python学习指南—Python 进阶(Python Cookbook)

Posted 2022-05-04 诗雨时

系列文章目录

Python数据科学家养成计划（Python学习指南）

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文章目录

• 系列文章目录
• 前言
• 一、数据结构和算法
• • 1. 将序列分解为单独的变量

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前言

随着人工智能的不断发展，数据科学相关技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据科学相关知识体系的学习之旅，本文就以 《Python CookBook》一书为基础，结合自己10多年来在工作中遇到的实际代码场景，介绍了数据科学中 Python 的进阶内容。

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一、数据结构和算法

Python内置了许多非常有用的数据结构，比如列表（list）、集合（set）以及字典（dictionary）。就绝大部分情况而言，我们可以直接使用这些数据结构。但是，通常我们还需要考虑比如搜索、排序、排列以及筛选等这一类常见的问题。因此，本章的目的就是来讨论常见的数据结构和同数据有关的算法。此外，在 collections 模块中也包含了针对各种数据结构的解决方案。

1. 将序列分解为单独的变量

问题

现在有一个包含 N 个元素的元组或序列，怎样将它里面的值分解并赋值给 N 个单独的变量？

解决方案

任何序列（或可迭代的对象）都可以通过一个简单的赋值操作来分解为单独的变量。唯一的要求是变量的总数和结构要与序列相吻合。

示例代码（字符串 string）：

>>> data = "Hello"
>>> a, b, c, d, e = data
>>> a
H
>>> b
e
>>> c
l
>>> d
l
>>> e
o

示例代码（元组 tuple）：

>>> p = (4, 5)
>>> x, y = p
>>> x
4
>>> y
5

示例代码（集合 set）：不建议使用此方法，因为集合（set）是一个无序的不重复元素序列，实际得到的结果和我们想要的结果会存在偏差。

>>> data = set(["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)])
>>> name, shares, price, date = data
>>> name
(2022, 5, 3)
>>> shares
50
>>> price
91.1
>>> date
(2022, 12, 21)

示例代码（列表 list）：

>>> data = ["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)]
>>> name, shares, price, date = data
>>> name
ACME
>>> shares
50
>>> price
91.1
>>> date
(2022, 12, 21)

示例代码（字典 dictionary）：

>>> data = "Name": "mahua", "Age": 18, "Gender": "male"
>>> name, age, gender = data.items()
>>> name
('Name', 'mahua')
>>> age
('Age', 18)
>>> gender
('Gender', 'male')

示例代码（迭代器 iterator）：

>>> data = iter(["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)])
>>> name, shares, price, date = data
>>> name
ACME
>>> shares
50
>>> price
91.1
>>> date
(2022, 5, 3)

示例代码（生成器 generator）：

def generator(): 
    for i in ["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)]:
        yield i
f = generator() # f 是一个迭代器，由生成器返回生成

>>> name, shares, price, date = f
>>> name
ACME
>>> shares
50
>>> price
91.1
>>> date
(2022, 5, 3)

如果元素的数量不匹配，将得到一个错误提示。

示例代码（元组 tuple）：

>>> p = (4, 5)
>>> x, y, z = p
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Input In [1], in <cell line: 2>()
      1 p = (4, 5)
----> 2 x, y, z = p

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

讨论

当做分解操作时，有时候可能想丢弃某些特定的值。Python 并没有提供特殊的语法来实现这一点，但是通常可以选择一个用不到的变量名，以此来作为要丢弃的值的名称。（注意：必须确保选择的变量名没有在其他地方用到过。）

示例代码（列表 list）：

>>> data = ["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)]
>>> _, shares, price, _ = data
>>> shares
50
>>> price
91.1

>>> data = ["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)]
>>> name, shares, *_ = data    # 注意，使用 *(星号) 表达式时，需要确定 头部/尾部 变量名
>>> name
ACME
>>> shares
50

>>> data = ["ACME", 50, 91.1, (2022, 5, 3)]
>>> name, *_, date = data    # # 注意，使用 *(星号) 表达式时，需要确定 头部/尾部 变量名
>>> name
ACME
>>> date
(2022, 5, 3)