【python cookbook】【数据结构与算法】11.对切片命名
问题:如何清理掉到处都是硬编码的切片索引
解决方案:对切片命名
假设有一些代码用来从字符串的固定位置中取出具体的数据(比如从一个平面文件或类似的格式:平面文件flat file是一种包含没有相对关系结构的记录文件):
########0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789
record='....................100.......513.25..........'
cost=int(record[20:23])*float(record[30:36])
与其这样做,倒不如对切片进行命名:避免了使用许多神秘难懂的硬编码索引,代码变得清晰许多。
SHARES=slice(20,23) #对切片命名
PRICE=slice(30,36) #对切片命名 cost=int(record[SHARES])*float(record[PRICE])
一般来说,内置的slice()函数会创建一个切片对象,可以用在任何允许进行切片操作的地方。
>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[2:4]
[2, 3]
>>> items[a]=[77,88]
>>> items
[0, 1, 77, 88, 4, 5, 6]
>>> del items[a]
>>> items
[0, 1, 4, 5, 6]
>>>
如果有一个slice对象的实例s,可以分别通过s.start、s.stop以及s.step属性来得到关于该对象的信息。
>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> a.start
2
>>> a.stop
4
>>> a.step
>>> b=slice(1,5,2)
>>> b
slice(1, 5, 2)
>>> b.start
1
>>> b.stop
5
>>> b.step
2
>>>
另外,可以通过使用indices(size)方法将切片映射到特定大小的序列上。这会返回一个(start,stop,step)元组,所有的值都已经恰当地限制在边界以内(当做索引操作时可避免出现IndexError异常)
>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> a.start
2
>>> a.stop
4
>>> a.step
>>> b=slice(1,5,2)
>>> b
slice(1, 5, 2)
>>> b.start
1
>>> b.stop
5
>>> b.step
2
>>> s='HelloWorld'
>>> a.indices(len(s))
(2, 4, 1)
>>> b.indices(len(s))
(1, 5, 2)
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[b]
[1, 3]
>>> for i in range(*a.indices(len(s))):
print(s[i]) l
l
>>> for i in range(*b.indices(len(s))):
print(s[i]) e
l
>>> c=slice(0,8,2)
>>> c
slice(0, 8, 2)
>>> for i in range(*c.indices(len(s))):
print(s[i])
H
l
o
o
>>>
【python cookbook】【数据结构与算法】11.对切片命名的更多相关文章
- Python Cookbook 数据结构和算法
1.查找最大或最小的N个元素 import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, n ...
- [0x00 用Python讲解数据结构与算法] 概览
自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算 ...
- 《用Python解决数据结构与算法问题》在线阅读
源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithm ...
- .NET Core 数据结构与算法 1-1
.NET Core 数据结构与算法 1-1 本节内容为顺序表 简介 线性表是简单.基本.常用的数据结构.线性表是线性结构的抽象 (Abstract),线性结构的特点是结构中的数据元素之间存在一对一的线 ...
- Python(一)数据结构和算法的20个练习题问答
数据结构和算法 Python 提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典.大多数情况下使用这些数据结构是很简单的. 但是,我们也会经常碰到到诸如查询,排序和过滤等等这些普遍存在的问题. 因此,这 ...
- [0x01 用Python讲解数据结构与算法] 关于数据结构和算法还有编程
忍耐和坚持虽是痛苦的事情,但却能渐渐地为你带来好处. ——奥维德 一.学习目标 · 回顾在计算机科学.编程和问题解决过程中的基本知识: · 理解“抽象”在问题解决过程中的重要作用: · 理解并实现抽象 ...
- python cookbook 数据结构
保留最后n个元素: from collections import deque def search (lines, pattern, history=): previous_lines = dequ ...
- 数据结构和算法 – 11.高级排序算法(上)
对现实中的排序问题,算法有七把利剑可以助你马道成功. 首先排序分为四种: 交换排序: 包括冒泡排序,快速排序. 选择排序: 包括直接选择排序,堆排序. 插入排序 ...
- 数据结构和算法 – 11.高级排序算法(下)
三.选择类排序 3.1.简单选择排序 http://www.cnblogs.com/tangge/p/5338734.html#XuanZe 3.2 堆排序 要知道堆排序,首先要了解一下二叉树的模型. ...
随机推荐
- webApi中参数传递
webApi中参数传递 一:无参数的get方法: 前端: function GetNoParam() { //为了统一:我们都采用$.ajax({}) 方法; $.ajax({ url: '/a ...
- Web设计者和开发者必备的28个Chrome插件
摘要 对于许多Web设计者和开发者来说,Firefox浏览器是无法超越的,对于其他人Chrome正在蚕食Firefox的浏览器市场. 在过去的两年,谷歌Chrome浏览器的发布以来,引起了人们激烈争论 ...
- js传值
//传值$('.choose li').click(function(){ //alert('z'); $("#address").empty().prepend($ ...
- day01-基础内容
day01-基础内容 1.Linux: 1)开源的操作系统.免费的 主要用于服务器端,而Java主要是服务器端开发 2)Linux与Windows目录结构的区别: 2.1)文件系统不同 ...
- 给Windows机器创建软连接
给Windows机器创建软连接 http://blog.csdn.net/w6611415/article/details/32084677
- SpringMVC中的controller默认是单例的原因
http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/1394669/ 1.性能 :单例不用每次new浪费资源时间. 2.不需要:一般controller中不会定义属性这样单例就不 ...
- eclipse启动tomcat错误:A Java Exception has occurred(转)
在tomcat bin目录下执行startup.bat可以正常启动,但在eclipse下安装了tomcat插件并且配置tomcat路径后启动且报错:A Java Exception has occur ...
- Eclipse/Myeclipse 开发项目技巧
Eclipse/Myeclipse 开发项目 编程的本质: 把现实生活中的业务逻辑用代码实现. eclipse 是一个开放源代码.基于Java的可扩展开发平台. (最初主要用来Java语言开发,但目前 ...
- osgEarth编译的一些问题
这两天借着osg培训的机会捯饬了下64位osgearth的编译.遇到了一些问题: 首先我没有编译osg,用的提供的osg3.2.1编译好的64位包. 编译osgearth先后编译了2个版本,先是2.7 ...
- canvas保存为data:image扩展功能的实现
[已知]canvas提供了toDataURL的接口,可以方便的将canvas画布转化成base64编码的image.目前支持的最好的是png格式,jpeg格式的现代浏览器基本也支持,但是支持的不是很好 ...