cookbook学习第一弹

1.1现在有一个包含N个元素的元组或者是序列，怎样将它里面的值解压后同时赋值给N个变量

代码：

>>>p = (4,5)

>>>x,y = p

>>>x

4

>>>y

5

>>>data = ['ACME',50,91.1,(2012,12,21)]

>>>name,shares,price,data = data

>>>name

'ACME'

>>>data

(2012,12,21)

>>>name,shares,price,(year,mon,day) = data

>>>name

'ACME'

>>>year

2012

如果变量个数和序列元素的个数不匹配，会产生一个异常。实际上，解压赋值可以用在任何可迭代对象上面，而不仅仅是列表或者元组。包括字符串，文件对象，迭代器和生成器

有时候， 如果只想解压一部分，丢弃其他部分，可以用任意变量去占位，到时候丢掉这些变量就行了

代码：

>>>data = ['ACME',50,91.1,(2012,12,21)]

>>>_,shares,price,_ = data

>>>shares

50

1.2如果一个可迭代对象的元素个数超过变量个数时，回抛出一个ValueError。那么怎样才能从这个可迭代对象中解压出N个元素出来？

代码：

def drop_first_last(grades):

　　first,*middle,last = grades

　　return avg(middle)

也可以把*号放在最后一个位置，最后一定得到的是一个列表

代码：

>>>record = ('Dave','dave@example.com','773-555-1212','847-555-1212')

>>>name,email,*phone_numbers = record

>>>name

'Dave'

>>>phone_numbers

['773-555-1212','847-555-1212']

也可以把*放在最前面

代码：

*trailing_qtrs,current_qtr = sales_record

trailing_avg = sum(trailing_qtrs)/len(trailing_qtrs)

return avg_comparison(trailing_avg,current_qtr)

1.3在迭代操作或者其他操作的时候，怎样只保留最后有限几个元素的历史记录

代码：

from collections iport deque

def search(lines,pattern,history=5):

　　previous_lines = deque(maxlen=history)

　　for li in lines:

　　　　if pattern in li:

　　　　　　yield li,previous_lines

　　　　previous_lines.append(li)

if __name__ == '__main__':

　　with open(r'../../cookbook/somefile.txt')as f:

　　　　for line,prevlines in search(f,'python',5):

　　　　　　for pline in prevlines:

　　　　　　　　print(pline,end='')

　　　　　　print(line,end='')

　　　　　　print('_'*20)

代码讲解：

首先是deque，使用deque(maxlen=N)构造函数回新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候，最老的元素会自动被移除掉，如果没有指定大小，默认就是无限大

代码示例：

>>>q = deque(maxlen=3)

>>>q.append(1)

>>>q.append(2)

>>>q.append(3)

>>>q

deque([1,2,3],maxlen=3)

>>>q.append(4)

>>>q

deque([2,3,4],maxlen=3)

>>>q=deque()

>>>q.append(1)

>>>q.append(2)

>>>q.append(3)

>>>q

deque([1,2,3])

>>>q.appendleft(4)

>>>q

deque([4,1,2,3])

>>>q.pop()

3

>>>q.popleft()

4

生成器yield的用法讲解

def fab(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        # print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1 

'''

仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。

 >>> for n in fab(5):
 ...     print n
 ...
 1
 1
 2
 3
 5

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

1.4、怎样从一个集合中获得最大或者最小的N个元素列表

heapq模块有两个函数：nlargest和nsmallest()可以解决

代码：

import heapq

nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]

print(heapq.nlargest(3,nums))

print(heapq.lsmallest(3,nums))

两个函数都能接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：

代码：

portfolio = [

{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},

{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},

{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},

{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},

{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},

{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}

]

cheap = heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])

expensive = heapq.nlargest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])

heapq的排序函数heapify

>>>nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]

>>>import heapq

>>>heapq.heapify(nums)

>>>nums

[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]

>>>heapq.heappop(nums)

-4

如果是查找唯一的最大或者最小的话，可以直接使用min()和max()

如果N接近集合的大小的话，可以直接用sorted先排序再取sorted(items)[:N]或者sorted(items)[_N:]