Python100天学习笔记Day16 Python基础重要知识点

Posted 2021-12-28 Vax_Loves_1314

Python语言进阶

重要知识点

• 生成式（推导式）的用法

  prices = 
      'AAPL': 191.88,
      'GOOG': 1186.96,
      'IBM': 149.24,
      'ORCL': 48.44,
      'ACN': 166.89,
      'FB': 208.09,
      'SYMC': 21.29
  
  # 用股票价格大于100元的股票构造一个新的字典
  prices2 = key: value for key, value in prices.items() if value > 100
  print(prices2)
  

  说明：生成式（推导式）可以用来生成列表、集合和字典。

• 嵌套的列表的坑

  names = ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠']
  courses = ['语文', '数学', '英语']
  # 录入五个学生三门课程的成绩
  # 错误 - 参考http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
  # scores = [[None] * len(courses)] * len(names)
  scores = [[None] * len(courses) for _ in range(len(names))]
  for row, name in enumerate(names):
      for col, course in enumerate(courses):
          scores[row][col] = float(input(f'请输入name的course成绩: '))
          print(scores)
  

  Python Tutor - VISUALIZE CODE AND GET LIVE HELP

• heapq模块（堆排序）

  """
  从列表中找出最大的或最小的N个元素
  堆结构(大根堆/小根堆)
  """
  import heapq
  
  list1 = [34, 25, 12, 99, 87, 63, 58, 78, 88, 92]
  list2 = [
      'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1,
      'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22,
      'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09,
      'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75,
      'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35,
      'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65
  ]
  print(heapq.nlargest(3, list1))
  print(heapq.nsmallest(3, list1))
  print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['price']))
  print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['shares']))
  

• itertools模块

  """
  迭代工具模块
  """
  import itertools
  
  # 产生ABCD的全排列
  itertools.permutations('ABCD')
  # 产生ABCDE的五选三组合
  itertools.combinations('ABCDE', 3)
  # 产生ABCD和123的笛卡尔积
  itertools.product('ABCD', '123')
  # 产生ABC的无限循环序列
  itertools.cycle(('A', 'B', 'C'))
  

• collections模块

  常用的工具类：

  • namedtuple：命令元组，它是一个类工厂，接受类型的名称和属性列表来创建一个类。
  • deque：双端队列，是列表的替代实现。Python中的列表底层是基于数组来实现的，而deque底层是双向链表，因此当你需要在头尾添加和删除元素是，deque会表现出更好的性能，渐近时间复杂度为$O(1)$。
  • Counter：dict的子类，键是元素，值是元素的计数，它的most_common()方法可以帮助我们获取出现频率最高的元素。Counter和dict的继承关系我认为是值得商榷的，按照CARP原则，Counter跟dict的关系应该设计为关联关系更为合理。
  • OrderedDict：dict的子类，它记录了键值对插入的顺序，看起来既有字典的行为，也有链表的行为。
  • defaultdict：类似于字典类型，但是可以通过默认的工厂函数来获得键对应的默认值，相比字典中的setdefault()方法，这种做法更加高效。

  """
  找出序列中出现次数最多的元素
  """
  from collections import Counter
  
  words = [
      'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
      'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around',
      'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes',
      'look', 'into', 'my', 'eyes', "you're", 'under'
  ]
  counter = Counter(words)
  print(counter.most_common(3))