Head First Python 学习笔记-Chapter5：数据处理

最新推荐文章于 2024-02-10 09:11:59 发布

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#python #格式化 #数据处理

本章深入探讨Python数据处理，包括未优化到优化的代码转换、原地排序与复制排序的区别、列表推导式的应用以及Set的初始化。通过实例解析，详细讲解了如何高效地操作和排序列表，同时介绍了列表分片和工厂函数等关键知识点。

本章的目的是学习简单的数据处理，首先给出了一些文本数据，需要将这些文本数据读取，并转换为列表，然后对列表中的数据进行统一格式化，最后进行排序。

本章所需的数据获取地址：获取数据

数据处理

未优化的代码

# 对时间字符串进行格式化，统一形式为mins.secs
def sanitize(time_string):
    if '-' in time_string:
           splitter = '-'
    elif ':' in time_string:
        splitter = ':'
    else:
        return(time_string)
    (mins, secs) = time_string.split(splitter)
    return(mins + '.' + secs)

# 读取文件，并将记录时间转换成列表
with open('james.txt') as jaf:
    data = jaf.readline()
james = data.strip().split(',')

with open('julie.txt') as juf:
    data = juf.readline()
julie = data.strip().split(',')

with open('mikey.txt') as mif:
    data = mif.readline()
mikey = data.strip().split(',')

with open('sarah.txt') as saf:
    data = saf.readline()
sarah = data.strip().split(',')

clean_james = []
clean_julie = []
clean_mikey = []
clean_sarah = []

---------臃肿的部分------------
for each_t in james:
    clean_james.append(sanitize(each_t))

for each_t in julie:
    clean_julie.append(sanitize(each_t))

for each_t in mikey:
    clean_mikey.append(sanitize(each_t))

for each_t in sarah:
    clean_sarah.append(sanitize(each_t))

print(sorted(clean_james))
print(sorted(clean_julie))
print(sorted(clean_mikey))
print(sorted(clean_sarah))
---------臃肿的部分------------