python cookbook 笔记二

时间：2021-09-27 19:50:05

去重和排序：

#coding=utf-8

def dedupe(items):

    seen = set()

    for item in items:

        if item not in seen:

            yield item

            seen.add(item)

a = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]

l=list(dedupe(a))

print(l)

print("max:", max(l))

找出序列中出现次数最多的元素

解决方案

collections.Counter 类就是专门为这类问题而设计的， 它甚至有一个有用的 most_common() 方法直接给了你答案。

为了演示，先假设你有一个单词列表并且想找出哪个单词出现频率最高。你可以这样做：

words = [

    'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',

    'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',

    'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',

    'my', 'eyes', "you're", 'under'

]

from collections import Counter

word_counts = Counter(words)

# 出现频率最高的3个单词

top_three = word_counts.most_common(3)

print(top_three)

# Outputs [('eyes', 8), ('the', 5), ('look', 4)]

讨论

作为输入， Counter 对象可以接受任意的由可哈希（hashable）元素构成的序列对象。 在底层实现上，一个 Counter 对象就是一个字典，将元素映射到它出现的次数上。比如：

>>> word_counts['not']

1

>>> word_counts['eyes']

8

>>>

如果你想手动增加计数，可以简单的用加法：

>>> morewords = ['why','are','you','not','looking','in','my','eyes']

>>> for word in morewords:

...     word_counts[word] += 1

...

>>> word_counts['eyes']

9

>>>

或者你可以使用 update() 方法：

>>> word_counts.update(morewords)

>>>

Counter 实例一个鲜为人知的特性是它们可以很容易的跟数学运算操作相结合。比如：

>>> a = Counter(words)

>>> b = Counter(morewords)

>>> a

Counter({'eyes': 8, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 3, 'around': 2,

"you're": 1, "don't": 1, 'under': 1, 'not': 1})

>>> b

Counter({'eyes': 1, 'looking': 1, 'are': 1, 'in': 1, 'not': 1, 'you': 1,

'my': 1, 'why': 1})

>>> # Combine counts

>>> c = a + b

>>> c

Counter({'eyes': 9, 'the': 5, 'look': 4, 'my': 4, 'into': 3, 'not': 2,

'around': 2, "you're": 1, "don't": 1, 'in': 1, 'why': 1,

'looking': 1, 'are': 1, 'under': 1, 'you': 1})

>>> # Subtract counts

>>> d = a - b

>>> d

Counter({'eyes': 7, 'the': 5, 'look': 4, 'into': 3, 'my': 2, 'around': 2,

"you're": 1, "don't": 1, 'under': 1})

>>>

毫无疑问， Counter 对象在几乎所有需要制表或者计数数据的场合是非常有用的工具。 在解决这类问题的时候你应该优先选择它，而不是手动的利用字典去实现。

字典排序

通过使用 operator 模块的 itemgetter 函数，可以非常容易的排序这样的数据结构。 假设你从数据库中检索出来网站会员信息列表，并且以下列的数据结构返回：

rows = [

    {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},

    {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},

    {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},

    {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}

]

根据任意的字典字段来排序输入结果行是很容易实现的，代码示例：

from operator import itemgetter

rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))

rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter('uid'))

print(rows_by_fname)

print(rows_by_uid)

代码的输出如下：

[{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'},

{'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'},

{'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'},

{'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'}]

[{'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'},

{'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'},

{'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'},

{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'}]

itemgetter() 函数也支持多个 keys，比如下面的代码

rows_by_lfname = sorted(rows, key=itemgetter('lname','fname'))

print(rows_by_lfname)

会产生如下的输出：

[{'fname': 'David', 'uid': 1002, 'lname': 'Beazley'},

{'fname': 'John', 'uid': 1001, 'lname': 'Cleese'},

{'fname': 'Big', 'uid': 1004, 'lname': 'Jones'},

{'fname': 'Brian', 'uid': 1003, 'lname': 'Jones'}]

相关文章