python 进阶之数据结构与算法

最新推荐文章于 2024-09-08 19:59:49 发布

西哇哇

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分类专栏： python进阶文章标签： python 数据结构与算法

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本文介绍Python中解压序列赋值给多个变量、解压可迭代对象、保留最后n个元素及查找最大或最小的N个元素的高级技巧。通过实例演示如何使用这些技巧简化代码并提高效率。

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1.1 解压序列赋值个多个变量

只要保证string类型是一个可迭代对象，那么就可以使用下面这种操作，去获取每一个变量

>>>  string = (1, 2,  3, 4, 5,  6)
>>>  a, b, c, d, e = string
>>>  a
1

question1:如果想要解压一部分那么怎么办？

>>>  _, c, d, e, f, _=a
>>>  _ 
5

值得注意的是，当用到 _ 这种占位符时，_ 只代表被迭代的最后一位变量。

1.2解压可迭代对象赋值给变量

>>> record = ('name', 'age', 'gender)
>>> name, *args = record
>>> *args
['age', ''gender']

这里值得注意的是，当*args 指向的是int类型的数值，那么便可以使用sum, max, min 等聚合函数

1.3保留最后n个元素

>>> from collections import deque
>>> qs = deque(maxlen=3)
>>> qs.append(1)
>>> qs.append(2)
>>> qs.append(3)
>>> qs
deque([1, 2, 3], maxlen=3)
>>> qs.append(5)
>>> qs
deque([2, 3, 5], maxlen=3)

1.4查找最大或最小的N个元素

>>> import heapq
>>> name = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 8]
>>> print(heapq.nlargest(3, name))
[9, 8, 7]
>>> print(heapq.nsmallest(3, name))
[1, 2, 3]

这里值得注意的是，nlargest代表取出最大的数值, 返回的是一个列表。
nsmallestt代表取出最小的数值，返回一个列表。

# 进阶用法--当遇到更加复杂的数据结果，key 可以针对当前变量值进行排序
>>> params = [
	{'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}
]
>>> max_price = heapq.nlargest(1, params, key=lambda s: s['price'])
>>> max_price
[{'shares': 50, 'price': 543.22, 'name': 'AAPL'}]