python基础 常见用法

1、python计时器timeit模块

1）timeit 模块定义了接收两个参数的Timer类，两个参数都是字符串。

参数1：要计时的语句或者函数

参数2：为参数1构建环境的导入语句

2）Timer对象主要有两个方法：

timeit(n)：接收一个参数，表示每次计时时，执行被计时语句的次数，返回值为秒，默认100万次。

repeat(n1,n2)：接收两个参数，返回每次测试的耗时列表，单位为秒。

参数1：重复整个测试的次数，默认为3

参数2：每次测试中，调用被计时语句的次数，默认是100万次

2、根据条件从列表中过滤数据：过滤大于0的元素

from random import randint

data = [randint(-10,10) for x in range(10)]

思路：

1）遍历过滤

res1 = []

for x in data:

if x>=0:

res1.append(x)

2）列表过滤

res2 = [x for x in data if x>=0]

3）使用filter函数过滤

res3 = list(filter(lambda x :x>=0, data))

3、根据字典值筛选出符合条件的元素：筛选出分数大于90的学生

student = {x:randint(60,100) for x in “abcdefg”}

res = {k:v for k,v in student.items() if v>=90}

4、筛选出集合中能够被3整除的元素

data = set(randint(0,20) for x in range(10))

res = {x for x in data if x%3==0}

5、解决只能通过下标访问元组元素的方法：

通过标准库中的collections.namedtuple

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象。并规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple元素的个数。

from collections import namedtuple

stu = namedtuple(“Student”,[“name”, “age”,“gender”, “mail”])

data = stu(“john”,“34”,“male”,"1@1.com")

data.name = “john”

6、统计频率

统计随机序列中出现次数最高的3个元素及出现的次数

【sorted(data, key=lambda x:x[1], reverse=True)】

三个参数：

1）data：待排序字典

2）key：排序依据：lambda x：x[1] 根据值进行排序，如果是x[0]是根据key进行排序

3）reverse：True–>倒序排列，False–>正序排列

data = [randint(1,10) for x in range(20)]

d = dict.fromkeys(data,0)

for x in data:

if x in d.keys():

d[x] += 1

res = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) # 倒序排列

res[0],res[1],res[2]

7、统计一篇文章中出现次数最多的10个单词及其出现的次数

【使用标准库中的collections.Counter对象】Counter是一个简单的计数器，是dict的一个子类。

将序列传递给Counter的构造器，得到的是Counter对象是统计过频率的字典

调用Counter.most_common(n)，得到出现次数最多的n个单词

from collections import Counter

txt = open(filePath, “r”).read()

import re

txt_list = re.split("\W+", txt)

c = Counter(txt_list)

c.most_common(10)

8、快速找到多个字典的公共key

如找到一个班级中所有科目都在90分以上的同学

解决思路：

1）使用常规的遍历方式，先遍历某一科90分以上的同学，然后判断该同学是否也在其他90分以上的科目的同学中

2）使用集合的交集

3）可以使用python内置的map和reduce搭配使用过滤

map(function, list)

reduce(function,list[,initializer])

map和reduce的区别：map的function接收一个参数；reduce的function接收两个参数

stu = [“Lilei”,“Hanmeimei”,“John”,“Luly”,“Lucy”,“Lily”,“Lintao”,“Polly”,“Fiona”]

chinese = {s:randint(60,100) for s in stu}

english = {s:randint(60,100) for s in stu}

math = {s:randint(60,100) for s in stu}

chinese_gt90 = {s:c for s,c in chinese.items() if c>=90}

english_gt90 = {s:c for s,c in english.items() if c>=90}

math_gt90 = {s:c for s,c in math.items() if c>=90}

上1）：

res = []

for s in chinese_gt90.keys():

if s in english_gt90.keys() and s in math_gt90.keys():

res.append(s)

上2）：

chinese_gt90.items() & english_gt90.items() & math_gt90.items()

上3）：

m = map(dict.keys, [chinese_gt90,english_gt90,math_gt90])

from functools import reduce

def red(x,y):

return x&y

res = reduce(red,m)

9、根据用户提交成绩的时间打印成绩排名和姓名及成绩

需要使用到有序字典OrderedDict，它是按照插入顺序排序，不是key本身排序。

模拟用户提交系统：

from collections import OrderedDict

from time import time

from random import randint

start = time()

total = len(stu)

d = OrderedDict()

for i in range(len(stu)):

input()

t = time()-start

name = stu.pop(randint(0,total-1-i))

d[name] = (i+1, t)

10、python实现历史记录功能

解决思路：通过容量为n的队列deque实现,再通过pickle将数据保存到本地文件

list是线性存储，通过索引访问元素很快，但是要插入或删除数据就很慢了，deque就是为了高效了插入和删除操作的双向列表。deque除了实现了list的append和pop方法外，还支持appendleft和popleft方法，可以高效的往头部添加和删除元素。

from collections import deque

from random import randint

import pickle

import re

def guessNum():

num = randint(60,100)

d = deque(maxlen = 5)

print(“猜字谜游戏开始，请输入数字…”)

while True:

inputNum = input()

if inputNum==“h?”:

print(list(d))

continue

if not re.match("^\d+$",inputNum):

print(“请输入数字”)

continue

if inputNum == “;”:

print(“手动结束了游戏”)

with open(file,“wb”) as f:

pickle.dump(list(d), f)

break

inputNum=int(inputNum)

d.append(inputNum)

if inputNum<num:

print(“输入的数字太小”)

elif inputNun>num:

print(“输入的数字太大”)

else:

print(“猜对了~”)

with open(file, “wb”) as f:

pickle.dump(list(d), f)

break