Python奇遇記：數據結構窺探2

Ocean 發布于2019-07-31 11:02 / 1755人閱讀

摘要：找出列表中小于的數據除了列表推導式，還有字典推導式，集合推導式，用法都一樣。如果你的數據量很大的話，考慮使用生成器表達式。切片不僅對列表有用，同樣適用于元組和字符串。切片命名使用方法，內部參數與切片一樣。對剩余的的數據，使用星號代替即可。

上次我們講了幾個不常見的數據類型，每個都有自己特殊的用途，雖然不經常用到，了解一下也好。比如我們提到的數組類型，如果在數據量很大的時候同時要效率，就可以使用它。這次來說說python中常見的數據類型像列表、元組、字典、集合中的一些很有用的技巧，幫助你提高開發效率。

來看看。

列表有一個很有用的技巧是使用列表推導式，這個大家可能都知道，如果你需要迭代列表中的數據，使用循環是個很麻煩的事，使用列表推導式一行就搞定。

datas = [3, 4, 2, 8, 12, 5, 7]
# 找出列表中小于10的數據
print([data for data in datas if data<10])

[3, 4, 2, 8, 5, 7]

除了列表推導式，還有字典推導式，集合推導式，用法都一樣。還有一個特殊的生成器表達式，生成器表達式并不會在剛開始就生成一個數據類型，而是在迭代時才生成，這樣可以節省內存。如果你的數據量很大的話，考慮使用生成器表達式。生成器表達式使用小括號。

# 使用上面的數據
# 生成器表達式使用小括號
r = (data for data in datas if data<10)
# 你看，打印r時并不會輸出結果
print(r)
# 現在就可以了
# enumerate同時返回下標和元素
for i, j in enumerate(r):
    print(i, j)

 at 0x7f7c93644db0>
0 3
1 4
2 2
3 8
4 5
5 7

需要注意的事，生成器表達式一次只能用一次迭達，上面我們對r進行了一次迭代，如果再次輸出就是空的。

關于什么是生成器我們下次再講。

如果我們需要找出列表中的某個數據？或者是某一部分的數據？

使用切片。切片不僅對列表有用，同樣適用于元組和字符串。切片中以冒號間隔，前兩個參數為起始點，第三個為步長，也就是每隔幾個找一個出來。

a = [2, 3, "a", 6, 4]
print(a[3:4])

b = "hahahah"
# 步長為2
print(b[::2])
# 如果步長設為1，就是從后往前取值
# 對b取反
print(b[::-1])

c = (2, 2, 3, 4, 5)
print(c[:3])

[6]
hhhh
hahahah
(2, 2, 3)

每次都用數字表示切片的起始點看起來很麻煩對不對，還要記住從哪開始從哪結束。如果你需要對很多不同的數據都執行同樣的切片操作，最好是為切片命名，這樣只需定義一次就行了。切片命名使用slice方法，內部參數與切片一樣。

items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# slice用來對切片命名，比如規定這個切片是從2到4，2個步長，然后就可以使用了
a = slice(2, 4)
print(a)
print(items[a])

# 其它的數據也能用
itemss = [1, 2, 4, 6, 5, 6, 7]
print(itemss[a])

slice(2, 4, None)
[3, 4]
[4, 6]

還有一個技巧叫做拆包，就是把一個列表或者字符同時賦值給多個變量，任何可迭代對象（也就是能夠用for循環）都可以使用拆包。比如有一個函數返回了多個數據，我們在調用時就可以直接賦值給多個變量，而不用再定義一個數據類型，然后再賦值。多麻煩啊。

a, b, c = [1, 2, 4]
print(a)
a, b = "it"
print(a)

1
i

有一個問題，如果我的數據很多，難道要一個一個賦值給變量。多麻煩啊。對剩余的的數據，使用星號代替即可。如果數據不是你需要的，使用_代替，使用其它的字符也是可以的，這只是一個約定而已。

# 可以這樣
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
a, b, *r = data
print(r)
# 也可以這樣
*a, b, c, d = data
print(a)

[3, 4, 5, 6]
[1, 2, 3]

最后一個技巧。

如果我們需要統計一個序列（字符串、列表、元組）中某個元素出現的次數，怎么實現？循環這個序列，利用元素的下標，如果某個元素出現則加1，想想都麻煩。使用collections.Counter。counter中有個most_common方法，接受需要統計的元素個數作為參數。例子如下：

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"
]
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
# 出現頻率最高的3個單詞
top_three = word_counts.most_common(3)
print(top_three)

[("eyes", 8), ("the", 5), ("look", 4)]

限于篇幅，還有許多awesome的技巧沒有涉及，下篇文章我們再講。希望上面說的一些東西對你有幫助。

本人才疏學淺，上文中難免有些錯誤，還請各位品評指正。如果覺得寫的還行，歡迎關注我的公眾號MLGroup,帶你走進機器學習的世界。

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