匿名變數
匿名變數的符號為「_」，表示沒有名稱的變數，如此可以避免為變數命名的困擾，例如：
data = ['david', 18, '68kg', '180cm']
_, age, weight, _ = data
print(age) #18
我們只要 data 串列的「18」及「180cm」，所以使用 2 個匿名變數「_」。
「*變數名稱」代表任意長度元素
例如：
data = ['david', 87, 91, 80, 54, 'B']
name, *score, grade = data
print(score) # [87, 91, 80, 54]
成績數量不一定，用「*score」可代表任意長度分數。
找出串列中最大或最小的 N 個元素
使用 heapq 模組的 nlargest() 及 nsmallest() 可取得串列中最大或最小的 N 個元素。例如：
import heapq
data = [23, 87, 91, 80, 54, -4, 72, 19, 83]
print(heapq.nlargest(3, data)) #[91, 87, 83]
print(heapq.nsmallest(3, data)) #[-4, 19, 23]
可加入「key」參數針對某項目取得元素，例如：
import heapq
portfolio = [
{'name': 'IBM', 'price': 91.1},
{'name': 'AAPL', 'price': 543.22},
{'name': 'FB', 'price': 21.09},
{'name': 'HPQ', 'price': 31.75},
{'name': 'YHOO', 'price': 16.35}
]
cheap = heapq.nsmallest(2, portfolio, key=lambda s: s['price'])
expensive = heapq.nlargest(2, portfolio, key=lambda s: s['price'])
print(cheap) #[{'name': 'YHOO', 'price': 16.35}, {'name': 'FB', 'price': 21.09}]
print(expensive) #[{'name': 'AAPL', 'price': 543.22}, {'name': 'IBM', 'price': 91.1}]
保持字典的順序
字典中的元素順序是由系統決定，與輸入的順序不同。使用 collections 的 OrderedDict 模組即可控制字典的順序，例如：
from collections import OrderedDict
order = OrderedDict()
order['eng'] = 98
order['mat'] = 60
order['nat'] = 76
order['his'] = 80
for key in order:
print(key, order[key])
“”” 結果：
eng 98
mat 60
nat 76
his 80
“””
這樣的順序在轉換為 JSON 時，也可控制順序：例如使用上面的 order 字典：
import json
print(json.dumps(order)) #{"eng": 98, "mat": 60, "nat": 76, "his": 80}
以字典的值取最大值、最小值、排序
對字典進行取最大值、最小值、排序操作時，是針對「鍵」進行操作。例如：
score = {
'eng': 98,
'mat': 60,
'nat': 76,
'his': 80
}
print('minimun:', min(score)) #minimun: eng
print('maximun:', max(score)) #maximun: nat
print('sort:', sorted(score)) #sort: ['eng', 'his', 'mat', 'nat']
如果是要對「值」操作，可使用 values 方法：
print('minimun:', min(score.values())) #minimun: 60
但通常我們針對「值」操作時，希望同時取得「鍵」及「值」：先利用 zip() 將「鍵」及「值」對調，再進行操作。
zipscore = zip(score.values(), score.keys())
print('minimun:', min(zipscore)) #minimun: (60, 'mat')
zipscore = zip(score.values(), score.keys())
print('maximun:', max(zipscore)) #maximun: (98, 'eng')
zipscore = zip(score.values(), score.keys())
print('sort:', sorted(zipscore)) #sort: [(60, 'mat'), (76, 'nat'), (80, 'his'), (98, 'eng')]
要注意 zip() 建立的變數只能使用一次，所以再次使用要重新建立。
計算元素出現次數
Collections模組的 Counter 類別會統計串列中相同元素出現的次數，這在統計常用文字相當有用。例如：
from collections import Counter
words = [
'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
word_counts = Counter(words)
print(word_counts) #{'eyes': 8, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 3, 'around': 2, 'not': 1, "don't": 1, "you're": 1, 'under': 1}
傳回值是字典，可取得指定元素出現次數，例如：
print(word_counts['into']) #3
most_common(n) 方法可取得出現次數最多的 n 個項目，例如：
print(word_counts.most_common(3)) #[('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]
排序字典構成的串列
通常由資料庫讀取資料或由網路取得 JSON 資料時，會得到由字典組成的串列。若要以指定「鍵」進行排序，可使用 operator 模組的 itemgetter 方法達到此排序目的。例如：
from operator import itemgetter
rows = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]
print(sorted(rows, key=itemgetter('uid')))
“”” 結果：
[{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}]
“””
也可以輸入多個排序「鍵」，例如先以 lname 排序，相同 lname 再以 fname排序：
print(sorted(rows, key=itemgetter('lname','fname')))
此功能使用 lambda 運算式也能達成：
print(sorted(rows, key=lambda r: r['uid']))
不過使用itemgetter 的效能會使用 lambda 好。
min() 及 max() 方法也可使用 itemgetter 及 lambda 取得指定項目的最大及最小值。
沒有留言:
張貼留言