Python说文解字_杂谈06

1. 序列类型的分类：

　　容器类型：list、tuple，deque

　　扁平序列：str、bytes、bytearray、array.array

　　可变序列：list、dequte、bytearray、array

　　不可变序列：str、tuple、bytes

2. 序列的abc继承关系：

　　魔法函数构成了协议

3.序列的+ +=和extend的区别：

my_list = []
my_list.append()
my_list.append("a")
 
from collections import abc
 
a = [,]
# a = list()
c = a + [,]
# c = a + (,)  # 抛异常
print(c)
 
# 就地加
a += [,]
a += (,)  # 可以为任意的序列类型
a.extend((,))
# def __iadd__(self, values):
#     self.extend(values)
#     return self
a.append((,,))
print(a) 

　　记住：我们知道类函数的实现是通过魔法函数来实现的。其中+号表示的是同类项的相加。

　　记住：+=和extend是一样的，因此+=是通过__iadd__来实现extend的。

　　记住：append表示添加的是元素位置。

　　记住：不能用变量名去接收这些方法，因为没有返回值（aa = a.extend是错误的）

4. 实现可切片的对象：

# 模式[start:end:step]
r"""
    其中，第一个数字start表示切片开始位置，默认是0
    第二个数字end表示切片截止（但不包含）位置（默认为列表长度】
    第三个数字step表示切片的步长（默认为1）
    当start为0时可以省略，当end为列表长度时可以省略。
    当start为1时可以生路，并且省略步长时可以同时省略最后一个冒号。
    另外，当step为负整数时，表示反向切片，这时start应该比end的值要大才行。
"""
aList = [,,,,,,,,,]
# 取值的操作
print(aList[::]) #返回包含原里列表中所有元素的新列表
print(aList[::-]) #返回包含原列表中所有元素的逆序列表
print(aList[::]) # 隔一个取一个，获取偶数位置的元素
print(aList[::]) #隔一个取一个，获取奇数位置的元素
print(aList[:]) # 指定切片的开始和结束位置
print(aList[:]) # 切片结束位置大于列表长度时，从里诶包尾部截断
print(aList[:]) # 切片开始位置大于列表长度时，返回空列表
 
# 赋值的操作
aList[len(aList):] = []
print(aList) # 在列表尾部增加元素
aList[:] = [,]
print(aList) # 在列表头部插入元素
aList[:] = []
print(aList) # 在列表中间位置插入元素
aList[:] = [,]
print(aList) #替换元素列表元素，等号两边的里诶包长度相同
aList[:] = [,,]
print(aList) # 等号两边的列表长度也可以不相等
aList[::] = [] *   # 将元素赋值三份
print(aList) # 隔一个修改一个
aList[::] = ['a','b','c'] # 隔一个修改一个
print(aList)
# aList[::] = [,] # 左侧切片不连续，等号两边列表长度必须相等
aList[:] = [] #删除列表中前3个元素
del aList[:] # 切片元素连续
del aList[::] # 切片元素不连续，隔一个删一个。
print(aList)

import numbers
class Group:
    # 支持切片操作
    def __init__(self,group_name,company_name,staffs):
        self.group_name = group_name
        self.company_name = company_name
        self.staffs = staffs
 
    def __reversed__(self):
        self.staffs.reverse()
 
    def __getitem__(self, item):
        cls = type(self)
        if isinstance(item,slice):
            return cls(group_name=self.group_name,company_name=self.company_name,staffs=self.staffs[item])
        elif isinstance(item,numbers.Integral):
            return cls(group_name=self.group_name,company_name=self.company_name,staffs=[self.staffs[item]])
 
    def __len__(self):
        return len(self.staffs)
 
    def __iter__(self):
        return iter(self.staffs)
 
    def __contains__(self, item):
        if item in self.staffs:
            return True
        else:
            return False
 
staffs = ["bobby1","imooc","bobby2","bobby3"]
group = Group(company_name="imooc",group_name="user",staffs=staffs)
sub_group = group[:]
print(group.staffs)
# sub_group1 = group[]
# print(group.staffs)
# reversed(group)
# for user in group:
#     print(user)

　　记住：这是一个比较多的用魔法函数实现切片操作。

　　记住：难理解的是cls = type(self)，返回值：<class '__main__.Group'>，这是拿到类的对象 ，其实可以改写成下面方式

    def __getitem__(self, item):
        # cls = type(self)
        # print(type(self))
        if isinstance(item,slice):
            return Group(group_name=self.group_name,company_name=self.company_name,staffs=self.staffs[item])
        elif isinstance(item,numbers.Integral):
            return Group(group_name=self.group_name,company_name=self.company_name,staffs=[self.staffs[item]])

　　记住：但是这里为什么要用type返回类对象呢？这是一种相对方式，为的是如果更改类名可以不用修改内部的代码。

5. bisect二分迭代类型操作：

import bisect
from collections import deque
 
# 用来处理已排序的序列，始终用来维持已排序的序列，升序。
# 二分查找
inter_list = []
bisect.insort(inter_list,)
bisect.insort(inter_list,)
bisect.insort(inter_list,)
bisect.insort(inter_list,)
bisect.insort(inter_list,)
 
print(inter_list)
# 总结：
# bisect.bisect(data,)
# 作用，查找该数值将会插入的位置并返回，而不会插入,返回是会在那个数字之后插入
# 表示：num > .... 插入
a1 = bisect.bisect(inter_list,)
print(a1)
 
# bisect_left 和 bisect_right 函数
# 该函数用入处理将会插入重复数值的情况，返回将会插入的位置
# 第一：从左边看num>...插入位置
# 第二：从右边看 ... < num 出入位置。
a2 = bisect.bisect_left(inter_list,)
print(a2)
a3 = bisect.bisect_right(inter_list,)
print(a3)
 
# insort  函数 insort_left  和 insort_right
bisect.insort(inter_list,)
print(inter_list)

7.数组：

# array, deque
# 数组：存储连续的内存空间，效率非常高的。
import array
# array 和list的一个重要区别，array只能存放指定的数据类型。
# array的性能比list高。
 
my_array = array.array("i")
my_array.append()
my_array.append("abc")
print(my_array)

　　记住：我们是会用 列表，什么时候用数组

8. 列表推导式、生成器表达式、字典推导式、集合推导式。

# 列表生成式（列表推导式）
# . 提取1-20之间的奇数
odd_list = []
for i in range():
    if i % ==:
        odd_list.append(i)
 
print(odd_list)
 
# 列表生成式
odd_list = [i for i in range() if i % ==  ]
 
# .逻辑复杂的情况
def handle_item(item):
    return item * item
 
odd_list1 = [handle_item(i) for i in range() if i % ==  ]
 
# 列表生成式性能高于列表操作。

　　记住：列表生成式不能太复杂了。要不就放弃了可读性。另外列表生成式的操作高于列表操作。

# 生成器表达式：
odd_list = (i for i in range() if i % ==  )
print(type(odd_list))
# <class 'generator'>
for item in odd_list:
    print(item)

　　记住：生成器通过for循环打印出来。

odd_gen = (i for i in range() if i % ==  )
 
odd_list = list(odd_gen)
print(odd_list)

　　记住：生成器可以转回成list再打印出来也是可以的。

# 字典推导式
my_dict = {"bobby1":,"bobby2":,"imooc":}
reversed_dict = {value:Key for Key,value in my_dict.items()}
print(reversed_dict)
# {: 'bobby1', : 'bobby2', : 'imooc'}

# 集合推导式
# my_set = set(my_dict.keys())
my_set = {Key for Key,value in my_dict.items()}
print(my_set)
print(type(my_set))
# <class 'set'>