封装和结构
基本概念
t1 = 1, 2print(type(t1))t2 = (1, 2)print(type(t2))
Python等式右侧出现逗号分隔多值的时候,就会将这几个值封装到元组中。这种操作称为封装packing
x, y = (1, 2)print(x)print(y)
Python中等式右侧是一个容器类型,左侧是逗号分割的多个标识符,将右测容器中数据的一个个和左侧标识符一一对应。这种操作成为解构unpacking
从Python3开始,对解构做了很大的改进,现在用起来已经非常的方便快捷。
封装和解构是非常方便的提取数据的方法,在Python、JavaScript等语言中应用极广。
# 交换数据x = 4y = 5t = xx = yy = t#封装和解构,交换x = 10y = 11x, y = y, x
简单解构
# 左右个数相同a, b = 1, 2a, b = (1, 2)a ,b = [1, 2]a, b = [10, 20]a, b = {10, 20} #非线性解构a, b = {'a': 10, 'b': 20} #f非线性解构也可以解构#左右个数不一样可以么？a, b = (10, 20, 30)
剩余变量解构
在Python3.0中增加了剩余变量解构(rest)
a, *rest, b = [1, 2, 3, 4, 5]print(a, b)print(type(rest), rest)
标识符rest将尽可能收集剩余的数据组成一个列表。
a, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]print(a, rest)*rest, b = [1, 2, 3, 4, 5]print(rest, b)#错误示范*rest = [1, 2, 3, 4, 5]print(rest)a, *r1, *r2, b = [1, 2, 3, ,4, 5]
a, *_, b = [1, 2, 3, 4, 5]print(_) #在IPython中实验,_是最后一个输出值,治理将他覆盖_, *b = [1, 2, 3]print(_)print(b)print(_)
_是合法的标识符,这里它没有什么可读性,它在这里的而作用就是表示不关心这个变量的值,我不想要.有人把它称作丢弃(Throwaway)变量。
其他结构
x = [range(5)]y = [*range(5)]z = list(range(5))print(x, y, z)
练习:
- 从nums = [1, (2, 3, 4), 5]中，提取其中4出来
- 从list(range(10))中，提取第二个、第四个、倒数第二个元素 ```python print(nums[1][2])
,a, ,b,* ,c, = list(range(10)) print(a, b,c)
<a name="msZyP"></a># 集合集合，简称集。由任意个元素构成的集体。高级语言都实现了这个非常重要的数据结构类型。<br />Python中，它是可变的、无序的、不重复的元素的集合。<a name="nMOQp"></a>## 初始化set() --> new empty set object<br />set(iterable) --> new set object```pythons1 = set()s2 = set(range(5))s3 = set([1, 2, 3])s4 = set('abcdabcd')s5 = {} # 这是什么？s6 = {1, 2, 3}s7 = {1, (1,)}s8 = {1, (1,), [1]} # 列表、集合、bytearray不可hash,所以不行
元素性质
- 去重: 再集合中,所有元必须相异
- 无序: 因为无序,所以不可索引
- 可哈希: Python集合中的匀速必须可以hash,即元素都可以使用内建函数hash
- 目前学过不可hash的类型有: list、set、bytearray
-
增加
add(elem)
- 增加一个元素到set中
- 如果元素存在,什么都不做
update(*others)
remove(elem)
- 从set中移除一个元素
- 元素不存在,抛出KeyError异常.为什么是KeyError?
- discard(elem)
- 从set中移除一个元素
- 元素不存在,什么都不做
- pop() -> item
- 移除冰返回任意的元素。为什么是任意元素?
- 空集返回KeyError异常
clear()
- 移除所有元素
s = set(range(10))s. remove(0)s.remove(11)s.discard(11)s.pop()s.clear()
修改
集合类型没有修改。因为元素唯一。如果元素能够加入到集合中,说明它和别的元素不一样。
所谓修改,其实就是把当前元素改成一个完全不同的元素,就是删除加入新元素s = set(range(10))s.remove(9)s.add(11)
索引
非线性结构，不可索引。遍历
只要是容器，都可以遍历元素。但是效率都是O(n)成员运算符in
上面2句代码，分别在列表和集合中搜索元素。如果列表和集合的元素都有100万个，谁的效率高？print(10 in [1, 2, 3])print(10 in {1, 2, 3})
IPython魔术方法
IPython内置的特殊方法，使用%百分号开头的
- 移除所有元素
% 开头是line magic
- %% 开头是 cell magic，notebook的cell ```python %timeit statement -n 一个循环loop执行语句多少次 -r 循环执行多少次loop，取最好的结果
%%timeit setup_code
code…..
下面写一行，列表每次都要创建，这样写不好
%timeit (-1 in list(range(100)))
下面写在一个cell中，写在setup中，列表创建一次
%%timeit l=list(range(1000000)) -1 in l
<a name="ivXuM"></a>### set和线性结构比较<br />```python# %timeit%timeit (-1 in list(range(100)))%timeit (-1 in list(range(1000000)))%timeit (-1 in set(range(100)))%timeit (-1 in set(range(1000000)))## %%timeit%%timeit list1=list(range(100))a = -1 in list1%%timeit list1=list(range(1000000))a = -1 in list1%%timeit set1=set(range(100))a = -1 in set1%%timeit set1=set(range(1000000))a = -1 in set1
结果说明，集合性能很好。为什么？
- 线性数据结构，搜索元素的时间复杂度是O(n)，即随着数据规模增加耗时增大
- set、dict使用hash表实现，内部使用hash值作为key，时间复杂度为O(1)，查询时间和数据规模 无关，不会随着数据规模增大而搜索性能下降。
可哈希
- 数值型int、float、complex
- 布尔型True、False
- 字符串string、bytes
- tuple
- None
- 以上都是不可变类型，称为可哈希类型，hashable
集合概念
- 全集
- 所有元素的集合。例如实数集，所有实数组成的集合就是全集
- 子集subset和超集superset
- 一个集合A所有元素都在另一个集合B内，A是B的子集，B是A的超集
- 真子集和真超集
- A是B的子集，且A不等于B，A就是B的真子集，B是A的真超集
- 并集：多个集合合并的结果
- 交集：多个集合的公共部分
-
并集
将两个集合A和B的所有的元素合并到一起，组成的集合称作集合A与集合B的并集 union(*others) 返回和多个集合合并后的新的集合
- | 运算符重载，等同union
- update(*others) 和多个集合合并，就地修改
- |= 等同update ```python a = {1, 2, 3, 4} b = {1, 3 ,5, 7} print(a | b) print(a)
print(a |= b) print(a)
<a name="M6RK6"></a>## 交集<br />集合A和B，由所有属于A且属于B的元素组成的集合- intersection(*others) 返回和多个集合的交集- & 等同intersection- intersection_update(*others) 获取和多个集合的交集，并就地修改- &= 等同intersection_update```pythona = {1, 2, 3, 4}b = {1, 3 ,5, 7}a & ba &= bprint(a)
差集
集合A和B，由所有属于A且不属于B的元素组成的集合
- difference(*others) 返回和多个集合的差集
- 等同difference
- difference_update(*others) 获取和多个集合的差集并就地修改
- -= 等同difference_update ```python a = {1, 2, 3, 4} b = {1, 3 ,5, 7} a - b
a -= b
<a name="BcxDP"></a>## 对称差集<br />集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，记作（A-B）∪（B-A）- symmetric_differece(other) 返回和另一个集合的对称差集- ^ 等同symmetric_differece- symmetric_differece_update(other) 获取和另一个集合的对称差集并就地修改- ^= 等同symmetric_differece_update```pythona = {1, 2, 3, 4}b = {1, 3 ,5, 7}a ^ b
其他集合运算
issubset(other)、<= 判断当前集合是否是另一个集合的子集
set1 < set2 判断set1是否是set2的真子集
issuperset(other)、>= 判断当前集合是否是other的超集
set1 > set2 判断set1是否是set2的真超集
isdisjoint(other) 当前集合和另一个集合没有交集，没有交集，返回True
练习
- 一个总任务列表，存储所有任务。一个已完成的任务列表。找出为未完成的任务
- 业务中，任务ID一般不可以重复
- 所有任务ID放到一个set中，假设为ALL
- 所有已完成的任务ID放到一个set中，假设为COMPLETED，它是ALL的子集 ALL- COMPLETED => UNCOMPLETED
ALL = set(range(10))COMPLETED = {1, 3, 5}UNCOMPLETED = ALL - COMPETEDprint(UNCOMPLETED)
字典
Dict即Dictionary，也称为mapping。 Python中，字典由任意个元素构成的集合，每一个元素称为Item，也称为Entry。这个Item是由(key, value)组成的二元组。
字典是可变的、无序的、key不重复的key-value键值对集合。初始化
- dict(**kwargs) 使用name=value对初始化一个字典
- dict(iterable, kwarg) 使用可迭代对象和name=value对构造字典，不过可迭代对象的元素 必须是一个二元结构
- dict(mapping, **kwarg) 使用一个字典构建另一个字典
字典的初始化方法都非常常用，都需要会用
d1 = {}d2 = dict()d3 = dict(a=100, b=200)d4 = dict(d3) # 构造另外一个字典d5 = dict(d4, a=300, c=400)d6 = dict([('a', 100), ['b', 200], (1, 'abc')], b=300, c=400)
# 类方法dict.fromkeys(iterable, value)d = dict.fromkeys(range(5))d = dict.fromkeys(range(5), 0)
元素访问
- d[key]
- 返回key对应的值value
- key不存在抛出KeyError异常
- get(key[, default])
- 返回key对应的值value
- key不存在返回缺省值，如果没有设置缺省值就返回None
setdefault(key[, default])
d[key] = value
- 将key对应的值修改为value
- key不存在添加新的kv对
update([other]) -> None
pop(key[, default])
- key存在，移除它，并返回它的value
- key不存在，返回给定的default
- default未设置，key不存在则抛出KeyError异常
- popitem()
- 移除并返回一个任意的键值对
- 字典为empty，抛出KeyError异常
- clear()
for k in d.keys(): print(k)
遍历Value
for v in d.values(): print(v)
for k in d.keys(): print(d[k]) print(d.get(k))
遍历item
for item in d.items(): print(item) print(item[0], item[1])
for k,v in d.items(): print(k, v)
for k,_ in d.items(): print(k)
for _,v in d.items(): print(v)
Python3中，keys、values、items方法返回一个类似一个生成器的可迭代对象- Dictionary view对象，可以使用len()、iter()、in操作- 字典的entry的动态的视图，字典变化，视图将反映出这些变化- keys返回一个类set对象，也就是可以看做一个set集合。如果values都可以hash，那么items也可 以看做是类set对象Python2中，上面的方法会返回一个新的列表，立即占据新的内存空间。所以Python2建议使用 iterkeys、itervalues、iteritems版本，返回一个迭代器，而不是返回一个copy<a name="NQgw9"></a>## 遍历与删除```pythond = dict(a=1, b=2, c=3)for k in d.keys():d[k]=100# 错误的做法d = dict(a=1, b=2, c=3)for k,v in d.items():print(d.pop(k)
在使用keys、values、items方法遍历的时候，不可以改变字典的size
while len(d):
print(d.popitem())
while d:
print(d.popitem()
上面的while循环虽然可以移除字典元素，但是很少使用，不如直接clear。
# for 循环正确删除
d = dict(a=1, b=2, c=3)
keys = []
for k,v in d.items():
keys.append(k)
for k in keys:
d.pop(k)
Key
字典的key和set的元素要求一致
- set的元素可以就是看做key，set可以看做dict的简化版
- hashable 可哈希才可以作为key，可以使用hash()测试
- 使用key访问，就如同列表使用index访问一样，时间复杂度都是O(1)，这也是最好的访问元素的 方式
d = { 1 : 0, 2.0 : 3, "abc" : None, ('hello', 'world', 'python') : "string", b'abc' : '135' }有序性
字典元素是按照key的hash值无序存储的。
但是，有时候我们却需要一个有序的元素顺序，Python 3.6之前，使用OrderedDict类可以做到，3.6开 始dict自身支持。到底Python对一个无序数据结构记录了什么顺序？ ```python3.5如下
C:\Python\Python353>python Python 3.5.3 (v3.5.3:1880cb95a742, Jan 16 2017, 16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.d = {‘a’:300, ‘b’:200, ‘c’:100, ‘d’:50} d {‘c’: 100, ‘a’: 300, ‘b’: 200, ‘d’: 50} d {‘c’: 100, ‘a’: 300, ‘b’: 200, ‘d’: 50} list(d.keys()) [‘c’, ‘a’, ‘b’, ‘d’] exit()
C:\Python\Python353>python Python 3.5.3 (v3.5.3:1880cb95a742, Jan 16 2017, 16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
d = {‘a’:300, ‘b’:200, ‘c’:100, ‘d’:50} d {‘b’: 200, ‘c’: 100, ‘d’: 50, ‘a’: 300}
Python 3.6之前，在不同的机器上，甚至同一个程序分别运行2次，都不能确定不同的key的先后顺序 ```python # 3.6+表现如下 C:\Users\zhangtong.vendor>python Python 3.9.7 (tags/v3.9.7:1016ef3, Aug 30 2021, 20:19:38) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. d = {'c': 100, 'a': 300, 'b': 200, 'd': 50} d {'c': 100, 'a': 300, 'b': 200, 'd': 50} exit() ---------------------- C:\Users\zhangtong.vendor>python Python 3.9.7 (tags/v3.9.7:1016ef3, Aug 30 2021, 20:19:38) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. d = {'c': 100, 'a': 300, 'b': 200, 'd': 50} d {'c': 100, 'a': 300, 'b': 200, 'd': 50} d.keys() dict_keys(['c', 'a', 'b', 'd'])Python 3.6+，记录了字典key的录入顺序，遍历的时候，就是按照这个顺序。
如果使用d = {‘a’:300, ‘b’:200, ‘c’:100, ‘d’:50} ，就会造成以为字典按照key排序的错觉。 目前，建议不要3.6提供的这种字典特性，还是以为字典返回的是无序的，可以在Python不同版本中考 虑使用OrderedDict类来保证这种录入序解析式和生成器表达式
列表解析式
列表解析式List Comprehension，也叫列表推导式。 ```python
生成一个列表，元素0~9，将每一个元素加1后的平方值组成新的列表
x = [] for i in range(10): x.append((i+1)**2) print(x)
列表解析式
print([(i+1)**2 for i in range(10)])
语法：
- [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]
- 使用中括号[]，内部是for循环，if条件语句可选
- 返回一个新的列表
列表解析式是一种语法糖
- 编译器会优化，不会因为简写而影响效率，反而因优化提高了效率
- 减少程序员工作量，减少出错
- 简化了代码，增强了可读性
```python
[expr for item in iterable if cond1 if cond2]
#等价于
ret = []
for item in iterable:
if cond1:
if cond2:
ret.append(expr)
[expr for i in iterable1 for j in iterable2 ] 等价于
ret = []
for i in iterable1:
for j in iterable2:
ret.append(expr)
# 请问下面3种输出各是什么？为什么
[(i,j) for i in range(7) if i>4 for j in range(20,25) if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 if j>23]
[(i,j) for i in range(7) for j in range(20,25) if i>4 and j>23]
集合解析式
语法
- {返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中括号换成大括号{}就变成了集合解析式
立即返回一个集合
{(x, x+1) for x in range(10)} {[x] for x in range(10)} # 可以吗？字典解析式
语法
{key:value for 元素 in 可迭代对象 if 条件}
- 列表解析式的中括号换成大括号{}，元素的构造使用key:value形式
- 立即返回一个字典 ```python
{x:(x,x+1) for x in range(10)} {x:[x,x+1] for x in range(10)} {(x,):[x,x+1] for x in range(10)}
{[x]:[x,x+1] for x in range(10)} #列表不可hash
{str(x):y for x in range(3) for y in range(4)} # 输出多少个元素？
<a name="ByUPq"></a>
## 生成器表达式
语法
- (返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)
- 列表解析式的中括号换成小括号就行了
- 返回一个生成器对象
和列表解析式的区别
- 生成器表达式是**按需计算**（或称**惰性求值**、**延迟计算**），需要的时候才计算值
- 列表解析式是立即返回值
生成器对象
- **可迭代对象**
- **迭代器**
| 生成器表达式 | 列表解析式 |
| --- | --- |
| 延迟计算/返回可迭代对象/只能迭代一次 | 立即计算/返回可迭代对象列表，不是迭代器/可反复迭代 |
:::info
列表是可迭代对象,生成器也是可迭代对象<br />生成器也是迭代器的一种, 但列表不是<br />迭代器特点:<br />1、一次性迭代,指针不会回头<br />2、类似range(range不是迭代器),是惰性的。使用next挤一下
:::
<a name="fJIEz"></a>
## 生成器表达式和列表解析式对比
- 计算方式
- 生成器表达式延迟计算，列表解析式立即计算
- 内存占用
- 单从返回值本身来说，生成器表达式省内存，列表解析式返回新的列表
- 生成器没有数据，内存占用极少，但是使用的时候，虽然一个个返回数据，但是合起来占用 的内存也差不多
- 列表解析式构造新的列表需要立即占用掉内存
- 计算速度
- 单看计算时间看，生成器表达式耗时非常短，列表解析式耗时长
- 但生成器本身并没有返回任何值，只返回了一个生成器对象
- 列表解析式构造并返回了一个新的列表
:::info
1. 列表立即构建,元素都在,可以反复使用; 生成器对象会立即产生,但是什么元素都没有
1. 内存占用: 列表元素内存立即都占用了; 生成器在内存中只占用了一个生成器的大小的内存
1. 计算角度: 使用时,列表中元素都在哪里了, 随手拿; 生成器才开始热身造元素,造好了返回生成器懒计算,等待的时长是否能够容忍,延时计算
3s*100
:::
<a name="NwcF7"></a>
## 总结
- Python2 引入列表解析式
- Python2.4 引入生成器表达式
- Python3 引入集合、字典解析式，并迁移到了2.7 一般来说，应该多应用解析式，简短、高效。如果一个解析式非常复杂，难以读懂，要考虑拆解成for 循环。
生成器和迭代器是不同的对象，但都是可迭代对象。<br />如果不需要立即获得所有可迭代对象的元素，在Python 3中，推荐使用惰性求值的迭代器。
| **内建函数** | **函数签名** | **说明** |
| --- | --- | --- |
| sorted | sorted(iterable[, key][, reverse])sorted(iterable[, key][, reverse]) | 默认升序，对可迭代对象排序 |
| chr | | |
| ord | | |
| hex | | |
| bin | | |
| oct | | |
立即返回列表
```python
# 排序一定是容器内全体参与
print(sorted([1,2,3,4,5]))
print(sorted(range(10, 20), reverse=True))
print(sorted({'a':100, 'b':'abc'}))
print(so rted({'a':100, 'b':'abc'}.items()))
print(sorted({'a':'ABC', 'b':'abc'}.values(), key=str, reverse=True))
:::info
列表是可迭代对象,生成器也是可迭代对象
生成器也是迭代器一种,但列表不是
迭代器特点:
1、一次性迭代,指针不会回头
2、类似range(range不是迭代器),是惰性的.使用next挤一下
next(range(5))
:::
:::info
1.列表立即构建,元素都在,可以反复使用; 生成器对象会立即产生,但是什么元素都没有
2.内存占用: 列表元素内存立即都占了; 生成器在内存中只占用了一个生成器对象的大小的内存
3.计算角度: 使用时,列表中元素就在那里了,随手拿; 生成器才开始热身造元素,造好了返回生成器懒对象,放在内存中,我们称为空间换时间, 预热
生成器懒计算,等待的时长是否能够容忍,延时计算
:::
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