python中那些让开发事半功倍的模块

1. Map

　　Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上

　　ex：有一个列表: [1,2,3,4,5,6], 现在要求把列表每个元素乘以10

　　如果你还不知道Map，那你可能会这样做：

list1 = [1,2,3,4,5,6]
list2 = list()
for i in list1:
    list2.append(i*10)
print(list2)
# output: [10, 20, 30, 40, 50, 60]

　　以上写法没问题，但是不够pythonic。接下来我们看下如何利用map让代码更加优雅吧！

list1 = [1,2,3,4,5,6]
list2 = map(lambda item:item*10, list1)
print(list2)
# output: <map object at 0x0000017CD1F4BE80>

　　你可能会很奇怪: 为什么输出不是 [10, 20, 30, 40, 50, 60]，其实是因为在python3中map返回的是一个迭代器对象而在python2中返回的是一个就直接是list

　　为了兼容：我们稍作修改：

list1 = [1,2,3,4,5,6]
list2 = list(map(lambda item:item*10, list1))
print(list2)
# output:
    [10, 20, 30, 40, 50, 60]

2. Filter

　　Filter用于过滤列表中的元素，并返回一个满足过滤条件的元素的列表

list1 = [1,2,3,4,5,6]
list2 = list(filter(lambda item: item > 3, list1))
print(list2)
# output: [4, 5, 6]

3. Reduce

　　Reduce是一个可以对列表进行计算的高阶函数，例如计算一组数据的乘积

from functools import reduce
list1 = [1,2,3,4,5,6]
list2 = reduce(lambda x, y: x*y, list1)
print(list2)
# output: 720

4. Collections(容器)

　　Collections是一个包含诸多容器数据类型的模块（枚举），常用的有：

defaultdict
counter
deque
namedtuple
enum.Enum

　　 defaultdict

　　　　　　这个模块与dict的不同在于不需要检查dict的key是否存在，defaultdict()方法会为字典提供默认值：

　　　　　　在dict中，给字典进行嵌套赋值时，必须保证key存在，否则会触发KeyError的异常：

mydict = {}
mydict['userInfo']['age'] = 30
print(mydict)
# output:
# Traceback (most recent call last):
#  File "sd.py", line 21, in <module>
#    mydict['userInfo']['age'] = 30
#  KeyError: 'userInfo'

　　　　让我们换defaultdict试试：

import collections
defaultdictTree = lambda : collections.defaultdict(dict)
mydefault = defaultdictTree()
mydefault['userInfo']['age'] = 30
print(mydefault)
print(dict(mydefault))
# output:
#defaultdict(<class 'dict'>, {'userInfo': {'age': 30}})
#{'userInfo': {'age': 30}}

　　 counter

　　　counter是一个计数器，用于统计数据

import collections
result = collections.Counter('我是一个中国人, 我爱中国')
print(result)
# output: Counter({'我': 2, '中': 2, '国': 2, '是': 1, '一': 1, '个': 1, '人': 1, ',': 1, ' ': 1, '爱': 1})

python中那些让开发事半功倍的模块

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