文章目錄

• • 2.5 對(duì)序列使用 +和 ×
  • • 建立由列表組成的列表
  • 2.6序列的增量賦值（+=和×=）
  • • 關(guān)于 +=的謎題
    • • 補(bǔ)充：extend()方法和+有什么區(qū)別呢？
  • 2.7 list.sort方法和內(nèi)置函數(shù)sorted(排序)
  • 2.8 用bisect來(lái)管理已排序的序列
  • • 2.8.2用bisect.insort插入元素
  • 2.9 當(dāng)列表不是首選時(shí)
  • • 2.9.1 數(shù)組
    • 2.9.2內(nèi)存視圖
    • 2.9.3 NumPy和SciPy
    • 2.9.4 雙向隊(duì)列和其他的形式的隊(duì)列

2.5 對(duì)序列使用 +和 ×

l = [1,2,3] print(id(l)) t= l*5 print(id(t))

結(jié)果如圖：

• 總結(jié)：+ 和 * 都遵循這個(gè)規(guī)律，不修改原有的操作對(duì)象，而是構(gòu)建一個(gè)全新的序列。
• 注意：如果a*n 這個(gè)語(yǔ)句中，序列a里面的元素是對(duì)其他可變對(duì)象的引用的話，這個(gè)結(jié)果可能會(huì)出乎意料。比如，你想用my_list = [[]]*3 來(lái)初始化一個(gè)由列表組成的列表，但是你得到的列表里面包含的3個(gè)元素其實(shí)是3個(gè)引用，而且這3個(gè)引用指向同一個(gè)列表。這顯然不是想要的。

建立由列表組成的列表

正確的方式1：

board = [['_'] * 3 for i in range(3)] print(board) board[1][2] = 'X' print(board)

結(jié)果如圖：

錯(cuò)誤的方式1：含有3個(gè)指向同一對(duì)象的引用的列表是毫無(wú)用處的。

weird_board = [['_']*3] *3 print(weird_board) weird_board[1][2] = '0' print(weird_board)

結(jié)果如圖：

錯(cuò)誤的方式2：
這個(gè)和上一個(gè)錯(cuò)誤的本質(zhì)是一樣的

row = [' _ ']*3 board = [] for i in range(3):board.append(row) print(board) board[1][2] ='0' print(board)

結(jié)果如圖：

正確的方式2：
這里的等同于正確的方式1

board = [] for i in range(3):row = ['_']*3 # 每次迭代中都新建了一個(gè)列表，作為新的一行添加到boardboard.append(row) print(board) board[1][2] ='0' print(board)

結(jié)果如圖：

2.6序列的增量賦值（+=和×=）

增量賦值運(yùn)算符+=和*=的表現(xiàn)取決于它們的第一個(gè)操作對(duì)象，本次的就集中討論（+=）。對(duì)其他的增量運(yùn)算符也同樣適用。
+=背后的特殊方法是__iadd__(用于‘就地加法’)，所謂的‘就地’理解為：不創(chuàng)建新的對(duì)象，而是將原來(lái)的對(duì)象重新賦值。如果一個(gè)類沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這個(gè)方法的話，python會(huì)退一步調(diào)用__add__.
我們考慮下面這個(gè)簡(jiǎn)單的表達(dá)式：

• a+=b

• 討論：
  （1）.若a實(shí)現(xiàn)了__iadd__方法，就會(huì)調(diào)用這個(gè)方法。同時(shí)對(duì)于可變序列（list,bytearray和array.array）來(lái)說(shuō)，a會(huì)就地變動(dòng)了，就像調(diào)用了a.extend(b)一樣
  （2）.若a沒(méi)有實(shí)現(xiàn)__iadd__方法，a+=b這個(gè)表達(dá)式的效果就會(huì)根a=a+b一樣了；首先計(jì)算a+b，得到一個(gè)新的對(duì)象，然后賦值給a。

• 總結(jié)：
  在這個(gè)表達(dá)式中，變量名會(huì)不會(huì)被關(guān)聯(lián)到新的可變對(duì)象，完全取決于這個(gè)類型有沒(méi)有實(shí)現(xiàn)__iadd__這個(gè)方法。總的來(lái)說(shuō)，可變序列一般都實(shí)現(xiàn)了__iadd__這個(gè)方法，因此+=是就地加法。而不可變序列沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這個(gè)方法，就會(huì)像步驟（2）那樣操作。后者相對(duì)應(yīng)的是__imul__.

例子：

l = [1, 2, 3] print('before id(l):',id(l)) l *=2 print(l) print('after id(l):',id(l)) t = (1, 2, 3) print('before id(t):',id(t)) t *= 2 print('after id(t):',id(t)) # 運(yùn)用增量懲罰后，新的元組被創(chuàng)建

結(jié)果如圖：

關(guān)于 +=的謎題

t = (1, 2, [30,40]) t[2] += [50, 60] print(t)

結(jié)果：t[2]被改動(dòng)了，但是也有異常出現(xiàn)。但是我們可以寫(xiě)成t[2].extend([50,60])來(lái)避免這個(gè)異常。

教訓(xùn)：

• 不要把可變對(duì)象放在元組里面
• 增量賦值不是一個(gè)原子操。它雖然會(huì)拋出異常，但是還是完成了操作
• 查看python的字節(jié)碼并不難，它對(duì)我們了解代碼背后的運(yùn)行機(jī)制很有幫助。

補(bǔ)充：extend()方法和+有什么區(qū)別呢？

a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = a+bd = [1,2,3] e = [4,5,6] d.extend(e)

結(jié)果如圖：

結(jié)論：
結(jié)果是一樣的，但是+號(hào)生成的是一個(gè)新的對(duì)象，而extend則是在原地的修改對(duì)象。
extend()的運(yùn)算效率比+更高。但是， d.extend(e) 的返回結(jié)果是None，而不是合并后的序列。d序列是合并后的序列。
c返回的是新的序列。

2.7 list.sort方法和內(nèi)置函數(shù)sorted(排序)

list.sort方法會(huì)就地排序列表，這也是這個(gè)方法返回None的原因，按照python的慣例：如果一個(gè)函數(shù)或者方法對(duì)對(duì)象進(jìn)行的是就地改動(dòng)，那它就應(yīng)該返回None.
與list.sort相反的是sorted，它會(huì)新建一個(gè)列表作為返回值。這個(gè)方法可以接受人和形式的可迭代對(duì)象作為參數(shù)，甚至包括不可變序列或者生成器，但是它總是返回一個(gè)列表。
不管list.sort或者sorted函數(shù)，都有兩個(gè)參數(shù)，reverse和key

• reverse:默認(rèn)為False,就是升序排列,True為降序排列
• key:對(duì)一些字符串進(jìn)行排序的時(shí)候，key=str.lower來(lái)實(shí)現(xiàn)忽略大小寫(xiě)的排序;key=len來(lái)顯示根據(jù)字符串長(zhǎng)度來(lái)排序。

例子：

fruits = ['grape', 'raspberry', 'apple', 'banana'] print("未排序：", fruits) print(sorted(fruits)) print("sorted：", fruits) print(sorted(fruits,reverse=True)) print(sorted(fruits,key=len)) print(sorted(fruits,key=len,reverse=True)) print(fruits) fruits.sort() print(fruits)

結(jié)果如下：

可以發(fā)現(xiàn)，直到執(zhí)行了fruits.sort方法，fruits本身才發(fā)生了變化。
排好序的序列可以用來(lái)進(jìn)行快速搜索，而標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的bisect模塊給我們提供了二分查找算法。

2.8 用bisect來(lái)管理已排序的序列

bisect模塊包含類 兩個(gè)主要函數(shù)，bisect和insert，兩個(gè)函數(shù)都利用二分查找算法在有序序列中查找或者插入元素。
在有序序列中用bisect查找某個(gè)元素的插入位置。
例子1：

import bisect import sys HAYSTACK = [1, 4, 5, 6, 8, 12, 15, 20, 21, 23, 23, 26, 29, 30] NEEDLES = [0, 1, 2, 5, 8, 10, 22, 23, 29, 30, 31] ROW_FMT = '{0:2d} @ {1:2d} {2}{0:2d}' def demo(bisect_fn):for needle in reversed(NEEDLES):position = bisect_fn(HAYSTACK, needle) #返回插入的位置offset = position * ' |'print(ROW_FMT.format(needle, position, offset))# return bisect_fnif __name__ == '__main__':if sys.argv[-1] == 'left':bisect_fn = bisect.bisect_left #當(dāng)碰到相等的元素的時(shí)候，會(huì)放在它左邊（前邊） else:bisect_fn = bisect.bisect #或者是bisect_fn = bisect.bisect_right,當(dāng)碰到相等的元素的時(shí)候，會(huì)放在它的右邊（后邊）print('DEMO:', bisect_fn.__name__)print('haystack ->', ' '.join('%2d' % n for n in HAYSTACK))demo(bisect_fn)

例子2：根據(jù)分?jǐn)?shù)找到它對(duì)應(yīng)的成績(jī)

import bisect def grade(score,breakpoint = [60,70,80,90],grades='FDCBA'):i = bisect.bisect(breakpoint,score) # 返回i，匹配gradesreturn grades[i] t = [grade(score) for score in [33,99,77,70,89,91,10]] print(t)

輸出：

['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'F']

2.8.2用bisect.insort插入元素

insort(seq,item) 把變量item插入到序列seq中，并能保持seq的升序順序。

import bisect import random SIZE = 7 random.seed(1729) my_list = [] for i in range(SIZE):new_item = random.randrange(SIZE*2)bisect.insort(my_list, new_item)print('%2d ->' % new_item, my_list)

結(jié)果如圖：

• 補(bǔ)充： %和format的區(qū)別

參考：https://www.cnblogs.com/zhaopanpan/p/8875765.html （%和format的區(qū)別）

2.9 當(dāng)列表不是首選時(shí)

2.9.1 數(shù)組

2.9.2內(nèi)存視圖

2.9.3 NumPy和SciPy

科學(xué)計(jì)算有關(guān)的算法

窺探NumPy二維數(shù)組的基本操作

import numpy a = numpy.arange(12) print(a) print(type(a)) print(a.shape)#查看維度 a.shape = 3, 4 #變成二維的 print(a) print(a[2]) print(a[2, 1]) print(a[:, 1]) t = a.transpose() #行列交換,得到**新的數(shù)組** print(t)

結(jié)果如下：

可以發(fā)現(xiàn)t是一個(gè)新的數(shù)組。

2.9.4 雙向隊(duì)列和其他的形式的隊(duì)列

補(bǔ)充：markdown生成目錄方式，在開(kāi)頭輸出[toc]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python (第二章)数据结构的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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