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python學習之序列推導式與常用内置進階函數和子產品關于推導式序列推導式常用内置進階函數常用高效的内置子產品指令行常用函數

關于推導式

推導式，可以看作是一種 “快捷方式”，可以便捷的建立諸如清單、字典等序列資料，在python2 和 python 3 中，對于資料類型界定是有差異的，對于資料類型歸屬的差異：以 range為例：

a=range(10)

# python2中
>>> type(a)
<type 'list'>

# python3中
>>> type(a)
<class 'range'>

在python2中，xrange屬于生成器，其記憶體占用少，是以，在python2中盡量使用xrange，少用range，需要注意的是在python3中，xrange已經被去除，隻剩range。

序列推導式

涉及的序列：集合，清單，字典和元組。

清單推導式：

b = [i for i in range(10)]

（生成器）推導式：

b = (i for i in range(10))

集合推導式：

b = {i for i in range(10)}

字典推導式：

b = {i:(i**2) for i in range(10)}

常用内置進階函數

這裡主要介紹 map，reduce，filter，以及經常使用的匿名函數 lambda 。

map 作用是将函數方法作用到序列對象：

def metd(a):
    return a**3

# python2 中， b為清單，python3中，b為map對象，需要轉化為清單 list(b)
b = map(metd,[1,2,3])

reduce 類似疊代器，按照函數設定的方法從序列開頭逐漸執行到序列末尾。

需要注意的是，該函數隻在python2中内置可用。在Python 3中，reduce 函數放置在fucntools 子產品裡，需要導入之後才能使用。

# python 3 中需要添加下面一行代碼
# from functools import reduce

x = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])  # x = 15
# 執行過程：逐漸求和
# x = ( ( ( ( 1 + 2 ) + 3 ) + 4 ) + 5 )

filter 的作用是執行資料篩選，傳回序列中滿足條件的元素。

def gl(x):
    if x%2 == 0:
        return True
    else:
        return False

# python2 中， y為清單，python3中，y為filter對象，需要轉化為清單 list(y)
y = filter(gl, [1,2,4,6,7,9,21])

常用高效的内置子產品

1、itertools子產品

itertools 子產品是處理疊代器的工具集合，在python2中，itertools 子產品中包含izip，而在python3中則可用直接調用内置zip類，二者的用法相同，下面的例子運作于python3.7環境。

from itertools import dropwhile,groupby

# 合并清單，傳回元組疊代器
for i in zip([1, 2], [ a , b]):
    print(i)
# ( a , 1)
# ( b , 2)

# 條件過濾，類似filter函數,但是既傳回初次為false的元素又傳回所有元素。
>>> def check_for_drop(x):
...     print('Checking:', x)
...     return (x > 4)
...
>>> for i in dropwhile(check_for_drop, [2, 4, 6]):
...     print('Result:', i)
...
Checking: 2
Result: 2
Result: 4
Result: 6


# 傳回分組元素
a = sorted([1, 2, 1, 3, 1, 2]) 
# a = [1, 1, 1, 2, 2, 3]
for key, value in groupby(a):
    print( ( key, list(value) ),  end='\n')
# (1, [1, 1, 1])
# (2, [2, 2]) 
# (3, [3])

2、collections子產品

collections 内置子產品是很高效的子產品之一，其内部包含Counter、OrderedDict、UserList等常用類。

import collections
>>> dir(collections)
['ChainMap', 'Counter', 'OrderedDict', 'UserDict', 'UserList', 'UserString', '_Link', '_OrderedDictItemsView', '_OrderedDictKeysView', '_OrderedDictValuesView', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__getattr__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '_chain', '_collections_abc', '_count_elements', '_eq', '_heapq', '_iskeyword', '_itemgetter', '_nt_itemgetters', '_proxy', '_recursive_repr', '_repeat', '_starmap', '_sys', 'abc', 'defaultdict', 'deque', 'namedtuple']

# 以字元統計為例，說明 Counter類的用法
x = 'sfdsfferwre345665u56u67firegiegjtir2r49r94t58kgkdgjhrhdhsg'
y = collections.Counter(x)
#檢視統計結果
>>> y.most_common()
[('r', 7), ('g', 5), ('f', 4), ('e', 4), ('5', 4), ('6', 4), ('s', 3), ('d', 3), ('4', 3), ('i', 3), ('h', 3), ('u', 2), ('j', 2), ('t', 2), ('9', 2), ('k', 2), ('w', 1), ('3', 1), ('7', 1), ('2', 1), ('8', 1)]
# 檢視出現次數最多的3個字元
>>> y.most_common(3)
[('r', 7), ('g', 5), ('f', 4)]

指令行常用函數

這裡的指令行，指的是python互動指令行，以 python 3.7為例。

C:\Users\Administrator>python37
Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

1、help函數

help 函數通常用于檢視 目标 如内置的和導入的各種 類、方法的使用幫助，類似于linux下面的man指令，作用 與 調用pycharm檢視源碼類似。

例如下面函數 使用說明（3個單引号包圍的内容）：

# 定義函數
>>> def test(a,b):
...     '''
...     a: ip address
...     b: int, port
...     '''
...     pass
...
# 調用help， 查詢test函數的使用幫助
>>> help(test)
Help on function test in module __main__:

test(a, b)
    a: ip address
    b: int, port

2、dir函數

dir函數通常用于檢視 目前環境已經存在的子產品、方法、屬性等，傳回的是一個清單，與globals、locals類似，但是後面兩個傳回的都是鍵值對型的字典，内容更為豐富。

# 進入指令行後初始狀态
>>> dir()
['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']

# 導入子產品中所有組成元素
from itertools import *
>>> dir()
['__annotations__', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'accumulate', 'chain', 'combinations', 'combinations_with_replacement', 'compress', 'count', 'cycle', 'dropwhile', 'filterfalse', 'groupby', 'islice', 'permutations', 'product', 'repeat', 'starmap', 'takewhile', 'tee', 'zip_longest']

# 此時執行locals的結果
>>> locals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'tee': <built-in function tee>, 'accumulate': <class 'itertools.accumulate'>, 'combinations': <class 'itertools.combinations'>, 'combinations_with_replacement': <class 'itertools.combinations_with_replacement'>, 'cycle': <class 'itertools.cycle'>, 'dropwhile': <class 'itertools.dropwhile'>, 'takewhile': <class 'itertools.takewhile'>, 'islice': <class 'itertools.islice'>, 'starmap': <class 'itertools.starmap'>, 'chain': <class 'itertools.chain'>, 'compress': <class 'itertools.compress'>, 'filterfalse': <class 'itertools.filterfalse'>, 'count': <class 'itertools.count'>, 'zip_longest': <class 'itertools.zip_longest'>, 'permutations': <class 'itertools.permutations'>, 'product': <class 'itertools.product'>, 'repeat': <class 'itertools.repeat'>, 'groupby': <class 'itertools.groupby'>, 'test': <function test at 0x00000182D2EDC1E0>}

# globals 執行結果
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'tee': <built-in function tee>, 'accumulate': <class 'itertools.accumulate'>, 'combinations': <class 'itertools.combinations'>, 'combinations_with_replacement': <class 'itertools.combinations_with_replacement'>, 'cycle': <class 'itertools.cycle'>, 'dropwhile': <class 'itertools.dropwhile'>, 'takewhile': <class 'itertools.takewhile'>, 'islice': <class 'itertools.islice'>, 'starmap': <class 'itertools.starmap'>, 'chain': <class 'itertools.chain'>, 'compress': <class 'itertools.compress'>, 'filterfalse': <class 'itertools.filterfalse'>, 'count': <class 'itertools.count'>, 'zip_longest': <class 'itertools.zip_longest'>, 'permutations': <class 'itertools.permutations'>, 'product': <class 'itertools.product'>, 'repeat': <class 'itertools.repeat'>, 'groupby': <class 'itertools.groupby'>, 'test': <function test at 0x00000182D2EDC1E0>}

通過比較三者的len方法結果發現，長度（元素個數）相同，均為26。

globals與locals的差別：

locals() 函數會以字典類型傳回目前位置的所有局部變量；

globals() 函數會以字典類型傳回所有全局變量；

# 初始狀态
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}
>>> 
>>> z=2
>>>def runs(arg):
...     z = 1
...     print(locals())
...     print(globals())
... 
>>> runs(333)
{'arg': 333, 'z': 1}
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'z': 2, 'runs': <function runs at 0x0000029BC802C1E0>}
基礎知識 Python 序列 推導式 内置函數 進階函數
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