Python实用黑科技——解包元素(1)

【Python实用黑科技——解包元素(1)】的更多相关文章

Python实用黑科技——解包元素(2)

需求: 前面的文章讲的是使用变量的个数需要和迭代器数据变量的元素个数相同的方法,但更多的时候确实不想根据元素个数n来定义相应多的变量,而是希望用较少的变量( def drop_first_last(grades): def avg(my_list): return sum(my_list) / len(my_list) first, *middle, last = sorted(grades) return avg(middle)12345当然,“星表达式”可以在任何位置,对应的解包元素存入之后…

Python实用黑科技——解包元素(1)

需求: 很多时候手上已经有了一个具有n个元素的列表或者元组,你打算把这些元素单独取出来(解包)放入n个变量组成的集合(这里的集合和Python自己的set不同)中. 方法: 显然,最好的办法就是直接用赋值语句(=)来做这件事,唯一需要注意的就是,新变量的个数一定要和原列表.元组里面的元素个数相同: In [1]: p = (4, 6, 7)In [2]: x, y, z = pIn [3]: xOut[3]: 4In [4]: yOut[4]: 6In [5]: zOut[5]: 7 In [7…

Python实用黑科技——找出最大/最小的n个元素

需求: 快速的获取一个列表中最大/最小的n个元素. 方法: 最简便的方法是使用heapq模组的两个方法nlargest()和nsmallest(),例如: In [1]: import heapqIn [2]: nums = [1, 0, -23, 45, 34, -11, 0, 2, 99, 103, -78]In [3]: print(heapq.nlargest(3, nums))[103, 99, 45]In [4]: print(heapq.nsmallest(3, nums))[-7…

Python实用黑科技——找出序列里面出现次数最多的元素

需求: 如何从一个序列中快速获取出现次数最多的元素. 方法: 利用collections.Counter类可以解决这个问题,特别是他的most_common()方法更是处理此问题的最快途径.比如,现在有一个单词的序列,你想快速获取哪个单词出现频率最高,就可以这么做: In [22]: words = ['look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', ...: 'my', 'eyes', 'the', 'eye', 'the', 'eyes', 'not…

Python实用黑科技——以某个字段进行分组

需求: 当前有个字典实例,你想以某个字段比如”日期”对整个字典里面的元素进行分组. 方法: itertools.groupby()函数是专门用来干这个活的.请看下面这个例子,这里有一个列表构成的字典,你想按照日期来对列表进行分组,可以这么做: In [42]: from operator import itemgetter In [43]: from itertools import groupby In [44]: rows = [ ...: {'address' : '5412 N CLAR…

python基础之打/解包及运算符与控制流程

python基础之打/解包及运算符与控制流程 python中的解压缩(即序列类型的打包和解包) python提供了两个设计元祖和其他序列类型的处理的便利,也就是自动打包与自动解包功能,比如: data = 2,3,6,9 会使标识符data赋值成元祖(2,3,6,9),这种行为称为元祖的自动打包.在python中另一种常用的打包是从一个函数中返回多个值,如: return x,y 就会返回单个对象,也就是元祖(x,y). 作为一个对偶的打包行为,python也可以自动解包一个序列,允许单个标识符…