Python拾遗(2)
包括Python
中的常用数据类型。
int
在64
位平台上,int
类型是64
位整数:
- 从堆上按需申请名为
PyIntBlcok
的缓存区域存储整数对象 - 使用固定数组缓存
[-5, 257]
之间的小数字,只需计算下标就能获得指针 PyIntBlock
内存不会返还给操作系统,直至进程结束
1 |
a = 15 |
根据第三点,如果使用range
创建巨大的数字列表,这就需要很大内存空间。但是换成xrange
,每次迭代之后数字对象被回收,其占用内存空间出来并被复用,内存就不会暴涨。(仅指python2
)。
当超出int
限制时,会自动转换成为long
。
float
在python2
中,/
默认返回整数,而python3
中默认返回浮点数。如果需要准确控制运算精度,有效位数和round
的结果,使用Decimal
代替。(但是建议往Decimal
传入字符串型的浮点数 – 为什么你需要少看垃圾博客以及如何在Python里精确地四舍五入
1 |
>>> from decimal import Decimal, ROUND_UP, ROUND_DOWN |
string
不太熟的方法
splitlines()
: 按行分割find()
: 查找lstrip()/rstrip()/strip()
: 剔除前后空格replace()
:替换字符expandtabs()
:将tab
替换成空格ljust()/rjust()/center()/zfill()
:填充
字符编码
在计算机内存中,统一使用
Unicode
编码,当需要保存到硬盘或者需要传输的时候,转换为UTF-8
编码。py3
:
包括
bytes
和str
。字节的实例包含8
个原生比特值,字符串实例是由Unicode
字符组成
py2
:
包括
str
和unicode
。字符串代表原生的8
比特,而unicode
由Unicode
字符组成。
因此代码中,最核心的部分应该使用Unicode
字符类型,即py3
中使用str
,py2
中使用unicode
。这两种字符类型没有相关联的二进制编码(原生的8
个比特值),因此如果要将Unicode
转换为二进制数据,应该使用encode
方法。而反过来,如果要二进制编码转化为Unicode
字符,必须使用decode
方法。py3
中的写法:
1 |
def (bytes_or_str): |
py2
中的写法:
1 |
def to_unicode(unicode_or_str): |
需要注意的是两大陷阱:
在
py2
中,当一个str
类型仅仅包含7个比特的ASCII
码字符的时候,unicode
和str
实例看起来是一致的。因此可以采用:+
运算符合并str
和unicode
- 可以使用等价或者不等价运算符来比较
str
和unicode
实例 - 可以使用
unicode
来替换像%s
这种字符串中的格式化占位符
然而在
py3
中,bytes
和str
的实例是不可能等价的。
在
py3
中,涉及到文件的处理操作,例如采用内置的open
函数,会默认以utf8
编码,而在py2
中默认采用二进制的形式编码。举个例子,在py3
的情况下,会报错:1
2
3
4
5def open('/tmp/random.bin','w') as f:
f.write(os.urandom(10)) >>>
TypeError: must be str,not bytes
这是因为
py3
中对于open
函数新增了名为encoding
的参数,并且此参数默认值为utf-8
。因此,其对文件的源的期望是包含了unicode
字符串的str
实例,而不是包含了二进制的bytes
文件。因此,可以采用py2
与py3
中都通用的方法:
1
2 with open('/tmp/random.bin','wb') as f:
f.write(os.urandom(10))
画重点
py3
中,bytes
是包含8
个比特位的序列,str
是包含unicode
的字符串,它们不能同时出现在操作符>
或者+
中。py2
中,str
是包含8
个比特位的序列,而unicode
是包含unicode
的字符串,二者可以同时出现在只包含7个比特的ASCII
码的运算中。- 使用工具函数来确保程序输入的数据是程序预期的类型,例如上面的
to_str
之类的函数。 - 总是使用
wb
和rb
模式来处理文件。
string.ascii_letters/digits
使用string
类的ascii_letters
或者digits
可以获得大小写字符,以及数字,避免自己写循环生成:
1 |
>>> import string |
池化
使用intern()
可以把运行期动态生成的字符串池化:
1 |
>>> s = "".join(['a', 'b', 'c']) |
dict
popitem()
随机返回并删除字典中的一对键值
setdefault(key, default=None)
如果字典中包含有给定键,则返回键对应的值,否则返回为该键设置的值。
fromkeys(it, [initial])
返回以可迭代对象
it
里的元素为键值的字典,如果有initial
参数,就把它作为这些键对应的值,默认是None
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14In [104]: info = {}.fromkeys(['name', 'blog']) In [105]: info
Out[105]: {'blog': None, 'name': None} In [106]: info = {}.fromkeys(['name', 'blog'], ['angel', 'jay']) In [107]: info
Out[107]: {'blog': ['angel', 'jay'], 'name': ['angel', 'jay']} In [110]: info = {}.fromkeys(['name', 'blog', 'test'], 'angel') In [111]: info
Out[111]: {'blog': 'angel', 'name': 'angel', 'test': 'angel'}update
使用指定键值对更新字典
可以采用key=value
的形式:
1 |
In [112]: info.update(blog='jay') In [113]: info |
也可以采用{key:value}
的形式:
1 |
In [114]: info.update({'test':'album'}) In [115]: info |
也可以使用tuple
的形式:
1 |
In [119]: info.update((('name', 'unkown'),('test', 'secret'))) In [120]: info |
对于大字典,调用keys()
、values()
、items()
会同样构造巨大的列表,因此可以使用迭代器(iterkeys()
、itervalues()
、iteritems()
)减少内存开销。
1 |
>>> d = {"a":1, "b":2} |
视图
判断两个字典间的差异,除了使用Counter
,也可以使用视图。
1 |
>>> d1 = dict(a=1, b=2) |
视图会和字典同步变更:大专栏 Python拾遗(2)r/>
1 |
>>> d = {"a": 1} |
collections.defaultdict
在实例化一个defaultdict
的时候,需要给构造方法提供一个可调用对象或者无参数函数,这个可调用对象会在__getitem__
(例如dd
是个defaultdict
,当dd[k]
时会调用此方法)碰到找不到的键的时候被调用,让__getitem__
返回某种默认值。如果在创建defaultdict
的时候没有指定可调用对象,查询不存在的键会触发KeyError
(这是由于__missing__
方法的缘故)。
使用一个类型初始化,当访问键值不存在时,默认值为该类型实例。
1 |
>>> dd = defaultdict(list) |
也可以使用不带参数的可调用函数进行初始化,当键值没有指定的时候,可以采用该函数进行初始化
1 |
>>> import collections |
1 |
>>> def zero(): |
简化为:
1 |
>>> ee = defaultdict(lambda : 0) |
OrderedDict
字典是哈希表,默认迭代是无序的,如果需要元素按照添加顺序输出结果,可以使用OrderedDict
。
1 |
>>> from collections import OrderedDict |
因为字典是有序的,因此当使用
popitem
时,不再是随机弹出
set
set
方法的pop
也是随机弹出的。集合和字典的主键都必须是可哈希类型对象。
1 |
>>> a = frozenset('abc') |
如果需要将自定义类型放入集合中,需要保证hash
和equal
的结果都相同才行:
1 |
class User(object): def __init__(self, name): |
list
对于频繁增删元素的大型列表,应该考虑使用链表或者迭代器创建列表对象的方法(itertools
)。某些时候,可以考虑用数组(array
)代替列表,但是它只能放指定的数据类型:
1 |
>>> import array |
向有序列表插入元素
1 |
>>> l = ["a", "d", "c", "e"] |
Tuple
在对tuple
进行比较的时候,Python
会优先比较元组中下标为0
的元素,然后依次递增。有个很神奇的例子:
1 |
>>> values = [1,5,3,9,7,4,2,8,6] |
namedtuple
需要两个参数,一个是类名,另一个是类的各个字段的名字。后者可以是由数个字符串组成的可迭代对象,或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串。
继承自
tuple
的子类,创建的对象拥有可以访问的属性,但是仍然是只读的。
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5 >>> from collections import namedtuple
>>> TPoint = namedtuple('TPoint', ['x', 'y'])
>>> p = TPoint(x=10, y=10)
>>> p.x, p.y
(10, 10)
也可以使用
TPoint = namedtuple('TPoint', 'x y')
这种格式
将数据变为
namedtuple
类:1
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7>>> TPoint = namedtuple('TPoint', ['x', 'y'])
>>> t = [11 , 22]
>>> p = TPoint._make(t)
>>> p
TPoint(x=11, y=22)
>>> p.x
11如果要进行更新,需要调用方法
_replace
:1
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7
8>>> p
TPoint(x=10, y=10)
>>> p.y = 33
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: can't set attribute
>>> p._replace(y=33)
TPoint(x=10, y=33)将字典数据转换成
namedtuple
:1
2
3
4>>> p = {'x': 44, 'y': 55}
>>> p = TPoint(**p)
>>> p
TPoint(x=44, y=55)
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