几个Python“小伎俩”

写在前面

我又来更新啦~今天一起回顾下Python Cookbook，全书是以 问答对 的形式展开，这是我很久之前看的笔记。Cookbook不算是入门书，更像是一本工具书，既然有基础了那就没必要一个个点去看，建议是需要用到那部分就把那块的知识点技巧翻一遍。下面大噶自己查漏补缺吧！

Chap1 数据结构与算法

从任意长度的可迭代对象中分解元素

*表达式 可以用来将一个含有N个元素的数据结构类型分解成所需的几部分。

例如grades保存了100个成绩数据而我们只关心首末两个成绩，就可以把中间的所有成绩保存到一个列表里面，如下：

first, *middle, last = grades

保存最后N个元素

• collection.deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列，当有新记录加入而队列已满时会自动移除最老的那条记录。

• 若不指定队列的大小，也就得到了一个无界限的队列；

• deque支持从队列两端添加或弹出元素

from collection import deque
q = deque()
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
q.appendleft(4)
q.pop()
q.popleft()

找到最大或最小的N个元素

• heapq模块中有两个函数：nlargest()和nsmallest()

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums))
out: [42, 37, 23]
print(heapq.nsmallest(3,nums))
out: [-4, 1, 2]

• 这两个函数还可以接受一个参数key

In [1]: portfolio = [
   ...: {'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}
   ...: ]

cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
cheap
out:
[{'name': 'YHOO', 'price': 16.35, 'shares': 45},
 {'name': 'FB', 'price': 21.09, 'shares': 200},
 {'name': 'HPQ', 'price': 31.75, 'shares': 35}]

让字典保持有序

• collection模块的OrderedDict会按照元素初始添加的顺序进行操作；

• 其内部维护了一个双向链表，它会根据元素加入的顺序来排列键的位置。因此ＯrderedDict的大小是普通字典的２倍多。

字典的计算问题

• 利用zip()将字典的键与值反转

找出序列中出现次数最多的元素

• collection模块的Counter类

• 并且Counter类有一个非常方便的most_common(n)方法可以直接得到出现次数最多的前几位

from collections import Counter
words = [一系列单词组成的列表]
word_counts = Counter(words)
top_3 = word_counts.most_common(3)

通过公共键对字典列表排序

• operator模块的itermgetter函数

from operator import itemgetter

In [26]: rows = [
    ...: {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid':1003},
    ...: {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid':1002},
    ...: {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid':1001},
    ...: {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid':1004}
    ...: ]

itemgetter('fname')
Out[31]: <operator.itemgetter at 0x7f01606657d0>

rows_by_frame = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))
Out[30]:
[{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004},
 {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
 {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}]

• itermgetter()函数还可以接受多个键

rows_by_frame = sorted(rows, key=itemgetter('fname','lname'))

Chap3 数字、日期和时间

对数值进行取整

• 使用内建的round(value, ndigits)函数

>>> round(1.23, 1)
1.2
>>> round(1.27, 1)
1.3
>>> round(162773, -1)
162770

• 当某个值恰好等于两个整数间的一半时，取整操作会去到离该值最近的那个偶数上。如1.5和2.5都会取整到2

• round()中的ndigits可以是负数，在这种情况下会相应地取整到十位、百位。。。

对数值做格式化输出

• 使用内建的format()函数

>>>x = 123.456
>>>format(x, '0.2f')
123.46

二进制、八进制和十六进制转换

• 要将一个整数转换为二进制，使用bin()

• 要将一个整数转换为八进制，使用oct()

• 要将一个整数转换为十六进制，使用hex()

随机选择

• random.choice()可以从序列中随机挑选出元素

>>>import random
>>>values = [1,2,3,4,5,6]
>>>random.choice(values)
4
>>>random.choice(values)
2

• random.shuffle()可以在序列中原地打乱元素的顺序

>>>random.shuffle(values)
>>>values
[2,4,3,1,6,5]

• random.sample()可以取样出N个元素

>>>random.sample(values, 2)
[6, 2]

时间换算

• datatime模块可以用来完成不同时间单位间的换算。例如要表示一个时间间隔，可以创建一个timedelta实例

from datetime import timedelta

In [33]: a = timedelta(days=2, hours=6)
In [34]: b = timedelta(hours=4.5)
In [35]: c = a + b
In [36]: c.days
Out[36]: 2
In [37]: c.seconds
Out[37]: 37800
In [38]: c.seconds/3600
Out[38]: 10.5
In [39]: c.total_seconds() / 3600
Out[39]: 58.5

Chap4 迭代器和生成器

手动访问迭代器中的元素

with open('/etc/passwd') as f:
    try:
        while True:
            line = next(f)
            print(line, end='')
    except StopIteration:
        pass

委托迭代

• 对自定义的容器对象，其内部持有一个列表丶元组或其他的可迭代对象，我们想让自己的新容器能够完成迭代操作。一般来说，我们所要做的就是定义一个__iter__()方法，将迭代请求委托到对象内部持有的容器上。

class Node:
    def __init__(self, value):
        Self._value = vaule
        self._children = []
    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.format(self._value)
    def __iter__(self):
        return iter(self._children)

在这个例子中，iter()方法将迭代请求转发给对象内部持有的_children属性上。

用生成器创建新的迭代模式

• 函数中只要出现了yield语句就会将其转变成一个生成器

def frange(start, stop, increment):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += increment

• 注意生成器只在响应迭代操作时才运行

对迭代器做切片操作

• itertool.islice()可以对迭代器和生成器做切片操作

In [3]: def count(n):
   ...:     while True:
   ...:         yield n
   ...:         n += 1
   ...:
In [5]: c = count(0)
In [6]: c
Out[6]: <generator object count at 0x7f92899b3c80>
----> 1 c[0]
TypeError: 'generator' object has no attribute '__getitem__'

import itertools
In [10]: for x in itertools.islice(c, 10, 20):
    ...:     print(x)
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

跳过可迭代对象中的前一部分元素

• itertools.dropwhile()函数会 丢弃掉序列中的前面几个元素

  例如，我们需要读取一个文件，文件的开头有一系列注释行并不是我们想要的

from itertools import dropwhile
with open('/etc/passwd') as f:
    for line in dropwhile(lambda line: line,startwith('#'), f):
        print(line, end='')

迭代所有可能的组合

• 我们想对一些列元素的所有可能组合进行迭代

• itrtools.permutations()函数接受一个元素集合，将其中所有元素重排列为所有可能的情况，并以元组的形式返回。

In [11]: from itertools import permutations
In [12]: items = ['a', 'b', 'c']
In [13]: for p in permutations(items):
    ...:     print(p)
    ...:
('a', 'b', 'c')
('a', 'c', 'b')
('b', 'a', 'c')
('b', 'c', 'a')
('c', 'a', 'b')
('c', 'b', 'a')

#如果想得到较短的所有全排列，可以指定长度
In [14]: for p in permutations(items， 2):
    ...:     print(p)
('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'a')
('b', 'c')
('c', 'a')
('c', 'b')

• itertools.combinations不考虑元素间的实际顺序，即('a', 'b')和('b', 'a')被认为是相同的组合形式。

• 若想解除这一限制，可用combinations_with_replacement。

同时迭代多个序列

• zip()函数可以用来迭代多个序列中的元素

>>>xvalues = [1,5,4,2,10,7]
>>> yvalues = [101,78,37,15,62,99]
>>> for x, y in zip(xvalues, yvalues):
...     print(x, y)
...
1 101
5 78
4 37
2 15
10 62
7 99

在不同的容器中进行迭代

• 我们需要对许多对象执行相同的操作，但是这些对象包含在不同的容器内，而我们希望可以避免写出嵌套的循环处理，保持代码的可读性。使用itertools.chain()方法可以用来简化这个任务。

from itertools import chain

In [18]: a = [1, 2, 3, 4]
In [19]: b = ['x', 'y', 'z']
In [20]: for x in chain(a, b):
    ...:     print (x)
    ...:
1
2
3
4
x
y
z

合并多个有序序列，再对整个有序序列进行迭代

• heapq.merge()函数

>>>import heapq
>>>a = [1,4,7,10]
>>>b = [2,5,6,11]
>>>for c in heapq.merge(a,b):
...     print(c)
...
1
2
4
5
6
7
10
11

Chap 5 文件和IO

将输出重定向到文件中

• 只需要在print()函数加上file关键字参数即可

with open('somefile.txt', 'rt') as f:
    print('Hello World!', file=f)

以不同的分隔符或行结尾符完成打印

>>>print('GKY',1995,5,18, sep='-',end='!!\n')
GKY-1995-5-18!!

在字符串上执行IO操作

• 使用io.StringIO()和io.ByteIO()来创建类似于文件的对象，这些对象可操作字符串数据。

读写压缩的数据文件

• gzip和bz2模块可以实现

import gzip
with open('somefile.gz', 'rt') as f:
    text = f.read()

import bz2
with open('somefile.bz2', 'rt') as f:
    text = f.read()
    
import gzip
with open('somefile.gz', 'wt') as f:
    f.write(text)

import bz2
with open('somefile.bz', 'wt') as f:
    f.write(text)

将二进制数据读到可变缓冲区中

• 我们想将二进制数据直接读取到一个可变缓冲区中，中间不经过任何拷贝环节。例如我们想原地修改数据再将它写回到文件中去。

import os.path
def read_into_buffer(filename):
    buf = bytearray(os.path.getsize(filename))
    with open(filename, 'rb') as f:
        f.readinto(buf)
    return buf

with open('sample.bin', 'wb') as f:
    f.write(b'hello world')

buf = read_into_buffer('sample.bin')
In [16]: buf
Out[16]: bytearray(b'hello world')

序列化Python对象

• 我们需要将Python对象序列化为字节流，这样就可以将其保存到文件中、存储到数据库中或者通过网络连接进行传输。

• 序列化数据最常见的做法就是使用pickle模块。

import pickle
data = ...  #some python object
f = open('somefile', 'wb')
pickle.dump(data,f)

• 要将对象转存为字符串，可以使用

import pickle
data = ...  #some python object
f = open('somefile', 'wb')
pickle.dumps(data,f)

• 如果要从字节流中重新创建出对象，可以使用pickle.load()或者pickle.loads()

Chap 6 数据编码与处理

读写JSON数据

• 主要使用JSON模块

• 两个主要的函数为json.dumps()和json.loads()

• 如果是文件而不是字符串的话使用json.dump()和json.load()

解析简单的XML文档

• xml.etree.ElementTree可以从简单的XML文档中提取数据

from urllib.request import urlopen
from xml.etree.ElementTree import parse

u = urlopen('http://planet.python.org/rss20.xml')
doc = parse(u)
In [24]: for item in doc.iterfind('channel/item'):
   ....:     title = item.findtext('title')
   ....:     date = item.findtext('pubDate')
   ....:     link = item.findtext('link')
   ....:     print (title)
   ....:     print(date)
   ....:     print(link)
   ....:     print()
   ....: