Python进阶强化训练之数据结构与算法进阶
如何在列表、字典、集合中根据条件筛选数据？
实际问题
- 过滤列表中的负数
- 筛选出字典种值高于90的项
- 筛选出集合种能被3整出的元素
围绕上面三个问题我们来进行讨论，比如下面有一个列表：
>>>from random import randint >>>li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)] >>>li [-10, -9, 1, 10, -3, -7, -6, -7, 4, -5]
我们常规的做法就是通过for循环对列表中的每一个值进行迭代，然后判断如果值大于等于0，就确定这个值是一个整数，否则就丢弃，比如下面的代码：
>>>result = [] >>>for n in li: # 如果这个元素大于等于0 ... if n >= 0: # 加入的result列表中 ... result.append(n) ... >>>result [1, 10, 4]
实例
本篇所有的代码均在Python 3.5.x种运行，如果你使用的是python 2.7.x，那么请自行测试，在此之前，请导入一下模块用于测试：
# 用于生成随机数 >>>from random import randint # 准确测量小段代码的执行时间 >>>import timeit
请仔细阅读下面的代码，看完后你将会有不一样的收获。
列表
- filter函数
生成一个随机列表
>>>li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)] >>>li [6, -8, 9, 3, 3, 8, 9, -4, 9, -6]
# x=列表中的一个元素，有多少个元素就迭代多少次 >>>result = filter(lambda x: x >=0, li) >>>for n in result: ... print(n) ... 6 9 3 3 8 9 9
- 列表解析
生成一个随机列表
>>>li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)] >>>li [8, -5, -2, 8, 9, 4, -6, -5, 5, 4]
>>>[x for x in li if x >=0 ] [8, 8, 9, 4, 5, 4]
- filter与列表解析性能对比
使用filter执行时间
>>>timeit.Timer('filter(lambda x: x >=0, [4, -1, 1, 3, -10, 5, -8, 0, 6, 3])').timeit()
0.38938787838583266使用列表解析执行时间
>>>timeit.Timer('[x for x in [4, -1, 1, 3, -10, 5, -8, 0, 6, 3] if x >=0 ]').timeit()
1.1142896312373978通过以上的测试可以看出filter的执行时间明显比列表解析要快些，当然这并不是一个非常准确的数字，还是有待考察的。
字典
先随机生成一个字典：
>>>dic = { x: randint(60, 100) for x in range(1, 21) }
>>>dic
{1: 61, 2: 75, 3: 69, 4: 70, 5: 79, 6: 90, 7: 74, 8: 85, 9: 77, 10: 86, 11: 93, 12: 96, 13: 86, 14: 79, 15: 60, 16: 84, 17: 70, 18: 72, 19: 61, 20: 87}- 字典解析
>>>{ k: v for k, v in dic.items() if v > 90 }
{11: 93, 12: 96}集合
生成一个集合：
>>>li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
>>>s = set(li)
>>>s
{0, 1, 3, 4, 7, -9, -8}- 集合解析
>>>{ x for x in s if x % 3 == 0 }
{0, 3, -9}如何为元组中的每个元素命名、提高程序可读性？
实际问题
某校的学生信息系统中的数据存储格式如下：
(名字,年龄,性别,邮箱地址)
比如有如下学生信息:
student1 = ('Hello', 15, 'Schoolboy', '[email protected]')
student2 = ('World', 16, 'Girls', '[email protected]')
student3 = ('ansheng', 20, 'Schoolboy', '[email protected]')
.....通常我们会以如下方式进行取值：
>>>student1[2] 'Schoolboy' >>>student1[3] '[email protected]'
在代码比较多的情况下，使用大量的索引进行访问会降低程序的可读性，如何解决这个问题呢？
方案1
定义类似于其他语言的枚举类型，也就是定义一系列的数值常量.
# 创建一个学生
>>>student = ('ansheng', 20, 'Schoolboy', '[email protected]')
# 定义常量
>>>NAME, AGE, SEX, EMAIL = range(4)
# 通过常量进行取值
>>>student[NAME]
'ansheng'
>>>student[AGE]
20
>>>student[EMAIL]
'[email protected]'方案2
使用标准库中的collections.namedtuple替代内置的tuple
>>>from collections import namedtuple
>>>Student = namedtuple('Student', ['name','age','sex','email'])
>>>s = Student('ansheng', 20, 'Schoolboy', '[email protected]')
>>>s
Student(name='ansheng', age=20, sex='Schoolboy', email='[email protected]')
# 使用属性进行访问
>>>s.name
'ansheng'
>>>s.age
20
>>>s.sex
'Schoolboy's是tuple的一个子类
>>>isinstance(s, tuple) True
如何统计序列中元素的出现频度？
实际问题
- 某随机的列表中，找出出现次数最高的三个元素，他们的出现次数是多少？
- 对某英文文章的单词进行词频统计，找出出现次数最高的10个单词，他们出现的次数是多少？
解决方案
使用collections.Counter对象，将序列传入Counter的构造器，得到Counter对象是元素频度的字典，Counter.most_common(n)方法得到频度最高的n个元素的列表
实例
- 常规的解决方法
生成随机序列的列表
>>>from random import randint >>>li = [randint(0, 20) for _ in range(30)] >>>li [14, 11, 10, 13, 19, 10, 3, 17, 12, 13, 18, 5, 10, 1, 9, 17, 1, 8, 3, 15, 8, 3, 20, 10, 9, 20, 6, 13, 8, 20]
以字典的形式创建每个数字出现的次数，
# 默认的出现次数为0
>>>count = dict.fromkeys(li, 0)
>>>count
{1: 0, 3: 0, 5: 0, 6: 0, 8: 0, 9: 0, 10: 0, 11: 0, 12: 0, 13: 0, 14: 0, 15: 0, 17: 0, 18: 0, 19: 0, 20: 0}每遇到一个x(列表中的数)，就去字典中让值+1
>>>for x in li:
... count[x] += 1
...
>>>count
{1: 2, 3: 3, 5: 1, 6: 1, 8: 3, 9: 2, 10: 4, 11: 1, 12: 1, 13: 3, 14: 1, 15: 1, 17: 2, 18: 1, 19: 1, 20: 3}然后循环count找到最大的三个数字，取出来就好。
- 使用
collections.Counter对象
# 导入Counter >>>from collections import Counter
>>>count = Counter(li)
>>>count
Counter({10: 4, 3: 3, 8: 3, 13: 3, 20: 3, 1: 2, 9: 2, 17: 2, 5: 1, 6: 1, 11: 1, 12: 1, 14: 1, 15: 1, 18: 1, 19: 1})
>>>count.most_common(3)
[(10, 4), (3, 3), (8, 3)]- 英文文章词频统计实例
>>>from collections import Counter
>>>import re
>>>txt = open('jquery.cookie.js').read()
>>>count = Counter(re.split('\W+', txt))
>>>count
Counter({'s': 20, 'cookie': 18, 'options': 16, 'value': 12, 'function': 11, 'key': 10, 'var': 10, 'return': 9, 'expires': 8, 'if': 8, 'config': 8, 't': 6, 'result': 5, 'the': 5, 'a': 5, 'it': 5, '1': 4, 'decode': 4, 'i': 4, 'converter': 4, 'factory': 4, 'undefined': 4, 'cookies': 4, 'read': 3, 'domain': 3, 'g': 3, 'encode': 3, 'raw': 3, 'path': 3, 'name': 3, 'replace': 3, 'typeof': 3, 'parts': 3, 'we': 3, 'define': 3, 'document': 3, 'is': 3, 'pluses': 3, 'jquery': 3, 'If': 3, '': 2, 'else': 2, 'for': 2, 'object': 2, 'can': 2, 'json': 2, 'join': 2, 'days': 2, 'not': 2, 'jQuery': 2, 'in': 2, 'l': 2, 'parse': 2, 'ignore': 2, 'split': 2, 'isFunction': 2, 'unusable': 2, 'stringifyCookieValue': 2, 'secure': 2, 'extend': 2, 'decodeURIComponent': 2, 'parseCookieValue': 2, 'JSON': 2, '0': 2, 'defaults': 2, 'extending': 1, 'storing': 1, 'Copyright': 1, 'thus': 1, 'use': 1, 'place': 1, 'require': 1, 'max': 1, 'length': 1, 'according': 1, 'AMD': 1, 'carhartl': 1, 'first': 1, 'globals': 1, 'catch': 1, 'https': 1, 'are': 1, 'try': 1, 'Write': 1, 'spaces': 1, 'written': 1, 'array': 1, 'age': 1, 'supported': 1, 'attribute': 1, 'under': 1, 'exports': 1, 'that': 1, 'Klaus': 1, 'RFC2068': 1, 'Replace': 1, 'as': 1, 'shift': 1, 'Prevent': 1, '864e': 1, 'slice': 1, 'prevents': 1, 'stringify': 1, 'loop': 1, 'e': 1, 'at': 1, 'v1': 1, '5': 1, 'com': 1, 'when': 1, 'toUTCString': 1, 'setTime': 1, 'CommonJS': 1, 'false': 1, 'amd': 1, 'Plugin': 1, 'quoted': 1, 'couldn': 1, 'an': 1, 'no': 1, 'github': 1, 'argument': 1, 'Must': 1, 'license': 1, 'second': 1, 'break': 1, 'Browser': 1, 'IE': 1, 'Date': 1, 'to': 1, 'prevent': 1, 'To': 1, 'Released': 1, 'by': 1, 'with': 1, 'Cookie': 1, 'Also': 1, 'indexOf': 1, 'there': 1, 'side': 1, 'MIT': 1, 'odd': 1, 'case': 1, 'number': 1, 'encodeURIComponent': 1, 'calling': 1, 'Hartl': 1, 'unescape': 1, 'all': 1, 'removeCookie': 1, 'Read': 1, 'new': 1, 'assign': 1, 'fresh': 1, 'server': 1, '2013': 1, 'String': 1, 'empty': 1, '4': 1, 'This': 1, 'alter': 1})
>>>count.most_common(10)
[('s', 20), ('cookie', 18), ('options', 16), ('value', 12), ('function', 11), ('key', 10), ('var', 10), ('return', 9), ('expires', 8), ('if', 8)]如何根据字典中值的大小, 对字典中的项排序？
实际问题
某班英语成绩以字典形式进行存储，格式为：
{
'ansheng': 79,
'Jim': 66,
'Hello': 99,
...
}要求根据成绩高低，计算学生排名。
解决方案
使用内置函数sorted()，但是默认情况下sorted()并不能对字典进行排序，这里提供了两种解决方法：
- 利用
zip()将字典数据转化为元组然后把值传给sorted()进行排序 - 传递
sorted()函数的key参数
实例
先创建一个成绩单：
>>>from random import randint
>>>Transcripts = { x: randint(60,100) for x in 'xyzabc' }
>>>Transcripts
{'z': 61, 'x': 74, 'b': 81, 'c': 65, 'y': 88, 'a': 98}使用sorted()进行排序的时候是以字典的key进行的
>>>sorted(Transcripts) ['a', 'b', 'c', 'x', 'y', 'z']
- 第一种解决方法
获取字典的所有建
>>>Transcripts.keys() dict_keys(['z', 'x', 'b', 'c', 'y', 'a'])
获取字典所有的值
>>>Transcripts.values() dict_values([61, 74, 81, 65, 88, 98])
通过zip()把字典转换为元组
>>>T = zip(Transcripts.values(), Transcripts.keys())
通过sorted()进行排序得到结果
>>>sorted(T) [(61, 'z'), (65, 'c'), (74, 'x'), (81, 'b'), (88, 'y'), (98, 'a')]
元组在进行比较的时候是先从第一个元素进行比较，如果比较值为True，则后面的就不进行比较：
>>>(100, 'a') > (50, 'b') True >>>(50, 'a') > (50, 'b') # a不大于b，返回False False
- 第二种解决方法
>>>Transcripts.items()
dict_items([('z', 61), ('x', 74), ('b', 81), ('c', 65), ('y', 88), ('a', 98)])
# key需要传入一个函数，每次迭代Transcripts.items()的时候，把第一个元素传入进去，然后进行排序
>>>sorted(Transcripts.items(), key=lambda x: x[1])
[('z', 61), ('c', 65), ('x', 74), ('b', 81), ('y', 88), ('a', 98)]如何快速找到多个字典中的公共键(key)？
在每一个字典中都会出现的键称之为公共键。
>>>from random import randint, sample
# abcdefg是随机产生的key，每次随机取3-6个key
>>>sample('abcdefg', randint(3, 6))
['g', 'f', 'c', 'a', 'e', 'd']生成随机的字典
>>>s1 = { x: randint(1, 4) for x in sample('abcdefg', randint(3, 6)) }
>>>s2 = { x: randint(1, 4) for x in sample('abcdefg', randint(3, 6)) }
>>>s3 = { x: randint(1, 4) for x in sample('abcdefg', randint(3, 6)) }
>>>s1
{'c': 3, 'g': 1, 'e': 2}
>>>s2
{'a': 2, 'f': 2, 'g': 3, 'e': 1, 'd': 2}
>>>s3
{'a': 2, 'c': 2, 'e': 2, 'f': 4}解决方案
- 传统的做法如下:
# 生成一个列表 >>>res = [] # 循环s1字典的所有键 >>>for k in s1: # 如果键在s2和s3中都存在就添加到res列表中 ... if k in s2 and k in s3: ... res.append(k) ... >>>res # 得到的键e，在s2和s3中都存在 ['e']
- 利用集合(set)的交集操作
使用字典的keys()方法，得到一个字典的keys的集合
>>> s1.keys() & s2.keys() & s3.keys()
{'e'}- 使用
map函数，得到所有字典的keys的集合，然后使用reduce函数，取所有字典的keys的集合的交集
>>>from functools import reduce
>>>reduce(lambda a, b: a & b, map(dict.keys, [s1, s2, s3]))
{'e'}如何让字典保持有序？
解决方案
使用collections.OrderedDict，以OrderedDict替代内置字典Dict，依次将数据存入OrderedDict
# 导入OrderedDict模块 >>>from collections import OrderedDict
# 创建一个OrderedDict()对象
>>>dic = OrderedDict()
# 添加数据
>>>dic['H1'] = ('a', 'b')
>>>dic['H2'] = ('ab', 'cd')
>>>dic['H3'] = ('ww', 'ss')
# 变量字典中的数据
>>>for n in dic: print(n)
...
H1
H2
H3
>>>for n in dic: print(n)
...
H1
H2
H3如何实现用户的历史记录功能(最多n条)？
解决方案
可以使用容量为n的队列存储历史纪录，使用标准库collections中的deque，它是一个双端循环队列。
如果要保存到文件中，可以在程序堆出前，可以使用pickle将队列对象存入文件，再次运行程序时将其导入。
- 小例子
制作一个简单的猜数字小游戏，添加历史纪录的功能，显示用户最近猜过的数字，限定最近5条。
# 导入deque模块 >>>from collections import deque # 创建一个队列，容量初始值为空，最多放5个值 >>>q = deque([], 5) >>>q deque([], maxlen=5) >>>q.append(1) >>>q.append(2) >>>q.append(3) >>>q.append(4) >>>q.append(5) >>>q deque([1, 2, 3, 4, 5], maxlen=5) # 当超过5个值的时候，第一个就会被挤出去 >>>q.append(6) >>>q deque([2, 3, 4, 5, 6], maxlen=5)
实例的脚本文件为：
from random import randint
from collections import deque
# 随机生成1-100的数字
N = randint(1, 100)
# 创建一个队列histort，默认为空，最大限度值为5个
histort = deque([], 5)
def guess(k):
# 数字猜对
if k == N:
print('right')
return True
if k < N:
print('%s is less-than N' % (k))
else:
print('%s is greater-than N' % (k))
return False
while True:
line = input('please input a number: ')
if line.isdigit():
k = int(line)
histort.append(k)
if guess(k):
break
# 如果输入'history'就输出队列中的内容
elif line == 'history':
print(list(histort))演示截图
Python 的详细介绍：请点这里
Python 的下载地址：请点这里
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