python菜鸟入门经典100例（我使用了100个小例子）

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作者 |yk

来源 | Python与算法社区

1静态/动态OR强类型/弱类型

• 静态类型 vs 动态 编程语言
• 强类型 vs 弱类型 编程语言

1.1 类型检查

类型检查是一个验证和施加类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。例如，你不能拿一个string类型值除以浮点数。

用更简单的术语，类型检查仅仅就是查看变量和它们的类型，然后说这个表达式是合理的。

因此，现在我们知道类型检查是什么，明白这些术语真的很简单。

在静态类型语言(statically typed languages)中，类型检查发生在编译阶段(compile time)，然而，在动态类型语言(dynamically typed languages)中，类型检查发生在运行阶段(run time)

1.2 它意味着什么？

1.2.1 类型声明

静态类型(static): 所有的变量类型必须被显示地声明，因为这些信息在编译阶段就被需要。例如，在 Java 中

floatf=0.5

动态(Dynamic): 显示声明不被要求，因为类型赋值发生在运行阶段。例如在 Python 中，

f=0.5

1.2.2 性能

静态类型(static): 编译阶段做更多处理，但是运行时(run-time)性能更好

动态(Dynamic): 编译阶段更高效，但是运行时的类型检查会影响到性能

1.2.3 灵活性和出错

静态类型: 运行时出错机会更小，但是提供给程序员的灵活性不好

动态类型: 提供更多的灵活性但是运行时出错机会相对更大

1.2.4 记住

各种语言按照动态/静态，弱类型/强类型的划分：

==> Statically type-checked languages.

==> Dynamically type-checked languages.

1.3 什么是强类型/弱类型？

首先看下什么是强类型，在强类型中，不管在编译时还是运行时，一旦某个类型赋值给某个变量，它会持有这个类型，并且不能同其他类型在计算某个表达式时混合计算。例如在Python中：

data=5#在runtime时，被赋值为整形 data=data "xiaoming"#error

然而，在弱类型中，它是很容易与其他类型混合计算的，比如同样一门伟大的语言 Javascript，使用它：

vardata=5 data=data 'xiaoming'//string和int可以结合

1.4 结论

类型检查确保一个表达式中的变量类型是合法的。在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。

强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。

2 内置函数(63个)

1 abs()

绝对值或复数的模

In[1]:abs(-6) Out[1]:6

2 all()　　

接受一个迭代器，如果迭代器的所有元素都为真，那么返回True，否则返回False

In[2]:all([1,0,3,6]) Out[2]:False In[3]:all([1,2,3]) Out[3]:True

3 any()　　

接受一个迭代器，如果迭代器里有一个元素为真，那么返回True，否则返回False

In[4]:any([0,0,0,[]]) Out[4]:False In[5]:any([0,0,1]) Out[5]:True

4 ascii()　　

调用对象的repr() 方法，获得该方法的返回值

In[30]:classStudent(): ...:def__init__(self,id,name): ...:self.id=id ...:self.name=name ...:def__repr__(self): ...:return'id=' self.id ',name=' self.name In[33]:print(xiaoming) id=001,name=xiaoming In[34]:ascii(xiaoming) Out[34]:'id=001,name=xiaoming'

5 bin()

将十进制转换为二进制

In[35]:bin(10) Out[35]:'0b1010'

6 oct()

将十进制转换为八进制

In[36]:oct(9) Out[36]:'0o11'

7 hex()

将十进制转换为十六进制

In[37]:hex(15) Out[37]:'0xf'

8 bool()　　

测试一个对象是True, 还是False.

In[38]:bool([0,0,0]) Out[38]:True In[39]:bool([]) Out[39]:False In[40]:bool([1,0,1]) Out[40]:True

9 bytes()　　

将一个字符串转换成字节类型

In[44]:s="apple" In[45]:bytes(s,encoding='utf-8') Out[45]:b'apple'

10 str()　　

将字符类型、数值类型等转换为字符串类型

In[46]:integ=100 In[47]:str(integ) Out[47]:'100'

11 callable()　　

判断对象是否可以被调用，能被调用的对象就是一个callable 对象，比如函数 str, int 等都是可被调用的，但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的：

In[48]:callable(str) Out[48]:True In[49]:callable(int) Out[49]:True In[50]:xiaoming Out[50]:id=001,name=xiaoming In[51]:callable(xiaoming) Out[51]:False

12 chr()

查看十进制整数对应的ASCII字符

In[54]:chr(65) Out[54]:'A'

13 ord()

查看某个ascii对应的十进制数

In[60]:ord('A') Out[60]:65

14 classmethod()　　

classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。

In[66]:classStudent(): ...:def__init__(self,id,name): ...:self.id=id ...:self.name=name ...:def__repr__(self): ...:return'id=' self.id ',name=' self.name ...:@classmethod ...:deff(cls): ...:print(cls)

15 complie()　　

将字符串编译成python 能识别或可以执行的代码，也可以将文字读成字符串再编译。

In[74]:s="print('helloworld')" In[75]:r=compile(s,"<string>","exec") In[76]:r Out[76]:<codeobject<module>at0x0000000005DE75D0,file"<string>",line1> In[77]:exec(r) helloworld

16 complex()

创建一个复数

In[81]:complex(1,2) Out[81]:(1 2j)

17 delattr()　　

删除对象的属性

In[87]:delattr(xiaoming,'id') In[88]:hasattr(xiaoming,'id') Out[88]:False

18 dict()　　

创建数据字典

In[92]:dict() Out[92]:{} In[93]:dict(a='a',b='b') Out[93]:{'a':'a','b':'b'} In[94]:dict(zip(['a','b'],[1,2])) Out[94]:{'a':1,'b':2} In[95]:dict([('a',1),('b',2)]) Out[95]:{'a':1,'b':2}

19 dir()　　

不带参数时返回当前范围内的变量，方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。

In[96]:dir(xiaoming) Out[96]: ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name']

20 divmod()　　

分别取商和余数

In[97]:divmod(10,3) Out[97]:(3,1)

21 enumerate()　　

返回一个可以枚举的对象，该对象的next()方法将返回一个元组。

In[98]:s=["a","b","c"] ...:fori,vinenumerate(s,1): ...:print(i,v) ...: 1a 2b 3c

22 eval()　　

将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容

In[99]:s="1 3 5" ...:eval(s) ...: Out[99]:9

23 exec()　　

执行字符串或complie方法编译过的字符串，没有返回值

In[74]:s="print('helloworld')" In[75]:r=compile(s,"<string>","exec") In[76]:r Out[76]:<codeobject<module>at0x0000000005DE75D0,file"<string>",line1> In[77]:exec(r) helloworld

24 filter()　　

过滤器，构造一个序列，等价于

[itemforiteminiterablesiffunction(item)]

在函数中设定过滤条件，逐一循环迭代器中的元素，将返回值为True时的元素留下，形成一个filter类型数据。

In[101]:fil=filter(lambdax:x>10,[1,11,2,45,7,6,13]) In[102]:list(fil) Out[102]:[11,45,13]

25 float()　　

将一个字符串或整数转换为浮点数

In[103]:float(3) Out[103]:3.0

26 format()　　

格式化输出字符串，format(value, format_spec)实质上是调用了value的format(format_spec)方法。

In[104]:print("iam{0},age{1}".format("tom",18)) iamtom,age18

27 frozenset()　　

创建一个不可修改的集合。

In[105]:frozenset([1,1,3,2,3]) Out[105]:frozenset({1,2,3})

28 getattr()　　

获取对象的属性

In[106]:getattr(xiaoming,'name') Out[106]:'xiaoming'

29 globals()　　

返回一个描述当前全局变量的字典

30 hasattr()

In[110]:hasattr(xiaoming,'name') Out[110]:True In[111]:hasattr(xiaoming,'id') Out[111]:False

31 hash()　　

返回对象的哈希值

In[112]:hash(xiaoming) Out[112]:6139638

32 help()　　

返回对象的帮助文档

In[113]:help(xiaoming) HelponStudentinmodule__main__object: classStudent(builtins.object) |Methodsdefinedhere: | |__init__(self,id,name) | |__repr__(self) | |---------------------------------------------------------------------- |Datadescriptorsdefinedhere: | |__dict__ |dictionaryforinstancevariables(ifdefined) | |__weakref__ |listofweakreferencestotheobject(ifdefined)

33 id()　　

返回对象的内存地址

In[115]:id(xiaoming) Out[115]:98234208

34 input()　　

获取用户输入内容

In[116]:input() aa Out[116]:'aa'

35 int()　　

int(x, base =10) , x可能为字符串或数值，将x 转换为一个普通整数。如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围，一个长整数被返回。

In[120]:int('12',16) Out[120]:18

36 isinstance(object, classinfo)

判断object是否为类classinfo的实例，是返回true

In[20]:classStudent(): ...:...:def__init__(self,id,name): ...:...:self.id=id ...:...:self.name=name ...:...:def__repr__(self): ...:...:return'id=' self.id ',name=' self.name ...: In[21]:xiaoming=Student('001','xiaoming') In[22]:isinstance(xiaoming,Student) Out[22]:True

37 issubclass(class, classinfo)

如果class是classinfo类的子类，返回True：

In[27]:classundergraduate(Student): ...:defstudyClass(self): ...:pass ...:defattendActivity(self): ...:pass ...: In[28]:issubclass(undergraduate,Student) Out[28]:True In[29]:issubclass(object,Student) Out[29]:False In[30]:issubclass(Student,object) Out[30]:True

如果class是classinfo元组中某个元素的子类，也会返回True

In[26]:issubclass(int,(int,float)) Out[26]:True

38 iter(object, sentinel)

返回一个可迭代对象, sentinel可省略

In[72]:lst=[1,3,5] In[73]:foriiniter(lst): ...:print(i) ...: 1 3 5

sentinel 理解为迭代对象的哨兵，一旦迭代到此元素，立即终止：

In[81]:classTestIter(object): ...:def__init__(self): ...:self.l=[1,3,2,3,4,5] ...:self.i=iter(self.l) ...:def__call__(self):#定义了__call__方法的类的实例是可调用的 ...:item=next(self.i) ...:print("__call__iscalled,whichwouldreturn",item) ...:returnitem ...:def__iter__(self):#支持迭代协议(即定义有__iter__()函数) ...:print("__iter__iscalled!!") ...:returniter(self.l) ...: In[82]:t=TestIter() ...:t1=iter(t,3) ...:foriint1: ...:print(i) ...: __call__iscalled,whichwouldreturn1 1 __call__iscalled,whichwouldreturn3

39 len(s)

返回对象的长度（元素个数）

In[83]:dic={'a':1,'b':3} In[84]:len(dic) Out[84]:2

40 list([iterable])

返回可变序列类型

In[85]:list(map(lambdax:x%2==1,[1,3,2,4,1])) Out[85]:[True,True,False,False,True]

41 map(function, iterable, …)

返回一个将 function 应用于 iterable 中每一项并输出其结果的迭代器：

In[85]:list(map(lambdax:x%2==1,[1,3,2,4,1])) Out[85]:[True,True,False,False,True]

可以传入多个iterable对象，输出长度等于最短序列的长度：

In[88]:list(map(lambdax,y:x%2==1andy%2==0,[1,3,2,4,1],[3,2,1,2])) Out[88]:[False,True,False,False]

42 max(iterable,*[, key, default])

返回最大值：

In[99]:max(3,1,4,2,1) Out[99]:4 In[100]:max((),default=0) Out[100]:0 In[89]:di={'a':3,'b1':1,'c':4} In[90]:max(di) Out[90]:'c' In[102]:a=[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':' ...:xiaohong','age':20,'gender':'female'}] In[104]:max(a,key=lambdax:x['age']) Out[104]:{'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}

43 min(iterable,*[, key, default])

返回最小值

44 memoryview(obj)

返回由给定实参创建的“内存视图”对象， Python 代码访问一个对象的内部数据，只要该对象支持 缓冲区协议 而无需进行拷贝

45 next(iterator,[, default])

返回可迭代对象的下一个元素

In[129]:it=iter([5,3,4,1]) In[130]:next(it) Out[130]:5 In[131]:next(it) Out[131]:3 In[132]:next(it) Out[132]:4 In[133]:next(it) Out[133]:1 In[134]:next(it,0)#迭代到头，默认返回值为0 Out[134]:0 In[135]:next(it) ---------------------------------------------------------------------- stopIterationTraceback(mostrecentcalllast) <ipython-input-135-bc1ab118995a>in<module> ---->1next(it) StopIteration:

46 object()

返回一个没有特征的新对象。object 是所有类的基类。

In[137]:o=object() In[138]:type(o) Out[138]:object

47 open(file)

返回文件对象

In[146]:fo=open('D:/a.txt',mode='r',encoding='utf-8') In[147]:fo.read() Out[147]:'\ufefflifeisnotsolong,\nIusePythontoplay.'

mode取值表：

字符意义'r'读取（默认）'w'写入，并先截断文件'x'排它性创建，如果文件已存在则失败'a'写入，如果文件存在则在末尾追加'b'二进制模式't'文本模式（默认）' '打开用于更新（读取与写入）

48 pow(base, exp[, mod])

base为底的exp次幂，如果mod给出，取余

In[149]:pow(3,2,4) Out[149]:1

49 print(objects)

打印对象，此函数不解释

50 class property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

返回 property 属性，典型的用法：

classC: def__init__(self): self._x=None defgetx(self): returnself._x defsetx(self,value): self._x=value defdelx(self): delself._x #使用property类创建property属性 x=property(getx,setx,delx,"I'mthe'x'property.")

使用python装饰器，实现与上完全一样的效果代码：

classC: def__init__(self): self._x=None @property defx(self): returnself._x @x.setter defx(self,value): self._x=value @x.deleter defx(self): delself._x

51 range(stop)

range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列：

In[153]:range(11) Out[153]:range(0,11) In[154]:range(0,11,1) Out[154]:range(0,11)

52 reversed(seq)

返回一个反向的 iterator:

In[155]:rev=reversed([1,4,2,3,1]) In[156]:foriinrev: ...:print(i) ...: 1 3 2 4 1

53 round(number[, ndigits])

四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：

In[157]:round(10.0222222,3) Out[157]:10.022

54 class set([iterable])

返回一个set对象，可实现去重：

In[159]:a=[1,4,2,3,1] In[160]:set(a) Out[160]:{1,2,3,4}

55 class slice(stop)

class slice(start, stop[, step])

返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象

In[170]:a=[1,4,2,3,1] In[171]:a[slice(0,5,2)]#等价于a[0:5:2] Out[171]:[1,2,1]

56 sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

排序：

In[174]:a=[1,4,2,3,1] In[175]:sorted(a,reverse=True) Out[175]:[4,3,2,1,1] In[178]:a=[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':' ...:xiaohong','age':20,'gender':'female'}] In[180]:sorted(a,key=lambdax:x['age'],reverse=False) Out[180]: [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'}, {'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]

57 @`staticmethod

将方法转换为静态方法，不做解释

58 vars()

返回模块、类、实例或任何其它具有 __dict__属性的对象的 __dict__ 属性

In[2]:vars() Out[2]: {'__name__':'__main__', '__doc__':'AutomaticallycreatedmoduleforIPythoninteractiveenvironment', '__package__':None, '__loader__':None, '__spec__':None, '__builtin__':<module'builtins'(built-in)>, '__builtins__':<module'builtins'(built-in)>, '_ih':['','vars([1,2,3])','vars()'], '_oh':{}, '_dh':['C:\\Windows\\system32'], 'In':['','vars([1,2,3])','vars()'], 'Out':{}, 'get_ipython':<boundmethodInteractiveShell.get_ipythonof<IPython.terminal.interactiveshell.TerminalInteractiveShellobjectat0x0000026004D91C50>>, 'exit':<IPython.core.autocall.ExitAutocallat0x26006011048>, 'quit':<IPython.core.autocall.ExitAutocallat0x26006011048>, '_':'', '__':'', '___':'', '_i':'vars([1,2,3])', '_ii':'', '_iii':'', '_i1':'vars([1,2,3])', '_i2':'vars()'}

59 sum(iterable, /, start=0)

求和：

In[181]:a=[1,4,2,3,1] In[182]:sum(a) Out[182]:11 In[185]:sum(a,10)#求和的初始值为10 Out[185]:21

60 super([type[, object-or-type]])

返回一个代理对象，它会将方法调用委托给 type 的父类或兄弟类

61 tuple([iterable])

虽然被称为函数，但 tuple 实际上是一个不可变的序列类型

62 class type(object)

class type(name, bases, dict)

传入一个参数时，返回 object 的类型：

In[186]:type(xiaoming) Out[186]:__main__.Student In[187]:type(tuple()) Out[187]:tuple

63 zip(*iterables)

创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器：

In[188]:x=[3,2,1] In[189]:y=[4,5,6] In[190]:list(zip(y,x)) Out[190]:[(4,3),(5,2),(6,1)] In[191]:a=range(5) In[192]:b=list('abcde') In[193]:b Out[193]:['a','b','c','d','e'] In[194]:[str(y) str(x)forx,yinzip(a,b)] Out[194]:['a0','b1','c2','d3','e4']

3 列表生成式

python里面[] 表示一个列表，对容器类型的数据进行运算和操作，生成新的列表最高效、快速的办法，就是列表生成式。它优雅、简洁，值得大家多多使用！今天盘点列表生成式在工作中的主要使用场景。

3.1 入门例子

1

range快速生成连续列表

In[1]:a=range(11) In[2]:a Out[2]:range(0,11) In[3]:list(a) Out[3]:[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

2

对列表里面的数据进行运算后重新生成一个新的列表：

In[5]:a=range(0,11) In[6]:b=[x**2forxina] In[7]:b Out[7]:[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]

3

对一个列表里面的数据筛选，只计算[0,11) 中偶数的平方：

In[10]:a=range(11) In[11]:c=[x**2forxinaifx%2==0] In[12]:c Out[12]:[0,4,16,36,64,100]

4

前面列表生成式都只传一个参数x，带有两个参数的运算：

In[13]:a=range(5) In[14]:b=['a','b','c','d','e'] In[20]:c=[str(y) str(x)forx,yinzip(a,b)] In[21]:c Out[21]:['a0','b1','c2','d3','e4']

3.2 中级例子

5

结合字典，打印键值对：

In[22]:a={'a':1,'b':2,'c':3} In[23]:b=[k '=' vfork,vina.items()] In[24]:b=[k '=' str(v)fork,vina.items()] In[25]:b Out[25]:['a=1','b=2','c=3']

6

输出某个目录下的所有文件和文件夹的名称：

In[33]:[dfordinos.listdir('d:/summary')] Out[33]:['a.txt.txt','python-100']

7

列表中所有单词都转化为小写：

In[34]:a=['Hello','World','2019Python'] In[35]:[w.lower()forwina] Out[35]:['hello','world','2019python']

3.3 高级例子

8

将值分组：

In[36]:defbifurcate(lst,filter): ...:return[ ...:[xfori,xinenumerate(lst)iffilter[i]==True], ...:[xfori,xinenumerate(lst)iffilter[i]==False] ...:] ...: In[37]:bifurcate(['beep','boop','foo','bar'],[True,True,False,True]) Out[37]:[['beep','boop','bar'],['foo']]

9

进一步抽象例子8，根据指定函数fn 对lst 分组：

In[38]:defbifurcate_by(lst,fn): ...:return[ ...:[xforxinlstiffn(x)], ...:[xforxinlstifnotfn(x)] ...:] ...: In[39]:bifurcate_by(['beep','boop','foo','bar'],lambdax:x[0]=='b') Out[39]:[['beep','boop','bar'],['foo']]

10

返回可迭代对象的差集，注意首先都把a, b用set 包装

In[53]:defdifference(a,b): ...:_a,_b=set(a),set(b) ...:return[itemforitemin_aifitemnotin_b] ...: ...: In[54]:difference([1,1,2,3,3],[1,2,4]) Out[54]:[3]

11

进一步抽象10，根据函数fn 映射后选取差集，如下列表元素分别为单个元素和字典的例子：

In[61]:defdifference_by(a,b,fn): ...:...:_b=set(map(fn,b)) ...:...:return[itemforiteminaiffn(item)notin_b] ...:...: ...: In[62]:frommathimportfloor ...:difference_by([2.1,1.2],[2.3,3.4],floor) Out[62]:[1.2] In[63]:difference_by([{'x':2},{'x':1}],[{'x':1}],lambdav:v['x']) Out[63]:[{'x':2}]

12

过滤非重复值，结合list 的count( 统计出元素在列表中出现次数)：

In[64]:deffilter_non_unique(lst): ...:return[itemforiteminlstiflst.count(item)==1] In[65]:filter_non_unique([1,2,2,3,4,4,5]) Out[65]:[1,3,5]

4 Collections

Python有许多很好的库(libraries)，实现这些功能只需要几行代码。今天介绍一个库：collections. 这个模块提供容器相关的更高性能的数据类型，它们提供比通用容器 dict, list, set 和tuple更强大的功能。

今天介绍其中三种数据类型，最后你可能会惊讶它们怎么这么好用。

4.1 NamedTuple

对于数据分析或机器学习领域，用好namedtuples 会写出可读性强、易于维护的代码。大家回忆这种熟悉的场景，你正在做特征工程，因为你尤其喜爱list, 所以把一堆特征放到一个list 中，然后喂到机器学习模型中。很快，你将会意识到数百个特征位于此list 中，这就是事情变得糟糕的开始。

In[10]:feature=['age','height','name'] In[11]:data=[[10,1,'xiaoming'],[12,1,5,'xiaohong']] In[12]:data[0][0]#只能靠整数索引到某个特征，0对应age Out[12]:10

某天，你想使用某个特征，这时比较棘手，你不知道它的index！更糟糕的是，当你准备离职要交接工作时，他们看到一个一个的数字型索引，完全对不上哪个和哪个，他们懵逼，你也尴尬。

如果我们使用NamedTuples去处理以上数据，乱为一团的事情将会迅速变得井然有序：

In[4]:Person=namedtuple('Person',['age','height','name']) In[15]:data2=[Person(10,1.4,'xiaoming'),Person(12,1.5,'xiaohong')] In[16]:data2[0].age Out[16]:10

仅仅几行代码，我们将会很容易索引到第0行数据的age属性取值，这在实际中真是太好用。你告别indexes访问你的数据集中的特征值，而是使用更加人性化，可读性强的names索引。

NamedTuples会使得代码易读、更易维护。

4.2 Counter

Counter正如名字那样，它的主要功能就是计数。这听起来简单，但是我们在分析数据时，基本都会涉及计数，真的家常便饭。

习惯使用list 的看过来，有一些数值已经放在一个list中：

skuPurchaseCount=[3,8,3,10,3,3,1,3,7,6,1,2,7,0,7,9,1,5,1,0] In[33]:foriinskuPurchaseCount: ...:ifcountdict.get(i)isNone: ...:countdict[i]=1 ...:else: ...:countdict[i] =1 In[34]:countdict Out[34]:{3:5,8:1,10:1,1:4,7:3,6:1,2:1,0:2,9:1,5:1}

如果使用Counter，我们可以写出更简化的代码：

In[35]:fromcollectionsimportCounter In[42]:Counter(skuPurchaseCount).most_common() Out[42]: [(3,5),(1,4),(7,3),(0,2),(8,1),(10,1),(6,1),(2,1),(9,1),(5,1)]

仅仅一行代码，我们便输出统计计数结果，并且是一个按照次数统计出来的由大到小排序好的tuples列表，因此我们很快就会看到，购买3次是出现最多的，一共5次。

购买为1次的占多数，属于长尾。

4.3 DefaultDict

DefaultDict是一个被初始化的字典，也就是每个键都已经被访问一次：

In[53]:d=defaultdict(int) In[54]:forkin'collections': ...:d[k] =1 In[55]:d Out[55]: defaultdict(int, {'c':2,'o':2,'l':2,'e':1,'t':1,'i':1,'n':1,'s':1})

一般地，当你尝试访问一个不在字典中的值时，将会抛出一个异常。但是defaultdict可以帮助我们初始化，它的参数作为default_factory. 在上面例子中，将生成 int对象，意思是默认值为int 型，并设定初始值为0，所以我们可以很容易地统计每个字符出现的次数。

Simple and clean!

更有用的一个使用场景，我们有很多种商品，在每秒内下单次数的统计数据如下：

In[56]:data=[('iphone11',103),('华为macbook-SKU1232',210),('iphone11',21),(' ...:华为macbook-SKU1232',100)] In[57]:d=defaultdict(list) In[58]:foreleindata: ...:d[ele[0]].append(ele[1]) In[59]:d Out[59]:defaultdict(list,{'iphone11':[103,21],'华为macbook-SKU1232':[210,100]})

上面例子default_dict取值为list, 因此，我们可以立即append一个元素到list中，更简洁。

总结

至此，你已经了解collections库中的三个类型，它们确实太好用，大家可以操练起来了！

5 itertools: 高效节省内存的方法

Python循环这样写，高效节省内存100倍

5.0 前言

说到处理循环，我们习惯使用for, while等，比如依次打印每个列表中的字符：

lis=['I','love','python'] foriinlis: print(i) I love python

在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。

你可能首先要面临，也可能被你忽视，最后代码都写好后，才可能暴露出的一个问题:outofmemory, 这在实际项目中经常遇到。

这个问题提醒我们，处理数据时，如何写出高效利用内存的程序，就显得很重要。今天，我们就来探讨如何高效利用内存，节省内存同时还能把事情办好。

其实，Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事，它就是 itertools 模块，这里面几个函数的功能其实很好理解。

我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

OK，let's go. Hope you enjoy the journey!

5.1 拼接元素

itertools 中的chain 函数实现元素拼接，原型如下，参数*表示个数可变的参数

chain(iterables)

应用如下：

In[33]:list(chain(['I','love'],['python'],['very','much'])) Out[33]:['I','love','python','very','much']

哇，不能再好用了，它有点join的味道，但是比join强，它的重点在于参数都是可迭代的实例。

那么，chain如何实现高效节省内存的呢？chain大概的实现代码如下：

defchain(*iterables): foritiniterables: forelementinit: yieldelement

以上代码不难理解，chain本质返回一个生成器，所以它实际上是一次读入一个元素到内存，所以做到最高效地节省内存。

5.2 逐个累积

返回列表的累积汇总值，原型：

accumulate(iterable[, func, *, initial=None])

应用如下：

In[36]:list(accumulate([1,2,3,4,5,6],lambdax,y:x*y)) Out[36]:[1,2,6,24,120,720]

accumulate大概的实现代码如下：

defaccumulate(iterable,func=operator.add,*,initial=None): it=iter(iterable) total=initial ifinitialisNone: try: total=next(it) exceptStopIteration: return yieldtotal forelementinit: total=func(total,element) yieldtotal

以上代码，你还好吗？与chain简单的yield不同，此处稍微复杂一点，yield有点像return，所以 yield total那行直接就返回一个元素，也就是iterable的第一个元素，因为任何时候这个函数返回的第一个元素就是它的第一个。又因为yield返回的是一个generator对象，比如名字gen，所以next(gen)时，代码将会执行到 for element in it:这行，而此时的迭代器it 已经指到iterable的第二个元素，OK，相信你懂了！

5.3 漏斗筛选

它是compress 函数，功能类似于漏斗功能，所以我称它为漏斗筛选，原型：

compress(data, selectors)

In[38]:list(compress('abcdefg',[1,1,0,1])) Out[38]:['a','b','d']

容易看出，compress返回的元素个数等于两个参数中较短的列表长度。

它的大概实现代码：

defcompress(data,selectors): return(dford,sinzip(data,selectors)ifs)

这个函数非常好用

5.4 段位筛选

扫描列表，不满足条件处开始往后保留，原型如下：

dropwhile(predicate, iterable)

应用例子：

In[39]:list(dropwhile(lambdax:x<3,[1,0,2,4,1,1,3,5,-5])) Out[39]:[4,1,1,3,5,-5]

实现它的大概代码如下：

defdropwhile(predicate,iterable): iterable=iter(iterable) forxiniterable: ifnotpredicate(x): yieldx break forxiniterable: yieldx

5.5 段位筛选2

扫描列表，只要满足条件就从可迭代对象中返回元素，直到不满足条件为止，原型如下：

takewhile(predicate, iterable)

应用例子：

In[43]:list(takewhile(lambdax:x<5,[1,4,6,4,1])) Out[43]:[1,4]

实现它的大概代码如下：

deftakewhile(predicate,iterable): forxiniterable: ifpredicate(x): yieldx else: break#立即返回

5.6 次品筛选

扫描列表，只要不满足条件都保留，原型如下：

dropwhile(predicate, iterable)

应用例子：

In[40]:list(filterfalse(lambdax:x%2==0,[1,2,3,4,5,6])) Out[40]:[1,3,5]

实现它的大概代码如下：

defdropwhile(predicate,iterable): iterable=iter(iterable) forxiniterable: ifnotpredicate(x): yieldx break forxiniterable: yieldx

5.7 切片筛选

Python中的普通切片操作，比如：

lis=[1,3,2,1] lis[:1]

它们的缺陷还是lis 必须全部载入内存，所以更节省内存的操作islice，原型如下：

islice(iterable, start, stop[, step])

应用例子：

In[41]:list(islice('abcdefg',1,4,2)) Out[41]:['b','d']

实现它的大概代码如下：

defislice(iterable,*args): s=slice(*args) start,stop,step=s.startor0,s.stoporsys.maxsize,s.stepor1 it=iter(range(start,stop,step)) try: nexti=next(it) exceptStopIteration: fori,elementinzip(range(start),iterable): pass return try: fori,elementinenumerate(iterable): ifi==nexti: yieldelement nexti=next(it) exceptStopIteration: fori,elementinzip(range(i 1,stop),iterable): pass

巧妙利用生成器迭代结束时会抛出异常StopIteration，做一些边界处理的事情。

5.8 细胞分裂

tee函数类似于我们熟知的细胞分裂，它能复制原迭代器n个，原型如下：

tee(iterable, n=2)

应用如下，可以看出复制出的两个迭代器是独立的

a=tee([1,4,6,4,1],2) In[51]:next(a[0]) Out[51]:1 In[52]:next(a[1]) Out[52]:1

实现它的代码大概如下：

deftee(iterable,n=2): it=iter(iterable) deques=[collections.deque()foriinrange(n)] defgen(mydeque): whileTrue: ifnotmydeque: try: newval=next(it) exceptStopIteration: return fordindeques: d.append(newval) yieldmydeque.popleft() returntuple(gen(d)fordindeques)

tee 实现内部使用一个队列类型deques，起初生成空队列，向复制出来的每个队列中添加元素newval, 同时yield 当前被调用的mydeque中的最左元素。

5.9 map变体

starmap可以看做是map的变体，它能更加节省内存，同时iterable的元素必须也为可迭代对象，原型如下：

starmap(function, iterable)

应用它：

In[63]:list(starmap(lambdax,y:str(x) '-' str(y),[('a',1),('b',2),('c',3)])) Out[63]:['a-1','b-2','c-3']

starmap的实现细节如下：

defstarmap(function,iterable): forargsiniterable: yieldfunction(*args)

5.10 复制元素

repeat实现复制元素n次，原型如下：

repeat(object[, times])

应用如下：

In[66]:list(repeat(6,3)) Out[66]:[6,6,6] In[67]:list(repeat([1,2,3],2)) Out[67]:[[1,2,3],[1,2,3]]

它的实现细节大概如下：

defrepeat(object,times=None): iftimesisNone:#如果times不设置，将一直repeat下去 whileTrue: yieldobject else: foriinrange(times): yieldobject

5.11 笛卡尔积

笛卡尔积实现的效果同下：

((x,y)forxinAforyinB)

所以，笛卡尔积的实现效果如下：

In[68]:list(product('ABCD','xy')) Out[68]: [('A','x'), ('A','y'), ('B','x'), ('B','y'), ('C','x'), ('C','y'), ('D','x'), ('D','y')]

它的实现细节：

defproduct(*args,repeat=1): pools=[tuple(pool)forpoolinargs]*repeat result=[[]] forpoolinpools: result=[x [y]forxinresultforyinpool] forprodinresult: yieldtuple(prod)

5.12 加强版zip

组合值。若可迭代对象的长度未对齐，将根据 fillvalue 填充缺失值，注意：迭代持续到耗光最长的可迭代对象，效果如下：

In[69]:list(zip_longest('ABCD','xy',fillvalue='-')) Out[69]:[('A','x'),('B','y'),('C','-'),('D','-')]

它的实现细节：

defzip_longest(*args,fillvalue=None): iterators=[iter(it)foritinargs] num_active=len(iterators) ifnotnum_active: return whileTrue: values=[] fori,itinenumerate(iterators): try: value=next(it) exceptStopIteration: num_active-=1 ifnotnum_active: return iterators[i]=repeat(fillvalue) value=fillvalue values.append(value) yieldtuple(values)

它里面使用repeat，也就是在可迭代对象的长度未对齐时，根据 fillvalue 填充缺失值。理解上面代码的关键是迭代器对象(iter)，next方法的特殊性：

In[74]:fori,itinenumerate([iter([1,2,3]),iter(['x','y'])]): ...:print(next(it)) #输出： 1 x

结合这个提示再理解上面代码，就不会吃力。

5.13 总结

Python的itertools模块提供的节省内存的高效迭代器，里面实现基本都借助于生成器，所以一方面了解这12个函数所实现的基本功能，同时也能加深对生成器(generator)的理解，为我们写出更加高效、简洁、漂亮的代码打下坚实基础。

6 模块

太好了，一分钟带你分清Python的模块、包和库

6.1 模块

一个.py文件就称之为一个模块（Module），一个模块里可能会包含很多函数，函数命名时，尽量不要与内置函数名字冲突。

常见的内置函数见文章：

Pandas的concat.py模块如下：

img

里面包括3个函数和1个类

注意：

系统自带了sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。检查方法是在Python交互环境执行import abc，若成功则说明系统存在此模块。

6.2 包

包（Package）下有多个模块，如下为pandas 的reshape 包，里面包括多个.py 文件。

img

里面有一个.py文件比较特殊，也是每个包下必须包括的，它是__init__.py

__init__.py可以是空文件，在此处reshape包下的这个文件就是空的。当然，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块。模块__init__.py的模块名在此处就是reshape。

可以有多级层次的包结构。比如pandas的core包，含有如下的目录结构：

img

6.3 库

库是指具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。

标准库：python里那些自带的模块

第三方库：就是由其他的第三方机构，发布的具有特定功能的模块。比如2018年最受欢迎的几个库：TensorFlow、pandas、scikit-learn、PyTorch、Matplotlib、Keras、NumPy、SciPy、Apache MXNet、Theano、Bokeh、XGBoost、Gensim、Scrapy、Caffe

自定义模块：用户自己可以自行编写模块，然后使用。

导入模块与包都是通过import来导入的

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