Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
Python 容器使用小技巧
Python中提供了非常丰富的容器型数据类型,大家最为熟悉的有list
、tuple
、set
、dict
等。下面为大家分享一些使用这些类型的小技巧,希望帮助大家写出更加Pythonic的代码。
从字典中取最大
假设字典对象对应的变量名为my_dict
。
取出最大值
max(my_dict.values())
取值最大值的键
max(my_dict, key=my_dict.get)
取出最大值的键和值
max(my_dict.items(), key=lambda x: x[1])
或
import operator max(my_dict.items(), key=operator.itemgetter(1))
说明:上面用到了
operator
模块的itemgetter
函数,这个函数的的作用如下所示。在上面的代码中,itemgetter
帮我们获取到了二元组中的第2个元素。def itemgetter(*items): if len(items) == 1: item = items[0] def g(obj): return obj[item] else: def g(obj): return tuple(obj[item] for item in items) return g
统计列表元素出现次数
假设列表对象对应的变量名为my_list
。
{x: my_list.count(x) for x in set(my_list)}
或
from itertools import groupby
{key: len(list(group)) for key, group in groupby(sorted(my_list))}
说明:
groupby
函数会将相邻相同元素分到一个组中,所以先用sorted
函数排序就是为了将相同的元素放到一起。
或
from collections import Counter
dict(Counter(my_list))
截断列表元素
假设列表对象对应的变量名为my_list
,通常大家会想到用下面的方式来截断列表。
my_list = my_list[:i]
my_list = my_list[j:]
然而,更好的方式使用下面的操作,大家可以认真想想为什么。
del my_list[i:]
del my_list[:j]
按最长列表实现zip操作
Python的内置函数zip
可以产生一个生成器对象,该生成器对象将两个或多个可迭代对象的元素组装到一起,如下所示。
list(zip('abc', [1, 2, 3, 4]))
执行上面的代码会得到一个如下所示的列表,相信大家也注意到了,列表中元素的个数是由zip
函数中长度最小的可迭代对象决定的,所以下面的列表中只有3个元素。
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
如果希望由zip
函数中长度最大的可迭代对象来决定最终迭代出的元素个数,可以试一试itertools
模块的zip_longest
函数,其用法如下所示。
from itertools import zip_longest
list(zip_longest('abc', [1, 2, 3, 4]))
上面的代码创建出的列表对象如下所示。
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), (None, 4)]
快速拷贝一个列表
如果希望快速拷贝一个列表对象,可以通过切片操作来实现,但是切片操作仅实现了浅拷贝,简单的说就是切片创建了新的列表对象,但是新列表中的元素是和之前的列表共享的。如果希望实现深拷贝,可以使用copy
模块的deepcopy
函数。
浅拷贝
thy_list = my_list[:]
或
import copy thy_list = copy.copy(my_list)
深拷贝
import copy thy_list = copy.deepcopy(my_list)
对两个或多个列表对应元素进行操作
Python内置函数中的map
函数可以对一个可迭代对象中的元素进行“映射”操作,这个函数在批量处理数据时非常有用。但是很多人都不知道,这个函数还可以作用于多个可迭代对象,通过传入的函数对多个可迭代对象中的对应元素进行处理,如下所示。
my_list = [11, 13, 15, 17]
thy_list = [2, 4, 6, 8, 10]
list(map(lambda x, y: x + y, my_list, thy_list))
上面的操作会得到如下所示的列表。
[13, 17, 21, 25]
当然,同样的操作也可以用zip
函数配合列表生成式来完成。
my_list = [11, 13, 15, 17]
thy_list = [2, 4, 6, 8, 10]
[x + y for x, y in zip(my_list, thy_list)]
处理列表中的空值和零值
假设列表对象对应的变量名为my_list
,如果列表中有空值(None
)和零值,我们可以用下面的方式去掉空值和零值。
list(filter(bool, my_list))
对应的列表生成式语法如下所示。
[x for x in my_list if x]
从嵌套列表中抽取指定列
假设my_list
是一个如下所示的嵌套列表,该嵌套列表可以用来表示数学上的矩阵,如果要取出矩阵第一列的元素构成一个列表,我们可以这样写。
my_list = [
[1, 1, 2, 2],
[5, 6, 7, 8],
[3, 3, 4, 4],
]
col1, *_ = zip(*my_list)
list(col1)
这里我们会得到一个如下所示的列表,刚好是矩阵的第一列。
[1, 5, 3]
以此类推,如果想取出矩阵第二列的元素构成一个列表,可以用如下所示的方法。
_, col2, *_ = zip(*my_list)
list(col2)
至此,如果要实现矩阵的转置操作,我们也可以按照上面的思路写出下面的代码。
[list(x) for x in zip(*my_list)]
经过上面的操作,我们会得到如下所示的列表。
[[1, 5, 3],
[1, 6, 3],
[2, 7, 4],
[2, 8, 4]]
小结
不知道上面的内容有没有触及到大家的知识盲区,如果有的话欢迎在评论区留言讨论。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论