Python 简单的数据结构(一)-优快云博客

本文介绍Python中的高级技巧，包括解压赋值、保留指定数量的历史记录、查找最大或最小的N个元素、实现优先级队列等。同时，还探讨了如何在字典中映射多个值、保持字典顺序及进行字典运算，并提供了查找两个字典相同点的方法。

学习笔记

#python 3.5.2

解压序列赋值给多个变量

>>> x=(1,2,3)
>>> a,b,c=x
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3

>>> data=['1','2','3','4','5']
>>> _,a,_,_,b=data
>>> a
'2'
>>> b
'5'
>>> y=(3,4)
>>> a,b,c=y
Traceback (most recent call last):

  File "<pyshell#14>", line 1, in <module>

    a,b,c=y
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
>>> 

>>> data=['1',2,(3,4),5]
>>> a,b,L,c=data
>>> L
(3, 4)
>>> a
'1'
>>> c
5
>>>

解压可迭代对象赋值给多个变量

>>> L=[1,2,3,4,5,6]

>>> head,*tail=L

>>> head
1

>>> tail
[2, 3, 4, 5, 6]

>>> head,*middle,tail=L

>>> head
1
>>> middle
[2, 3, 4, 5]

>>> tail
6

>>> L=['aaa',10,(1,2,3),'dddd']

>>> head,*middle,tail=L

>>> head
'aaa'
>>> middle
[10, (1, 2, 3)]

>>> tail
'dddd'
>>> name,age,(a,b,c),addr=L
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
>>> addr
'dddd'
>>> age
10
>>>

保留最后N个元素

>>> from collections import deque
>>> q=deque(maxlen=4)
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q
deque([1, 2, 3], maxlen=4)
>>> q.append(4)
>>> q
deque([1, 2, 3, 4], maxlen=4)
>>> q.append(5)
>>> q
deque([2, 3, 4, 5], maxlen=4)
>>> q.append(6)
>>> q
deque([3, 4, 5, 6], maxlen=4)
>>> q.appendleft(0)
>>> q
deque([0, 3, 4, 5], maxlen=4)
>>> q.appendleft(-1)
>>> q
deque([-1, 0, 3, 4], maxlen=4)
>>>

查找最大或最小的N个元素

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

实现一个优先级队列

>>> import heapq
>>> queue=[]

>>> heapq.heappush(queue,(3,'three'))

>>> heapq.heappush(queue,(2,'two'))

>>> heapq.heappush(queue,(5,'five'))

>>> heapq.heappush(queue,(1,'one'))

>>> heapq.heappush(queue,(4,'four'))
>>> heapq.heappop(queue)

(1, 'one')
>>> heapq.heappop(queue)

(2, 'two')
>>> heapq.heappop(queue)

(3, 'three')
>>> heapq.heappop(queue)

(4, 'four')
>>> heapq.heappop(queue)

(5, 'five')
>>>

字典中键映射多个值

>>> from collections import defaultdict
>>> d=defaultdict(list)

>>> d['a'].append(1)

>>> d['a'].append(2)

>>> d['a'].append(3)

>>> d['b'].append(-1)

>>> d['b'].append(-2)

>>> d['c'].append('C')
>>> d

defaultdict(<class 'list'>, {'b': [-1, -2], 'c': ['C'], 'a': [1, 2, 3]})
>>>

字典保持顺序

>>> from collections import OrderedDict
>>> d=OrderedDict()

>>> d['B']=2

>>> d['A']=1

>>> d['C']=3

>>> d['F']=6

>>> d['E']=5
>>> d

OrderedDict([('B', 2), ('A', 1), ('C', 3), ('F', 6), ('E', 5)])

>>> for i in d:

        print(i,d[i])
B 2
A 1
C 3
F 6
E 5
>>> D=dict()

>>> D['B']=2

>>> D['A']=1

>>> D['C']=3

>>> D['F']=6

>>> D['E']=5

>>> for i in D:

        print(i,D[i])
A 1
F 6
C 3
B 2
E 5
>>>

字典的运算

>>> prices = {

    'ACME': 45.23,

    'AAPL': 612.78,

    'IBM': 205.55,

    'HPQ': 37.20,

    'FB': 10.75
}
>>> min_price=min(zip(prices.values(),prices.keys()))
>>> min_price

(10.75, 'FB')
>>> max_price=max(zip(prices.values(),prices.keys()))
>>> max_price

(612.78, 'AAPL')
>>> prices_sorted=sorted(zip(prices.values(),prices.keys()))
>>> prices_sorted

[(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'), (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'), (612.78, 'AAPL')]
>>> min(prices)
'AAPL'
>>> max(prices)
'IBM'
>>> min(prices,key=lambda x:prices[x])
'FB'
>>> max(prices,key=lambda x:prices[x])
'AAPL'
>>> prices[min(prices,key=lambda x:prices[x])]
10.75
>>> prices[max(prices,key=lambda x:prices[x])]
612.78
>>>

查找两个字典的相同点

>>> a = {

    'x' : 1,

    'y' : 2,

    'z' : 3
}
>>> b = {

    'w' : 10,

    'x' : 11,

    'y' : 2
}
>>> a.keys() & b.keys()

{'x', 'y'}
>>> a.keys() - b.keys()

{'z'}
>>> a.items() & b.items()

{('y', 2)}
>>>

删除序列相同元素并保持顺序

>>> def dedupe(items):

seen =set()

for item in items:

if item not in seen:
yield item
seen.add(item)
>>> a = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]
>>> list(dedupe(a))
[1, 5, 2, 9, 10]

>>>

命名切片

>>> record = '....................100 .......513.25 ..........'
>>> shares=slice(20,23)
>>> price=slice(31,37)
>>> cost=int(record[shares])*float(record[price])
>>> cost
51325.0
>>>