序列构成的数组1
需积分: 0 106 浏览量
2022-08-03
13:06:00
上传
评论
收藏 175KB PDF 举报
序构成的数组
内置序类型概览
Python 标准库 C 实现丰富
的序类型
按存放数据类型分类
容序
list、tuple 和 collections.deque
这些序能存放同类型的数
据。
存放的是它们所包含的任意类型
的对象的引
扁平序
str、bytes、bytearray、
memoryview 和 array.array，这
类序只能容纳种类型。
存放的是值是引
扁平序其实是段连续的内存
空间
扁平序其实加紧凑
但是它只能存放诸如字符、
字节和数值这种基础类型。
按照能否被修改来分类
可变序
list、bytearray、array.array、
collections.deque 和
memoryview
可变序 tuple、str 和 bytes
可变序从可变序那继承
些法
表推导和成表达式
表推导是构建表（list）的快
捷式，成表达式则可以
来创建其他任何类型的序。
表推导和可读性
通常的原则是，只表推导来
创建新的表，并且尽保持简
短。
推导的代码超过两，你可能
就要考虑是是得 for 循环重
写。
表推导可以帮助我们把个序
或是其他可迭代类型中的元素
过滤或是加，然后再新建个
表。
表推导同filter和map的较
filter 和 map 合起来能做的事
情，表推导也可以做，且还
需要借助难以解和阅读的
lambda 表达式。
map/filter 组合定表推
导快
笛卡积
表推导可以成两个或以上的
可迭代类型的笛卡积。
得到的结果排和循环的嵌套顺
序致
成表达式
成表达式是好的选择。这
是因为成表达式背后遵守
迭代协议，可以逐个地产出元
素，是先建个完整的
表，然后再把这个表传递到某
个构造函数。
成表达式节省内存
成表达式的语法跟表推导
差多，只过把括号换成圆
括号已。
元组仅仅是可变的表
除作可变的表，它还可
以于没有字段名的记录。
元组和记录
元组其实是对数据的记录：元组
中的每个元素都存放记录中
个字段的数据，外加这个字段的
位置。正是这个位置信息给数据
赋予意义。
但是如果把元组当作些字段的
集合，那么数和位置信息就变
得常重要。
元组拆包
元组拆包可以应到任何可迭代
对象上，唯的硬性要求是，被
可迭代对象中的元素数必须要
跟接受这些元素的元组的空档数
致。
除我们 * 来表示忽多余的
元素
最好辨认的元组拆包形式就是平
赋值，也就是说把个可迭代
对象的元素，并赋值到由对
应的变组成的元组中。
>>> lax_coordinates =
(33.9425, -118.408056) >>>
latitude, longitude =
lax_coordinates # 元组拆包
另外个很优雅的写法当属使
中间变交换两个变的值
>>> b, a = a, b
还可以 * 运算符把个可迭代
对象拆开作为函数的参数
>>> t = (20, 8) >>> divmod(*t)
(2, 4)
个函数可以元组的形式返回
多个值，然后调函数的代码就
能轻松地接受这些返回值。
_, filename = os.path.split('/
home/luciano/.ssh/idrsa.pub')
*来处剩下的元素
函数 *args 来获取确定数
的参数
在平赋值中，* 前缀只能在
个变名前，但是这个变
可以出现在赋值表达式的任意位
置
嵌套元组拆包
接受表达式的元组可以是嵌套式
的，如 (a, b, (c, d))。
只要这个接受元组的嵌套结构符
合表达式本身的嵌套结构，
Python 就可以作出正确的对
应。
具名元组
collections.namedtuple 是个
函数，它可以来构建个
带字段名的元组和个有名字的
类——这个带名字的类对调试程
序有很帮助。
namedtuple 构建的类的实
所消耗的内存跟元组是样的，
因为字段名都被存在对应的类
。
这个实跟普通的对象实起
来也要些，因为Python
会 __dict__ 来存放这些实的
属性。
除从普通元组那继承来的属
性之外，具名元组还有些
专有的属性。
_fields 类属性
个包含这个类所有字段名称的
元组
类法 _make(iterable)
_make() 通过接受个可迭代
对象来成这个类的个实，
它的作跟City(*delhi_data) 是
样的。
实法 _asdict()
_asdict() 把具名元组以
collections.OrderedDict 的形式
返回，我们可以它来把元组
的信息友好地呈现出来。
作为可变表的元组
除跟增减元素相关的法之
外，元组持表的其他所有
法。
元组没有 __reversed__ 法，
但是这个法只是个优化已，
reversed(my_tuple) 这个法在
没有 __reversed__ 的情况下也
是合法的。
切
为么切和区间会忽最后
个元素
当只有最后个位置信息时，我
们也可以快速看出切和区间
有个元素
当起位置信息都可时，我们
可以快速计算出切和区间的
度，后个数减去第个下标
（stop - start）即可。
这样做也让我们可以任意
个下标来把序分割成重叠的
两部分，只要写成 my_ list[:x]
和 my_list[x:] 就可以
对对象进切
我们还可以 s[a:b:c] 的形式对
s 在 a 和 b 之间以 c 为间隔取
值。c 的值还可以为负，负值意
味着反向取值。
对 seq[start:stop:step] 进求
值的时候，Python 会调 seq.
__getitem__(slice(start, stop,
step))。
可以给切命名，就像电表格
软件给单元格区域取名字
样。
>>> DESCRIPTION = slice(6,
40) >>> UNIT_PRICE =
slice(40, 52)
print(item[UNIT_PRICE],
item[DESCRIPTION])
多维切和省
[] 运算符还可以使以逗号分
开的多个索引或者是切
维的 numpy.ndarray 就可以
a[i, j] 这种形式来获取，抑或是
a[m:n, k:l] 的式来得到维
切
要正确处这种 [] 运算符的话，
对象的特殊法 __getitem__ 和
__setitem__ 需要以元组的形式
来接收 a[i, j] 中的索引。
Python 内置的序类型都是
维的，因此它们只持单的索
引，成对出现的索引是没有
的。
省在 Python 解析眼是
个符号，实际上它是 Ellipsis
对象的别名， Ellipsis 对象
是 ellipsis 类的单实。
给切赋值
如果把切放在赋值语的左
边，或把它作为 del 操作的对
象，我们就可以对序进嫁
接、切除或就地修改操作。
如果赋值的对象是个切，那
么赋值语的右侧必须是个可迭
代对象。即只有单独个值，
也要把它转换成可迭代的序。
l = list(range(10))
l[2:5] = 100 # TypeError
对序使+和*
在拼接的过程中，两个被操作的
序都会被修改，Python 会
新建个包含同样类型数据的序
来作为拼接的结果。
如果想要把个序复制份然
后再拼接起来，快捷的做法是
把这个序乘以个整数。同
样，这个操作会产个新序
如果在 a * n 这个语中，序
a 的元素是对其他可变对象的
引的话，你就需要格外注意
建由表组成的表
有时我们会需要初始化个嵌套
着个表的表
最好的选择是使表推导
👍 board = [['_'] * 3 for i in
range(3)]
👎 weird_board = [['_'] * 3] * 3
weird_board[1][2] = 'O'
[['_', '_', 'O'], ['_', '_', 'O'], ['_',
'_', 'O']]
序的增赋值
增赋值运算符 += 和 *= 的表
现取决于它们的第个操作对
象。
+= 背后的特殊法是
__iadd__（于“就地加
法” ） 。但是如果个类没有实
现这个法的话，Python 会退
步调 __add__。
a += b 如 果 a 实 现
__iadd__ 法， 就 会 调 这
个 法。 同 时 对 可 变 序
（ 如 list、bytearray 和
array.array）来说，a 会就地改
动，就像调 a.extend(b)
样。
如果 a 没有实现 __iadd__ 的
话，a += b 这个表达式的效果就
变得跟 a = a + b 样
变名会会被关联到新的对
象，完全取决于这个类型有没有
实现 __iadd__ 这个法。
总体来讲，可变序般都实现
__iadd__ 法，因此 += 是
就地加法。可变序根本就
持这个操作，对这个法的
实现也就从谈起。
对可变序进重复拼接操作
的话，效率会很低，因为每次都
有个新对象，解释需要把
原来对象中的元素先复制到新的
对象，然后再追加新的元素。
str 是个外，因为对字符
做 += 实在是太普遍，所以
CPython 对它做优化。
教训
要把可变对象放在元组。
增赋值是个原操作。 我
们刚才也看到， 它虽然抛出
异常， 但还是完成操作。
查看 Python 的字节码并难，
且它对我们解代码背后的运
机制很有帮助。
list.sort法和内置函数sorted
list.sort 法会就地排序表，
也就是说会把原表复制
份。
与 list.sort 相反的是内置函数
sorted，它会新建个表作为
返回值。
这个法可以接受任何形式的可
迭代对象作为参数，甚包括
可变序或成
管sorted 接受的是怎样的参
数，它最后都会返回个表。
bisect来管已排序的序
bisect 模块包含两个主要函数，
bisect 和 insort，两个函数都
分查找算法来在有序序中
查找或插元素。
bisect来搜索
bisect(haystack, needle) 在
haystack（草垛）搜索
needle（针）的位置，该位置满
的条件是，把 needle 插这
个位置之后，haystack 还能保持
升序。
bisect 函数其实是 bisect_right
函数的别名，后者还有个姊妹函
数叫 bisect_left。
bisect_left 返回的插位置是原
序中跟被插元素相等的元素
的位置，也就是新元素会被放置
于它相等的元素的前
bisect_right 返回的则是跟它相
等的元素之后的位置。
bisect.insort插新元素
排序很耗时，因此在得到个有
序序之后，我们最好能够保持
它的有序。
insort(seq, item) 把变 item
插到序 seq 中，并能保持
seq 的升序顺序。
insort 跟 bisect 样，有 lo 和
hi 两个可选参数来控制查找的
范围。它也有个变体叫
insort_left，这个变体在背后
的是 bisect_left。
当表是选时
虽然表既灵活简单，但对
各类需求时，我们可能会有好
的选择。
数组
如果我们需要个只包含数字的
表，那么 array.array list
效。
持所有跟可变序有关的操
作，包括 .pop、.insert
和 .extend。
还提供从件读取和存件的
快的法，如 .frombytes
和 .tofile。
Python 3.4 开始，数组类型
再持诸如 list.sort() 这种就地
排序法。
要给数组排序的话，得 sorted
函数新建个数组
a = array.array(a.typecode,
sorted(a))
内存视图
memoryview 是个内置类，它
能让户在复制内容的情况下
操作同个数组的同切。
memoryview.cast 的概念跟数组
模块类似，能同的式读写
同块内存数据，且内容字节
会随意移动。
memoryview.cast 会把同块内
存的内容打包成个全新的
memoryview 对象给你。
双向队和其他形式的队
collections.deque 类（双向队
）是个线程安全、可以快速
从两端添加或者删除元素的数据
类型。
双向队实现部分表所拥
有的法，也有些额外的符合
身设计的法
popleft 和 rotate
从队中间删除元素的操作会慢
些，因为它只对在头尾的操作
进优化。
append 和 popleft 都是原操
作，也就说是 deque 可以在多
线程程序中安全地当作先进先出
的栈使，使者需要担
资源锁的问题。
普通网友
- 粉丝: 17
- 资源: 314
最新资源
- 4399GameSem_116_13955_207551_6.apk
- python 3.9.19源码编译包
- php-8.2.18-Win32-vs16-x64.rar
- 字节跳动青训营-抖音项目
- SQL资料手册，语句教程，高级查询语句语法
- 上位机和串口建立 Modbus 协议进行数据传输，并使用 Mysql 数据库存储，能够实现实时温湿度显示和动态变化曲线，历史数据
- Attachment 1_chazhi.xlsx
- 安卓项目，实现虚拟摇杆通过wifi串口发送nema-0183协议实现小吊舱方向控制
- 基于modbus协议的大屏数据监控，使用modbus slave模拟数据，串口服务器获取温湿度
- 下载资源.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
评论0