自定义序列类
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自定义序列类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
序列是Python中非常重要的协议!是可迭代的!
序列的分类:
序列的协议是放在 from collections import abc的__all__里面的“Sequence”和“MutableSequence”
里面collection方法继承了 Sized, Iterable, Container
如果为MutableSequence的话,就声明了很多可以使用的方法 例如: insert,append,clear,reverse,extend,pop,remove,__iadd__
下面很重要!!
a = [1,2] a += (3,4) #结果是 [1, 2, 3, 4] 改为 a = [1,2] c = a + (3,4) TypeError: can only concatenate list (not "tuple") to list
上面不报错的原因可以参考可变序列的MutableSequence的__iadd_函数,它实际上是调用了该类的extend的方法,对该元祖进行了for循环,这样就再在循环中使用append方法可以一个一个得将元祖内值放入list中。而后者并没有调用该函数,所以报错!
append和extend的区别是:
a = [1,2] a.append((1,2)) print(a) a的结果是 [1, 2, (1, 2)] 由此可见append是将所有看成一个值放进去,不迭代 而extend a.extend(range(3)) print(a) [1, 2, 0, 1, 2] 是将能够可迭代对象实现迭代一个一个当进去
List的基本切片操作!!!
#模式[start:end:step] """ 其中,第一个数字start表示切片开始位置,默认为0; 第二个数字end表示切片截止(但不包含)位置(默认为列表长度); 第三个数字step表示切片的步长(默认为1)。 当start为0时可以省略,当end为列表长度时可以省略, 当step为1时可以省略,并且省略步长时可以同时省略最后一个冒号。 另外,当step为负整数时,表示反向切片,这时start应该比end的值要大才行。 """ aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17] print (aList[::]) # 返回包含原列表中所有元素的新列表 print (aList[::-1]) # 返回包含原列表中所有元素的逆序列表 print (aList[::2]) # 隔一个取一个,获取偶数位置的元素 print (aList[1::2]) # 隔一个取一个,获取奇数位置的元素 print (aList[3:6]) # 指定切片的开始和结束位置 aList[0:100] # 切片结束位置大于列表长度时,从列表尾部截断 aList[100:] # 切片开始位置大于列表长度时,返回空列表 aList[len(aList):] = [9] # 在列表尾部增加元素 aList[:0] = [1, 2] # 在列表头部插入元素 aList[3:3] = [4] # 在列表中间位置插入元素 aList[:3] = [1, 2] # 替换列表元素,等号两边的列表长度相等 aList[3:] = [4, 5, 6] # 等号两边的列表长度也可以不相等 aList[::2] = [0] * 3 # 隔一个修改一个 print (aList) aList[::2] = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘] # 隔一个修改一个 aList[::2] = [1,2] # 左侧切片不连续,等号两边列表长度必须相等 aList[:3] = [] # 删除列表中前3个元素 del aList[:3] # 切片元素连续 del aList[::2] # 切片元素不连续,隔一个删一个
bisect的用法:序列类型必须为可修改的序列类型
import bisect from collections import deque #用来处理已排序的序列,用来维持已排序的序列, 升序 #二分查找 inter_list = deque() bisect.insort(inter_list, 3) bisect.insort(inter_list, 2) bisect.insort(inter_list, 5) bisect.insort(inter_list, 1) bisect.insort(inter_list, 6) #bisect的默认是bisect_right print(bisect.bisect_left(inter_list, 3)) #学习成绩 print(inter_list)
序列的另一种类型:数组 array。数组的存储是一种连续的空间,所以性能很快。
# array, deque # 数组 import array #array和list的一个重要区别, array只能存放指定的数据类型 i是指的int类型,其他类型可以百度 my_array = array.array("i") my_array.append(1) my_array.append("abc")就会报错 因为这个数组指明的只能接受int类型
列表生成式!! 性能是高于 列表操作的!逻辑过于复杂就不用!!
def handle_item(item): return item * item odd_list= [] odd_list = [handle_item(i) for i in range(20) if i%2 ==0] print(odd_list) 结果为: [0, 4, 16, 36, 64, 100, 144, 196, 256, 324]
生成器表达式:
odd_gen = (i for i in range(20) if i%2 ==0) print(odd_gen) odd_list = list(odd_gen) print(odd_list) 结果为 <generator object <genexpr> at 0x0000023A7F2B1728> [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
字典推导式:
#字典推导式 my_dict = { "key1":"bobby1", "key2":"bobby2" } reverse_dict = {value:key for key,value in my_dict.items()} print(reverse_dict) 结果是: {‘bobby1‘: ‘key1‘, ‘bobby2‘: ‘key2‘}
集合推导式:和列表推导式是一样的,只是用的是大括号。推导出来的是集合!
#集合推导式 my_set = {key for key,value in my_dict.items()} print(type(my_set)) print(my_set) 结果为 <class ‘set‘> {‘key2‘, ‘key1‘}
以上是关于自定义序列类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章