Python的基本知识及sorted

               

1. 基本数据结构

1.1 容器类型

1.1.1 列表(List)

      列表是Python中存放有序对象的容器，可以容纳任何数据类型：数值、布尔型、字符串等。

bb = []bb.append(1)bb.append("hello")print bbaa = [1, 2,3, "hello", True]print aa

1.1.2 Tuple

     Tuple不支持修改其值。 

bb = (1,3,"AAA")print bb

1.1.3 字典(Dictionary)

     字典是一个存放无序的键值映射(Key:Value)类型的数据容器，键的类型可以是数字或字符串。

dic = {}dic["aa"] = "cat"dic[2] = "I love you"print dicdic1 = {"bb":"I have dinner", 2:"Hello"}print dic1print "dic1[2]=", dic1[2]print dic1["bb"]

1.1.4 集合(Set)    

     集合是指由不同的元素组成的合集，集合支持一些数学运算，如并集(|)、交集(&)、补集(-)。

a=[1,2,3]b=[3,4,5,6]sa = set(a)sb = set(b)print "sa=", saprint "sb=", sbprint "sa-sb=", sa-sbprint "sa|sb=", sa|sbprint "sa&sb=", sa&sb

1.1.5 列表推导式

dd = [1,2,5,9,3]ddd = [x*4 for x in dd]print ddd

   其效果与下面代码相同：

dd = [1,2,5,9,3]ddd = []for x in dd:    ddd.append(x*4)print ddd

2. sorted

    sorted的派排序功能真强大，从前一直使用C++、Java以为其功能很强大了，但与Python一比，真的要差一些。

2.1 函数定义

     sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

     把iterable中的items进行排序之后，返回一个新的列表，原来的iterable没有任何改变

      1） iterable：iteralbe指的是能够一次返回它的一个成员的对象。iterable主要包括3类：

        第一类是所有的序列类型，比如list(列表)、str(字符串)、tuple(元组)。 

        第二类是一些非序列类型，比如dict(字典)、file(文件)。

        第三类是你定义的任何包含__iter__()或__getitem__()方法的类的对象。

     2） cmp： 指定一个定制的比较函数，这个函数接收两个参数（iterable的元素），如果第一个参数小于第二个参数，返回一个负数；如果第一个参数等于第二个参数，返回零；如果第一个参数大于第二个参数，返回一个正数。默认值为None。

     3）key：指定一个接收一个参数的函数，这个函数用于从每个元素中提取一个用于比较的关键字。默认值为None。

     4）reverse：是一个布尔值。如果设置为True，列表元素将被降序排列，默认为升序排列。

         通常来说，key和reverse比一个等价的cmp函数处理速度要快。这是因为对于每个列表元素，cmp都会被调用多次，而key和reverse只被调用一次。

2.2 使用方法

2.2.1 列表排序

intlist = [2,5,9,0,10]newlist= sorted(intlist) # generate a new listprint newlistintlist.sort()           # this list is changedprint intlist

结果是一样的，一个是原列表未被改变，一个原列表被改变了

2.2.2 Key Functions(关键字函数)

  list.sort()和sorted()方法都有一个key参数来说明一个函数，这个函数在做比较之前会对list中的每个元素进行调用。

  例如，这里是一个大小写不敏感的字符串比较：

newStr = sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)print newStr

    结果如下：

['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

     key的值应该是一个函数，这个函数接收一个参数并且返回一个用于比较的关键字。这种技术比较快，原因在于对每个输入记录，这个函数只会被调用一次。
    对复杂对象的比较通常是使用对象的切片作为关键字。例如：

student_tuples = [('Jerry', 'A', 15), ('Tom', 'C', 12),('Bill', 'B', 10)]sort_tuples = sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])  # sort by age, that is the third element of tupleprint sort_tuples

    结果如下：

[('Bill', 'B', 10), ('Tom', 'C', 12), ('Jerry', 'A', 15)]

2.2.3 Operator模块中的函数

operator module中有itemgetter,attrgetter两个函数，可以更方便地获取元组中的元素和自定义对象中的属性，在使用前需要：

from operator import itemgetter, attrgetter

student_tuples = [('Jerry', 'A', 15), ('Tom', 'C', 12),('Bill', 'B', 10)]opr_sort_tuples = sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))print opr_sort_tuples

更神奇之处在于它可支持多级排序。例如先按成绩排序，再按年龄排序，但只能都为升序或降序

student_tuples = [('Jerry', 'A', 15), ('Tom', 'B', 12),('Bill', 'B', 10)]opr_sort_tuples = sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))print opr_sort_tuples

结果如下：

[('Jerry', 'A', 15), ('Bill', 'B', 10), ('Tom', 'B', 12)]

2.2.4 排序稳定性和复杂排序

排序稳定性和复杂的排序 从Python2.2开始，排序都保证是稳定的。意思是当多个记录有相同的关键字时，它们原始的排序保留。
这个好的特性能让你建立复杂的排序。例如，将学生记录按成绩降序排序、按年龄升序排列。先按年龄排序，再按成绩排序。

student_tuples = [('Jerry', 'C', 15), ('Tom', 'B', 12),('Bill', 'B', 10)]age_asc = sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))print age_ascscore_desc = sorted(age_asc, key=itemgetter(1), reverse=True)print score_desc

或

student_tuples = [('Jerry', 'C', 15), ('Tom', 'B', 12),('Bill', 'B', 10)]age_asc = sorted(student_tuples, key=lambda x: x[2])print age_ascscore_desc = sorted(age_asc, key=lambda x: x[1], reverse=True)print score_desc