PythonCookBook-数据结构和算法

PythonCookBook笔记-数据结构和算法

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使用 *表达式优雅地解决一些问题

问题:我们希望从某个可迭代对象中分解出N个元素，但是这个可迭代对象的长度可能超过N，这时可以使用Python的 *表达式优雅地解决这个问题

    def drop_first_last(grades):        first,*middle, last = grades        return avg(middle)

第二个例子

    for tag,*args in records //我只是为了说明for in中也可以使用*表达式

    //想丢弃某些元素.在分解的时候，不能只是指定一个单独的*,但是可以使用几个常用来表示待丢弃值的变量名，比如_或者ign(ignored)。    record = ('ACME',50,123.45,(12,18,2012))    name, *_,(*_,year) = record>>> name'ACME'>>> year2012

使用collection.deque解决需要保存有限的历史记录的场景

#collections.deque的应用from collections import dequedef search (lines, pattern, history = 5):    previous_lines = deque(maxlen=history)    for line in lines:        if pattern in line:            print('pattern in line:'+line)            yield line,previous_lines        print('pattern not in line:' + line)        previous_lines.append(line)if __name__ == '__main__':    with open('teset.txt') as f:        for line, prevlinews in search(f, 'python', 5):            for pline in prevlinews:                print(pline,end =' ')            print(line,end ='')            print('-'*20)

使用deque的好处是通过maxlen 创建了一个固定长度的队列。当有新的记录加入而队列已满时会自动移除最老的那条记录，而且当创建一个无线长的队列时，执行简单的添加和弹出操作它的复杂度是O(1)，而列表的复杂度为O(N)

使用heapq模块的 nlargest() 和 nsmallest（）找出某个集合中最大和最小的N个元素

import heapqnums = [1,3,2,4,-1]print(heapq.nlargest(2,nums))print(heapq.nsmallest(2,nums))//heaq的这2个函数还有一个带3个参数的版本，可以使用一个lamda函数，定义比较的key//如: heaqp.nsamllest(3,protfolio,key=lambda s： s[price])

例外，如果正在寻找最大或者最小的N个元素，且同集合中元素的总数目相比，N很小，那么先将集合转换成heap，然后用heapop()的形式弹出第一个元素（堆最重要的特性就是heap[0]总是最小的那个元素），这样做会有更好的性能，当N和集合差不多时，更好的方式是将集合先排序再做切片操作（如,使用sorted(items)[:N]或者sorted(items)[-N:]）

想要在字典上对数据执行各式各样的计算

from collections import defaultdictpieces = {    'A':2.1,    'B':1.0,    'C':3.5}#通过zip将字典的键和值反过来，再通过min 求得最小min_prices = min(zip(pieces.values(),pieces.keys()))print(min_prices)#通过sorted返回排序好的数据sorted_pieces = sorted(zip(pieces.values(),pieces.keys()))print(sorted_pieces)

注意，通过zip()函数创建了一个迭代器，它的内容只能被消费一次

字典的键有可以进行常见的集合操作，比如并集、交集、和差集

a.keys() & b.keys()a.keys() - b.keys()

避免硬编码，对切片进行命名

record = '................100............513.25'cost = int(record[10:20]) * float(record[2:30])#-------用以下来替代----------SHARES = slice(10:20)PRICE = slice(2:30)cost = int(record[SHARES]) * float(record[PRICE])

使用collection模块中的Count类，来实现数据制表或者计数，Counter统一可以轻松地实现各种数学运算操作 比如+,-

利用operator模块中的itemgetter函数对字典进行排序

from operator import itemgetter...rows = [    {'fanme':'Brain','lname':'Jones','uid':1003}]sorted(rows,key = itemgetter('fname'))# itemgetter函数还可以接受多个键sorted(rows,key = itemgetter('lname','fanme'))# 有时候会使用lm=ambda表达式来取代itemgetter()的功能  rows_by_fname = sorted(rows,key = lambda r: r['fname'])#同样之前所展示的 min() 和max()这样的函数也可以使用min(rows,key = itemgetter('uid'))

对不原生支持比较操作的对象排序

除了使用sorted函数外，另一种方式是使用operator.attrgettter()

    from operator import attrgetter    sorted(users,key=attrgetter('user_id'))    * attrgetter同样支持多字段 attrgetter('user_id','user_age')

将多个映射合并为单个映射

考虑我们有多个字典，我们想在逻辑上将它们合并为一个单独的映射结构，以此执行一些特定的曹组哦，比如查找值或者检查键是否村阻碍
Collections模块中的ChainMap可以很好的满足我们的需求.
它的一个特定是，Chainmap使用的其实是原始的字典，对原始字典的修改能很好的反应到合并后的字典上（毕竟实际上是同一个对象）

a = {'x':1,'z':3}b = {'y':2,'z':4}merged = chainMap(a,b)merged(x) # get 1a['x'] = 42merged['x'] #get42