练习题

元素分类

有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99]将所有大于66的数作为一个列表放在字典的key为k1的value小于等于66的为k2的value

{'k1':[77,88,99],'k2':[11,22,33,44,55,66]}

脚本vim day3-1

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
number_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
number_dict = {'k1':[],'k2':[]}
for i in number_list:
  if i<66:
    number_dict['k1'].append(i)
  else:
    number_dict['k2'].append(i)
print number_dict

执行

以上是针对知道key的假如不清楚key或者是key需要在一个文件中读取呢

修改代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
number_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
#number_dict = {'k1':[],'k2':[]}
number_dict = {}
for i in number_list:
  if i<66:
    if "k1" in number_dict.keys():
      number_dict['k1'].append(i)
  else:
    number_dict['k1']=[i,]
else:
  if "k2" in number_dict.keys():
    number_dict['k2'].append(i)
  else:
    number_dict['k2']=[i,]
print number_dict

先把字典定义为空,然后在第一次的时候增加key,运行结果是一样的

假如需要读取文件

log内容为

alex|123|1
eric|123|1
tony|123|1

编辑脚本day3-2.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
obj = file('log','r')
line_list = obj.readlines()
#line_list=['alex|123|1\n', 'eric|123|1\n', 'tony|123|1\n']
obj.close()
dic = {}
for line in line_list:
  line = line.strip()
#line=['alex|123|1']
  ele_list = line.split('|')
#ele_list=['alex','123','1']
  dic[ele_list[0]] = ele_list[1:]
print dic

执行

collection系列(对字典的补充)

1,计数器

>>> c1 = collections.Counter('asjdhadhwjke')
>>> c1
Counter({'a': 2, 'd': 2, 'h': 2, 'j': 2, 'e': 1, 'k': 1, 's': 1, 'w': 1})

传递一个序列计算出字符出现的次数

>>> c1 = collections.Counter('aabc')
>>> c1
Counter({'a': 2, 'c': 1, 'b': 1})
>>> c2 = collections.Counter('aab')
>>> c1.update(c2)
>>> c1
Counter({'a': 4, 'b': 2, 'c': 1})

更新了重复叠加

>>> c1['a']

4

>>> c1['o']
0

对于不存在的返回0

>>> c1.most_common(1)
[('a', 3)]
>>> c1.most_common(2)
[('a', 3), ('j', 3)]
>>> c1.most_common(3)
[('a', 3), ('j', 3), ('d', 2)]
>>> c1.most_common(4)
[('a', 3), ('j', 3), ('d', 2), ('k', 2)]
>>> c1.most_common(5)
[('a', 3), ('j', 3), ('d', 2), ('k', 2), ('l', 1)]
>>> c1.most_common(6)
[('a', 3), ('j', 3), ('d', 2), ('k', 2), ('l', 1), ('s', 1)]
>>> c1.most_common(7)
[('a', 3), ('j', 3), ('d', 2), ('k', 2), ('l', 1), ('s', 1)]

显示前几个,如果大于最大的则显示全部

>>> c1.elements()
<itertools.chain object at 0x7f003cc7fc10>
>>> for item in c1.elements():
... print item
...
a
a
a
d
d
k
k
j
j
j
l
s

取出里面所有元素,需要使用循环才能全部取出

>>> li = [11,22,33,44,55,11,44,55]
>>> c1 = collections.Counter(li)
>>> c1
Counter({11: 2, 44: 2, 55: 2, 33: 1, 22: 1})

也可以统计列表(元祖)里面的元素出现的次数

PS:Counter其实可以理解为一个内部的循环记录到字典里面

2,有序字典

对字典的补充,他记录了字典添加是顺序

>>> o1 = collections.OrderedDict()
>>> o1
OrderedDict()

和字典是一样的不同的是有序,其实是在内部维护了一个有序的列表

3,默认字典

字典的value设置一个默认的类型,可以是str,list,dict等

my_dict = collections.defaultdict(list)

PS:使用默认字典可以使用一下简单代码就能实现脚本day3-2.py的功能

4,可命名元祖

.创建类

 .使用类创建对象

.使用对象

>>> old = (1,2)
>>> old
(1, 2)

Mytuple = collections.namedtuple('Mytuple',['x','y'])

n = Mytuple(1,2)
>>> n
Mytuple(x=1, y=2)

>>> n.x
1
>>> n.y
2

PS:元祖是通过下标来访问,这个可以通过命名访问,用的最多的是用来定义坐标

5,双向队列(deque)

可以两头取数据及插入数据

线程安全

>>> q=collections.deque()
>>> q.append(1)
>>> q.append(11)
>>> q.append(13)
>>> q.append(12)
>>> q
deque([1, 11, 13, 12])
>>> q.pop()
12
>>> q
deque([1, 11, 13])

6,单向队列

只能是从一端操作(生产者消费者模型)

>>> q = Queue.Queue(10)
>>> q
<Queue.Queue instance at 0x7f773fa79368>
>>> type(q)
<type 'instance'>
>>> q.put(1)
>>> q.put(2)
>>> q.put(3)
>>> q
<Queue.Queue instance at 0x7f773fa79368>
>>> q.get()
1
>>> q.get()
2
>>> q.get()
3
>>> q.get()

一个个使用put放入使用get取出,先进先出

队列,FIFO先进先出

栈,弹夹,后进的先出

迭代器和生成器

迭代器是通过循环按顺序返回值

>>> import collections
>>> c1 = collections.Counter('1112312312sdfsdf')
>>> c1
Counter({'1': 5, '2': 3, 'd': 2, 'f': 2, 's': 2, '3': 2})
>>> c1.elements()
<itertools.chain object at 0x7fba6cdc2d10>
>>> d1=c1.elements()
>>> d1
<itertools.chain object at 0x7fba6cdae910>

直接是无法取值的只能通过循环方式取出

>>> for i in d1:
... print i
...
d
d
f
f
s
s
1
1
1
1
1
3
3
2
2
2

要实现迭代类里面要有某一个方法(next)

生成器

range()不是生成器xrange是生成器

readlines()不是生成器xreadlines()是生成器

>>> a=range(10)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b=xrange(10)
>>> b
xrange(10)
>>> type(a)
<type 'list'>
>>> type(b)
<type 'xrange'>

>>> for i in a:
...    print i
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> for i in b:
...    print i
...
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

range()是直接在内存创建xrange()是在使用是时候才创建

下标循环

>>> li = [11,22,33,44,55,66]
>>> for i in li:
...    print i
...
11
22
33
44
55
66

也可以通过下标实现循环,效果是一样的

>>> for i in range(len(li)):
...    print li[i]

练习

li = [13,22,6,99,11]

怎么通过循环使列表数组按从小到大排序

li = [13,22,6,99,11]
  for m in range(len(li)-1):
    if li[m] > li[m+1]:
    temp = li[m]
    li[m] = li[m+1]
    li[m+1] = temp
print li

[13, 6, 22, 11, 99]

循环一次99放到最后了

再循环一次,22就放到倒数第二位了 这就叫冒泡算法(下周继续讲)

Python之collections序列迭代器下标式循环冒泡算法等的更多相关文章

  1. 吴裕雄 python 机器学习——半监督学习标准迭代式标记传播算法LabelPropagation模型

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn import d ...

  2. 第四天 内置函数2 随机码 装饰器 迭代器、生成器 递归 冒泡算法 JSON

    关于函数的return li = [11,22,33,44] def f1(arg): arg.append(55) li = f1(li) print(li) 因为li = f1(li) 实际赋值的 ...

  3. 『无为则无心』Python序列 — 24、Python序列的推导式

    目录 1.列表推导式 (1)快速体验 (2)带if的列表推导式 (3)多个for循环实现列表推导式 2.字典推导式 (1)创建一个字典 (2)将两个列表合并为一个字典 (3)提取字典中目标数据 3.集 ...

  4. python 迭代器链式处理数据

    pytorch.utils.data可兼容迭代数据训练处理,在dataloader中使用提高训练效率:借助迭代器避免内存溢出不足的现象.借助链式处理使得数据读取利用更高效(可类比操作系统的资源调控) ...

  5. python之 可迭代 迭代器 生成器

    0. 1.总结 (1) (a)iterable 可迭代(对象) 能力属性 指一个对象能够一次返回它的一个成员,for i in a_list 而不需要通过下标完成迭代. 例子包括所有序列类型(list ...

  6. python高级之生成器&迭代器

    python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象( ...

  7. 第三篇:python高级之生成器&迭代器

    python高级之生成器&迭代器   python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container ...

  8. Python数据类型之“序列概述与基本序列类型(Basic Sequences)”

    序列是指有序的队列,重点在"有序". 一.Python中序列的分类 Python中的序列主要以下几种类型: 3种基本序列类型(Basic Sequence Types):list. ...

  9. Python第五天 文件访问 for循环访问文件 while循环访问文件 字符串的startswith函数和split函数 linecache模块

    Python第五天   文件访问    for循环访问文件    while循环访问文件   字符串的startswith函数和split函数  linecache模块 目录 Pycharm使用技巧( ...

随机推荐

  1. (转)Linux core 文件介绍与处理

    1. core文件的简单介绍 在一个程序崩溃时,它一般会在指定目录下生成一个core文件.core文件仅仅是一个内存映象(同时加上调试信息),主要是用来调试的. 2. 开启或关闭core文件的生成用以 ...

  2. iwebshop中的增删改查

    <?php class Text extends IController { public function hello() { $this->redirect('hello'); } p ...

  3. 使用SevenZipSharp压缩/解压7z格式

    7z格式采用的LZMA算法,号称具有现今最高压缩率.笔者在nuget上搜索7z,在搜索结果中最终选择了SevenZipSharp来进行压缩/解压.不得不说,SevenZipSharp的API设计得非常 ...

  4. [笔记]GBDT理论知识总结

    一. GBDT的经典paper:<Greedy Function Approximation:A Gradient Boosting Machine> Abstract Function ...

  5. JavaWeb总结(四)—JSP深入解析

    一.JSP域对象 1.JSP属性范围(域对象范围) JSP提供了四个域对象,分别是pageContext.request.session.application. pageContext: 属性范围仅 ...

  6. jmeter、java自动化学习地址

    自动化学习社区地址:http://www.hordehome.com/c/14-category jmeter学习地址(范丰平博客):http://www.cnblogs.com/fengpingfa ...

  7. 为JQuery EasyUI 表单组件增加“焦点切换”功能

    1.背景说明 在使用 JQuery  EasyUI 各表单组件时,实际客户端页面元素是由 JQuery EasyUI 生成的,元素的焦点切换,虽然 Tab 键可以正常用,但顺序控制属性 tabinde ...

  8. 树状数组 && 线段树

    树状数组 支持单点修改 #include <cstdio> using namespace std; int n, m; ], c[]; int lowbit(int x) { retur ...

  9. iOS数据本地化

    本篇随笔除了介绍 iOS 数据持久化知识之外,还贯穿了以下内容: (1)自定义 TableView,结合 block 从 ViewController 中分离出 View,轻 ViewControll ...

  10. aProxy: 带认证授权和权限控制的反向代理

    前段时间很多数据库因为没有做好权限控制暴露在外网被删然后遭勒索的事件,而类似的有些内网的web服务也会被开放到公网并且没有做任何权限控制的,这样也会有一定的风险.所以就决定写篇文章简单介绍一个小工具. ...