《Python极简讲义》Jupyter实操笔记_lesson03

from collections import OrderedDict
od=OrderedDict()
od['a']=1
od['c']=2
od['b']=3
print(od)

OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3)])

list(od.keys())

['a', 'c', 'b']

#OrderedDict中，update()方法，把新字典加入老字典，并使用zip()函数，一一配对

keys=['apple','banana','orange']
values=[4,5,6]
od.update(zip(keys,values))
print(od)

OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3), ('apple', 4), ('banana', 5), ('orange', 6)])

#OrderedDict中，pop()，move_to_end()方法

od.pop('a')  #将键为'a'的元素删除，并返回对应值

1

print(od)#验证'a'键值对被删除

OrderedDict([('c', 2), ('b', 3), ('apple', 4), ('banana', 5), ('orange', 6)])

od.move_to_end('b')#使用move_to_end()方法，把该键值对移到字典末尾
print(od)

OrderedDict([('c', 2), ('apple', 4), ('banana', 5), ('orange', 6), ('b', 3)])

#3.5.1.4 defaultdict，字典引用时，如果键不存在，抛出异常KeyError；希望键不存在时，能返回一个默认值，就使用defaultdict
from collections import defaultdict
dic0=defaultdict(lambda:'N/A') #匿名函数lambda来设置默认值。
dic0['key1']=1
dic0['key1']

1

dic0['key2']#key2不存在，返回默认值N/A

'N/A'

# 3.5.1.5 Counter 计算器，是collections包中提供的一个简易计数器类。
#示例：统计字典中，一个键出现的次数，并把对应次数作为该键的值

#老方法1，利用循环，
list1=['a','b','d','a','a','d','c','e','d','a','f','e']
list1_count={}
for i in list1:
    if i not in list1_count:#如果i是字典里的新键，同样效果的语句：if list1_count.get(i)==None:
        list1_count[i]=1
    else:
        list1_count[i]+=1
print(list1_count)

{'a': 4, 'b': 1, 'd': 3, 'c': 1, 'e': 2, 'f': 1}

#方法2，利用Counter来实现，统计词频
from collections import Counter
list2=['a','b','d','a','a','d','c','e','d','a','f','e']
a=Counter(list2)#调用Counter 类
print(a)
print(dict(a))#把统计结果变成字典，并打印

Counter({'a': 4, 'd': 3, 'e': 2, 'b': 1, 'c': 1, 'f': 1})
{'a': 4, 'b': 1, 'd': 3, 'c': 1, 'e': 2, 'f': 1}

#Counter类中的most_common(n) 方法，是最常用的，n表示某个数字，它表示出现频率最高的n个对象，以列表内嵌元组的形式出现

print(a.most_common(2))

[('a', 4), ('d', 3)]

a.most_common(1)[0][1]#取出最高频次的元素的数量

4

#3.5.2 datetime模块
from datetime import datetime #datetime模块的同名datetime类
time=datetime.now()
print(time)

2020-09-17 16:09:17.750805

type(time)#验证time对象的身份

datetime.datetime

from datetime import datetime
date=datetime(2020,12,31,10,59)#用datetime的构造方法来生成日期时间对象
print(date)

2020-12-31 10:59:00

#利用datetime类的属性year,month,day,hour,minute,
date.year

2020

date.month

12

date.day

31

date.hour

10

date.minute

59

#3.5.2.2 datetime转换为timestamp,时间戳,时间戳是相对于计算机设定的纪元元年的整数，1970年1月1日为元年
#查看时间戳
from datetime import datetime
dt=datetime.now()
dt.timestamp()

1600330584.88398

#把用户输入的字符串类型的时间，格式转化为datetime,利用datetime.strptime()实现
from datetime import datetime
oneday=datetime.strptime('2020-10-30 11:00:30','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(oneday)

2020-10-30 11:00:30

#datetime转换为字符串，利用strftime()实现

from datetime import time
time=datetime.now()
time.strftime('%Y')

'2020'

#3.5.2.4 datetime加减 ，计算日期和时间的差值，需要引入时间差类 timedelta

from datetime import datetime
present=datetime.now()
birth=datetime(1994,3,29,16,45)
age=present-birth
print(age)

9668 days, 23:43:12.117464

#示例，现实问题里，计算两个日期之间的相隔的天数

from datetime import datetime,timedelta

list1=['2020-10-20','1988-01-27']
day1=datetime.strptime(list1[0],'%Y-%m-%d') #字符串转换为datetime对象
day2=datetime.strptime(list1[1],'%Y-%m-%d')

gap=day1-day2 #时间差timedelta对象
print(gap.days)

11955

#3.5.3 json模块
#3.5.3.1 dumps与loads
# json.dumps():将Python对象序列化（即编码）为JSON格式的字符串。
# json.loads():将JSON格式的字符串反序列化（即解码）为Python对象

import json
data={'name':'ACME','shares':100,'price':542.23}
json_str=json.dumps(data) #将字典data序列化为JSON对象，JSON对象在本质上就是字符串
print(json_str)

{"name": "ACME", "shares": 100, "price": 542.23}

data1=json.loads(json_str)#反序列化
print(data1)

{'name': 'ACME', 'shares': 100, 'price': 542.23}

type(data)

dict

type(data1)

dict

#3.5.3.2 dump与load
#如果我们要处理的是文件，而不是字符串，可以用json.dump()和json.load()来编码和解码JSON数据

import json
data2=[{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}]

with open('data.json','w') as f:#将数据保存在json文件中
    json.dump(data2,f)
    
data3=[{'May':50,'Jane':60,'July':65,'August':78,'September':80}]
with open('data3.json','w') as m:
    json.dump(data3,m)

#将数据从json文件中读取出来
with open('data3.json','r') as n:
    data4=json.load(n)#将json文件读取，并赋值给data4

print(data4)

[{'May': 50, 'Jane': 60, 'July': 65, 'August': 78, 'September': 80}]

#3.5.4 random模块
#random()同名方法
#生成0~1之间的随机浮点数
import random
num=random.random() #调用random模块的random方法，返回[1,0)区间的随机数
print(num)

0.6841113691590242

#3.5.4.2 uniform()
#返回指定区间的随机数
import random
random.uniform(10,50)#生成[10,50]之间的随机数

29.48766674134876

#利用?查询
random.uniform?
# 输出结果：
# Signature: random.uniform(a, b)
# Docstring: Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding.
# File:      /opt/anaconda3/lib/python3.8/random.py
# Type:      method

#3.5.4.3 产生随机整数
random.randint(10,50)#生成[10,50]之间的随机整数

37

#3.5.4.4 randrange()
for i in range(1,10,2):#已有知识，range()结合for 循环，生成等差数列
    print(i,end=',')

1,3,5,7,9,

import random
random.randrange(1,10,2)#就是从range(1,10,2)生成的等差数列中，随机挑选一个数

5

#3.5.4.5 choice() 从众多元素里随机选一个，元素类型可能包括数值，列表，元组，字典
list=['a','b','c']
import random
random.choice(list)

'b'

# choice() 方法的语法:

# import random

# random.choice( seq  )
# 注意：choice()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。

# 参数
# seq -- 可以是一个列表，元组或字符串。
random.choice?

#3.5.4.6 choices()
#一次性随机挑选多个元素
from random import choices
mylover=[33,44,55,66]
choices(mylover,k=2)  #k参数定义挑选的个数，注意挑选的元素是可能是重复，采用“放回采样法”

[55, 55]

#3.5.4.7 sample()
#一次性抽取，多个不重复的元素
from random import sample
enemy=[99,88,77]
sample(enemy,2)

[77, 88]

#3.5.4.8 shuffle()
#对序列的所有元素进行打乱排序
from random import shuffle
lst=['nancy','amy','hebe','lily','sylvia']
shuffle(lst)#重新洗牌
print(lst)

['hebe', 'sylvia', 'lily', 'nancy', 'amy']