流畅的python自学笔记（第二章）
数据结构嵌套元组拆包
# 函数里用*args获取不定量个数的参数，平行思想，可以用以下获取不想要的元组元素
*head, xyp1, xyp2 = range(5)
xyp3, *body, xyp4 = range(5)
xyp5, xyp6, *last = range(5)
# 结果就是，head，body，last是三个列表，其他都是一个int具名元组
# 具名元组，顾名思义，我理解为具有名称的元组，算是一个class，type 'type'
# 创建具名元组格式 sth = ('name', 'xyp1 xyp2 xyp3 xyp4')
# 第一个元素是元组名字，第二个是可以是由数个字符串组成的可迭代对象，或者是由空格分隔的字符串
# 如上例子，每个字段的名称分别是xpy1, 2, 3, 4
from collections import namedtuple
City = namedtuple('city', 'name country poplution location')
beijing = City('beijing', 'China', '9999999', (123.45, 123.45))
print(beijing.name)
print(beijing.location)切片
# 给切片赋值时，要确保等号右边是可迭代对象如
a_list = list(range(4))
a_list[2::2] = [3]
# a_list[2::1] = 3 错误示例
a_list[:3:2] = "a", "abc" # 也是可以的
# ============================================================================
# 建立列表中的列表，比如矩阵【[]， []， []】
# 我个人习惯用列表推导，而不是[]*3这种方式，因为，如果‘[]’是某个变量
# 会有意想不到的错误产生，因为[]*3 是对[]的三次引用，指向同一个目标的
# 正确示例如下
right_list = [['_']*3 for i in range(3)]
right_list[1][2] = 'X'
print(right_list)
# result is [['_', '_', '_'], ['_', '_', 'X'], ['_', '_', '_']]
# 错误示例如下
wrong_list = [['_']*3]*3
wrong_list[1][2] = 'C'
print(wrong_list)
# result is [['_', '_', 'C'], ['_', '_', 'C'], ['_', '_', 'C']]
# ============================================================================序列的增量赋值
# 个人理解就是，可变序列实现了就地加（乘）法，__iadd__，可以a += b
# 不可变序列不支持这样操作，比如元组等，只能a = a + b
# 区别就是，前者返回a原本的地址
# 后者则分两步操作，先进行a+b之后赋值给a，a的地址发生了变化
# 得到教训
# 1. 不要把可变序列放入元组
# 2. 增量赋值不是一个原子操作，（好像是分三步走）
# 3. python字节码很有用 （这条目前没啥感觉，可能以后会回来删掉这句话）bisect模块
# 首先声明，两个主要函数insort和bisect都是用二分查找法来进行插入删除
# 使用的目的，是为了解决当list长度增大，list.index()查找效率下降的问题
# ！！！被使用的列表，必须是一个有序地列表
# 我这里，分别写了递归二分查找，循环二分查找，index函数和bisect的效率比较
# 这里直接抄了这个大佬的代码https://www.cnblogs.com/beiluowuzheng/p/8452671.html
# 反正也不商用，就是自己写博客做个笔记，当作学习了，如果不可以，我删掉就好了
import random
from random import randint
from random import choice
import timeit
random.seed(5)
lst = [randint(1, 100) for _ in range(500000)]
lst.sort()
var = choice(lst)
def recursion_binary_research(lst, var, start, end):
if start < end:
return null
mid = (start + end) // 2
if var > lst[mid]:
return recursion_binary_research(lst, var, mid, end)
if var < lst[mid]:
return recursion_binary_research(lst, var, start, mid)
return mid
def loop_binary_research(lst, var):
start, end = 0, len(lst) - 1
while(start < end):
mid = (start + end) // 2
if val < lst[mid]：
end = mid - 1
elif val > lst[mid]:
start = mid + 1
else:
return mid
return None
def bisect_binary_research(lst, var):
i = bisect.bisect(lst, var)
if i != len(lst) and lst[i] == var:
return i
return None
# 说实话，我也不知道为什么不能下面直接调用recursion_binary_research，还要创建一个test
# 不过，我相信大佬，所以当作以后自己的规范了，只要用到时间性能测试，就这样创建一个测试函数
def test_recursion()
return recursion_binary_search(lst, var, 0, len(lst)-1)
def test_loop()
return loop_binary_research(lst, var)
def test_bisectt()
return biest_binary_research(lst, var)
t1 = timeit.timeit("test_recursion()", setup="from __main__ import test_recursion")
t2 = timeit.timeit("test_loop()", setup="from __main__ import test_loop")
t3 = timeit.timeit("test_bisectt", setup="from __main__ import test_bisect")
# t3 的时间非常短，且远远短于直接用index()函数的时间特定情况下可以替代列表的数据结构
# 数组
# 书中没有细讲
from array import array
from random import random
floats = array('d', (random() for i in range(10**7))) # 一个例子
# array('类型'， [可以是列表]，竟然也可以是个生成器)双向队列
from collections import deque
dq = deque(range(10), maxlen=10)
dq.rotate(2) # 旋转操作，正数向右滚动，负数向左滚动
dq.appendleft(-1) # 队列左边加入-1，右边溢出一个数值 dq.append就是appendrightdq
dq.extend([1, 2, 3]) # 在右面加入三个值，会导致左边的三个数值溢出
dq.extendleft([1, 2, 3])