🤵♂️ 个人主页@老虎也淘气 个人主页
✍🏻作者简介:Python学习者
🐋 希望大家多多支持我们一起进步!😄
如果文章对你有帮助的话,
欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注
import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list,有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list,无放回采样
func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定
func = lambda y, x=x: x + y # x的值在函数定义时被绑定
import copy
y = copy.copy(x) # 只复制最顶层
y = copy.deepcopy(x) # 复制所有嵌套部分
复制和变量别名结合在一起时,容易混淆:
a = [1, 2, [3, 4]]
# Alias.
b_alias = a
assert b_alias == a and b_alias is a
# Shallow copy.
b_shallow_copy = a[:]
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]
# Deep copy.
import copy
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]
对别名的修改会影响原变量,(浅)复制中的元素是原列表中元素的别名,而深层复制是递归的进行复制,对深层复制的修改不影响原变量。
x == y # 两引用对象是否有相同值
x is y # 两引用是否指向同一对象
type(a) == int # 忽略面向对象设计中的多态特征
isinstance(a, int) # 考虑了面向对象设计中的多态特征
str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...) # 如果找不到返回-1
str.index(sub, start=None, end=None); str.rindex(...) # 如果找不到抛出ValueError异常
这个只是习惯问题,前向索引时下标从0开始,如果反向索引也想从0开始可以使用
print(a[-1], a[-2], a[-3])
print(a[~0], a[~1], a[~2])
import csv
# 无header的读写
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f: # newline=''让Python不将换行统一处理
for row in csv.reader(f):
print(row[0], row[1]) # CSV读到的数据都是str类型
with open(name, mode='wt') as f:
f_csv = csv.writer(f)
f_csv.writerow(['symbol', 'change'])
# 有header的读写
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
for row in csv.DictReader(f):
print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
header = ['symbol', 'change']
f_csv = csv.DictWriter(f, header)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})
注意,当 CSV 文件过大时会报错:_csv.Error: field larger than field limit (131072),通过修改上限解决
import sys
csv.field_size_limit(sys.maxsize)
csv 还可以读以 \t 分割的数据
f = csv.reader(f, delimiter='\t')
itertools 中定义了很多迭代器工具,例如子序列工具:
import itertools
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F
itertools.filterfalse(predicate, iterable) # 过滤掉predicate为False的元素
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6
itertools.takewhile(predicate, iterable) # 当predicate为False时停止迭代
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4
itertools.dropwhile(predicate, iterable) # 当predicate为False时开始迭代
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1
itertools.compress(iterable, selectors) # 根据selectors每个元素是True或False进行选择
# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F
序列排序:
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
itertools.groupby(iterable, key=None) # 按值分组,iterable需要先被排序
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)
itertools.permutations(iterable, r=None) # 排列,返回值是Tuple
# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC
itertools.combinations(iterable, r=None) # 组合,返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD
多个序列合并:
itertools.chain(*iterables) # 多个序列直接拼接
# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F
import heapq
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False) # 多个序列按顺序拼接
# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F
zip(*iterables) # 当最短的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None) # 当最长的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。
import collections
# 创建
collections.Counter(iterable)
# 频次
collections.Counter[key] # key出现频次
# 返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次,如果n为None,返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)
# 插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1 + counter2; counter1 - counter2 # counter加减
# 检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)
当访问不存在的 Key 时,defaultdict 会将其设置为某个默认值。
import collections
collections.defaultdict(type) # 当第一次访问dict[key]时,会无参数调用type,给dict[key]提供一个初始值
import collections
collections.OrderedDict(items=None) # 迭代时保留原始插入顺序
向标准错误输出信息
import sys
sys.stderr.write('')
控制警告消息的输出
$ python -W all # 输出所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('always')
$ python -W ignore # 忽略所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('ignore')
$ python -W error # 将所有警告转换为异常,等同于设置warnings.simplefilter('error')
有时为了调试,我们想在代码中加一些代码,通常是一些 print 语句,可以写为:
# 在代码中的debug部分
if __debug__:
pass
一旦调试结束,通过在命令行执行 -O 选项,会忽略这部分代码:
$ python -0 main.py
使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误
pylint main.py
耗时测试
$ python -m cProfile main.py
测试某代码块耗时
# 代码块耗时定义
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter
@contextmanager
def timeblock(label):
tic = perf_counter()
try:
yield
finally:
toc = perf_counter()
print('%s : %s' % (label, toc - tic))
# 代码块耗时测试
with timeblock('counting'):
pass
代码耗时优化的一些原则
专注于优化产生性能瓶颈的地方,而不是全部代码。
避免使用全局变量。局部变量的查找比全局变量更快,将全局变量的代码定义在函数中运行通常会快 15%-30%。
避免使用.访问属性。使用 from module import name 会更快,将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。
尽量使用内置数据结构。str, list, set, dict 等使用 C 实现,运行起来很快。
避免创建没有必要的中间变量,和 copy.deepcopy()。
字符串拼接,例如 a + ‘:’ + b + ‘:’ + c 会创造大量无用的中间变量,‘:’,join([a, b, c]) 效率会高不少。另外需要考虑字符串拼接是否必要,例如 print(‘:’.join([a, b, c])) 效率比 print(a, b, c, sep=‘:’) 低。
items = [2, 1, 3, 4]
argmin = min(range(len(items)), key=items.__getitem__)
argmax同理。
A = [['a11', 'a12'], ['a21', 'a22'], ['a31', 'a32']]
A_transpose = list(zip(*A)) # list of tuple
A_transpose = list(list(col) for col in zip(*A)) # list of list
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Preferred.
list(zip(*[iter(A)] * 2))