_price)
print(max_price)
print(min(prices,key=lambda k:prices[k]))
print(max(prices,key=lambda k:prices[k]))
需要注意的是在计算操作中使用到了(值,键)对。当多个实体
拥有相同的值的时 候,键会决定返回结果。比如,在执行min()
和max()操作的时候,如果恰巧最小或 最大值有重复的,那么拥
有最小或最大键的实体会返回
prices={'A':45.23,'Z':45.23}
print(min(zip(prices.values(),prices.keys())))
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
a={
'x':1,
'y':2,
'z':3,
}
b={
'w':1,
'x':2,
'y':3,
}
print(a.keys() & b.keys())
print(a.keys() - b.keys())
print(a.items() - b.keys())
#生成一个新的字典,去掉某些key
c={key:a[key] for key in a.keys() - {'z','w'}}
print(c)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
a=[1,5,2,1,9,1,5,10]
如果想简单去重,可以使用set,但是set是无序的
print(set(a))
如果序列的值都是hashable类型,那么可以简单利用集合或者生成器来解决这个问题
def dedupe(items):
seen=set()
for i in items:
if i not in seen:
yield i
seen.add(i)
print(list(dedupe(a)))
如果序列元素是不可hashable类型
a=[
{'name':'alex','age':18},
{'name':'alex','age':100},
{'name':'alex','age':100},
{'name':'lhf','age':18},
]
def dedupe(items,key=None):
seen=set()
for i in items:
k=i if not key else key(i)
if k not in seen:
yield i
seen.add(k)
print(list(dedupe(a,key=lambda k:(k['name'],k['age']))))
去除文件中相同的内容用第一种方法即可
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
#普通切片,一堆硬编码
record='苍井空'
record1='abcde'
print(record[1:3])
print(record1[1:3])
命名切片,减少硬编码
record='苍井空 18621452550 沙河汇德商厦'
phone=slice(4,15)
addr=slice(16,21)
print(record[phone])
print(record[addr])
一般来讲,代码中如果出现大量的硬编码下标值会使
得可读性和可维护性大大降 低。比如,如果你回过来
看看一年前你写的代码,你会摸着脑袋想那时候自己到
底想 干嘛啊。这里的解决方案是一个很简单的方法让
你更加清晰的表达代码到底要做什么。内置的slice()
函数创建了一个切片对象,可以被用在任何切片允许使用
的地方。
s=slice(5,50,2)
print(s.start)
print(s.stop)
print(s.step)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from collections import Counter
words=['if', 'you', 'were', 'a',
'you,I', 'would', 'never','if',
'would', 'if']
# d={}
# for word in words:
# if word not in d:
# d[word]=1
# else:
# d[word]+=1
# print(d)
word_counts=Counter(words)
# print(word_counts)
统计出现频率最高的3个单词
print(word_counts.most_common(2))
可以像字典一样取值
print(word_counts['if'])
新增单词
more_words=['if','if']
for word in more_words:
word_counts[word]+=1
print(word_counts)
或者直接使用
word_counts.update(more_words)
print(word_counts)
counter实例可以进行数学运算
a=Counter(words)
b=Counter(more_words)
print(a)
print(b)
print(a-b)
print(b-a)
print(a+b)
文件conf.txt内容
global
log 127.0.0.1 local2
daemon
maxconn 256
log 127.0.0.1 local2 info
defaults
log global
mode http
timeout connect 5000ms
timeout client 50000ms
timeout server 50000ms
option dontlognull
listen stats :8888
stats enable
stats uri /admin
stats auth admin:1234
frontend oldboy.org
bind 0.0.0.0:80
option httplog
option httpclose
option forwardfor
log global
acl www hdr_reg(host) -i www.oldboy.org
use_backend www.oldboy.org if www
backend www.oldboy.org
server 100.1.7.9 100.1.7.9 weight 20 maxconn 3000
原配置文件deque_test.py内容
from collections import deque
import re
def conf_dic(f):
dic={}
for line in f:
if re.match('[a-zA-Z]',line):
key=line
elif re.match('^ ',line):
dic.setdefault(key,[]).append(line)
return dic
if __name__ == '__main__':
with open('conf.txt',encoding='utf-8') as f:
dic=conf_dic(f)
for i in dic:
print('%s' %i,end='')
for line in dic[i]:
print(line,end='')
print('-'*20)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
from operator import itemgetter
rows=[
{'fname':'Brian1','lname':'Jones1','uid':1003},
{'fname':'Brian2','lname':'Jones2','uid':1002},
{'fname':'Brian3','lname':'Jones3','uid':1001},
{'fname':'Brian4','lname':'Jones4','uid':1004},
]
# rows_by_uid=sorted(rows,key=lambda rows:rows['uid'])
# for i in rows_by_uid:
# print(i)
#
#
#
# rows_by_uid=sorted(rows,key=itemgetter('uid'))
# for i in rows_by_uid:
# print(i)
rows_by_lfname=sorted(rows,key=itemgetter('lname','fname'))
print(rows_by_lfname)
for i in rows_by_lfname:
print(i)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
#要生成列表
l=[]
for i in range(6):
i*=2
l.append(i)
print(l)
y=[i*2 for i in range(6)]
print(y)
def func(n):
return n+10
z=[func(i) for i in range(6)]
print(z)
l=[1,2,3,-1,-10,4,5]
#过滤掉负数
l_new=[i for i in l if i >= 0]
print(l_new)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
生成器,取一次生成一个值,只能next不能回退,因为只有一个
l=[i for i in range(10000000)] #机器卡死
g=(i for i in range(1000000)) #一秒生成
g.__next__()
#next到最后报异常
def fib(n1,n2,count=0):
if count > 10:return
if count == 0:
print('',n1,end='')
x=n2
n2=(n1+n2)
n1=x
print(' ',n2,end='')
count+=1
fib(n1,n2,count)
fib(0,1)
def fib2(max=10):
n,a,b=0,0,1
while n < max:
# x=b
# b=b+a
# a=x
yield b
a,b=b,a+b
# print(' ',b,end='')
n+=1
return 'done'
x=fib2()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
x.__next__()
# while True:
# try:
# print(x.__next__())
# except Exception as e:
# print(e)
# break
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
import time
def consumer(name):
print('[%s]准备吃包子啦' %name)
while True:
baozi=yield
print('包子[%s]来了,被[%s]吃了' %(baozi,name))
# c=consumer('alex')
# c.__next__()
# c.send('韭菜馅的')
def producter():
c1=consumer('alex')
c2=consumer('wupeiqi')
c1.__next__()
c2.__next__()
print('开始做包子啦')
for i in range(10):
time.sleep(1)
c1.send(i)
c2.send(i)
producter()
f=open('a.txt')
f.__next__()
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'
name='lhf'
passwd='123'
def auth(auth_type):
def inner_auth(func):
def _wrapper(*args,**kwargs):
username=input('username: ')
password=input('passwd: ')
if auth_type == 'local':
if username == name and password ==passwd:
print('user login successfull')
res=func(*args,**kwargs)
else:
exit('log err')
elif auth_type == 'ldap':
print('搞毛线ldap,谁特么会')
return _wrapper
return inner_auth
def index():
print('welcome to index page')
@auth(auth_type='local')
def home():
print("welcome to home page")
@auth(auth_type='ldap')
def bbs():
print('welcome to bbs page')
index()
home()
bbs()
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
prices={
'ACME':45.23,
'AAPL':612.78,
'IBM':205.55,
'HPQ':37.20,
'FB':10.75
}
prices_new={key:val for key,val in prices.items() if val > 200}
print(prices_new)
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
from collections import namedtuple
#商品,购买个数,单价
records=[
('mac',2,20000),
('lenovo',1,3000),
('apple',0,10),
('tesla',10,1000000)
]
命名元组的一个主要用途是将你的代码从下标操作中解脱出来。
因此,如果你从数 据库调用中返回了一个很大的元组列表,通
过下标去操作其中的元素,当你在表中添 加了新的列的时候你
的代码可能就会出错了。但是如果你使用了命名元组,那么就不
会有这样的顾虑。
为了说明清楚,下面是使用普通元组的代码:
cost=0.0
for rec in records:
cost+=rec[1]*rec[2]
print('商品:%s 购买个数:%s,总价格为:%s' %(rec[0],rec[1],cost))
#使用命名元祖后
sk=namedtuple('Stock',['name','count','price'])
for rec in records:
s=sk(*rec)
print(s.count*s.price)
p=namedtuple('People',['name','gender','age'])
l=['alex','femal',18]
p1=p(*l)
print(p1)
print(p1.name)
print(p1.age)
print(p1.gender)
命名元组另一个用途就是作为字典的替代,
因为字典存储需要更多的内存空间。如果
你需要构建一个非常大的包含字典的数据结构,
那么使用命名元组会更加高效。但 是需要注意的是,
不像字典那样,一个命名元组是不可更改的。比如:
p=namedtuple('People',['name','gender','age'])
l=['alex','femal',18]
p1=p(*l)
print(p1.name)
# p1.name='sb'#报错,不可修改
p1=p1._replace(name='sb')#需要重新赋值给p1
print(p1.name)
可以新建一个函数,弥补必须使用_replace才能修改元素的缺点
p=namedtuple('People',['name','gender','age'])
p1=p('','',None)
def dict_to_stock(s):
return p1._replace(**s)
print(dict_to_stock({'name':'alex','gender':'f','age':18}))
print(dict_to_stock({'name':'sb','gender':'f','age':18}))
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80. BAT大厂APP架构演进实践与优化之路
81. PHP秒杀系统 高并发高性能的极致挑战
82. Java开发企业级权限管理系统
83. Redux+React Router+Node.js全栈开发
84. Redis从入门到高可用，分布式实践
85. ES6+ 开发电商网站的账号体系 JS SDK
86. Spark Streaming实时流处理项目实战
87. 快速上手Linux 玩转典型应用
88. Python接口测试框架实战与自动化进阶
89. Python3数据科学入门与实战
90. Android高级面试 10大开源框架源码解析
91. 移动端App UI 设计入门与实战
92. 精通高级RxJava 2响应式编程思想
93. Java企业级电商项目架构演进之路 Tomcat集群与Redis分布式
94. Webpack + React全栈工程架构项目实战精讲
95. 快速上手Ionic3 多平台开发企业级问答社区
96. 全面系统讲解CSS 工作应用+面试一步搞定
97. 跨平台混编框架 MUI 仿豆瓣电影 APP
98. Kotlin打造完整电商APP 模块化+MVP+主流框架
99. BAT大牛亲授 基于ElasticSearch的搜房网实战
100. Python3入门机器学习 经典算法与应用
101. Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战
102. 四大维度解锁 Webpack3.0 工具全技能
103. 手工测试企业项目实践及面试提升
104. 基于Storm构建实时热力分布项目实战
105. Java深入微服务原理改造房产销售平台
106. 全网稀缺Python自动化运维项目实战
107. 前端成长必经之路-组件化思维与技巧
108. 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践
109. Koa2框架从0开始构建预告片网站
110. React16+React-Router4 从零打造企业级电商后台管理系统
111. Google资深工程师深度讲解Go语言
112. 微信小游戏入门与实战 刷爆朋友圈
113. Elastic Stack从入门到实践
114. Python移动自动化测试面试
115. Python3数据分析与挖掘建模实战
116. Tomcat+Memcached/Redis集群 构建高可用解决方案
117. 系统学习Docker 践行DevOps理念
118. Spring Cloud微服务实战
119. 揭秘一线互联网企业 前端JavaScript高级面试
120. OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
121. 基于Golang协程实现流量统计系统
122. 移动端自动化测试Appium 从入门到项目实战Python版
123. UI动效设计从入门到实战 PC与移动界面设计必学
124. Java并发编程与高并发解决方案
125. Vue核心技术 Vue+Vue-Router+Vuex+SSR实战精讲
126. 韩天峰力荐 Swoole入门到实战打造高性能赛事直播平台
127. Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实践
128. Python Flask高级编程
129. ZooKeeper分布式专题与Dubbo微服务入门
130. App界面设计利器Sketch 精选案例合集
131. Python高级编程和异步IO并发编程
132. 新浪微博资深大牛全方位剖析 iOS 高级面试
133. Vue2.5开发去哪儿网App 从零基础入门到实战项目
134. 最全面的Java接口自动化测试实战
135. HBase+SpringBoot实战分布式文件存储
136. Gradle3.0自动化项目构建技术精讲+实战
137. 玩转数据结构 从入门到进阶
138. MyCAT+MySQL 搭建高可用企业级数据库集群
139. 验证码图像识别，快速掌握TensorFlow模型构建与开发
140. SpringBoot2.0不容错过的新特性 WebFlux响应式编程
141. 响应式开发一招致胜
142. jquery源码分析
143. AngularJS全栈开发知乎
144. 揭秘一线互联网企业 前端JavaScript高级面试
145. JavaScript版 数据结构与算法
146. Koa2 实现电影微信公众号前后端开发
147. Koa2+Nodejs+MongoDb 入门实战视频教程
148. Node.js 从零开发 web server博客项目 前端晋升全栈工程师必备
149. Vue.js 源码全方位深入解析
150. Vue核心技术 Vue+Vue-Router+Vuex+SSR实战精讲
151. Vue全家桶+SSR+Koa2全栈开发美团网
152. 飞速上手的跨平台App开发
153. 前端JS基础面试技巧
154. 前端跳槽面试必备技巧
155. 让你页面速度飞起来 Web前端性能优化
156. 微信小程序商城构建全栈应用
157. 移动Web APP开发之实战美团外卖
158. Thinkphp 5.0 仿百度糯米开发多商家电商平台
159. ThinkPHP5.0正式版第二季：实战开发企业站
160. ThinkPHP 5.0开发微信小程序商场打通全栈项目架构
161. 前端到后台ThinkPHP开发整站
162. PHP从基础语法到原生项目开发
163. PHP高性能 高价值的PHP API
164. 360大牛全面解读PHP面试
165. PHP开发高可用高安全App后端
166. PHP秒杀系统 高并发高性能的极致挑战
167. Swoole入门到实战打造高性能赛事直播平台
168. YII 2.0开发一个仿京东商城平台
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