python中list列表的高级函数
在Python所有的数据结构中,list具有重要地位,并且非常的方便,这篇文章主要是讲解list列表的高级应用,基础知识可以查看博客。
此文章为python英文文档的翻译版本,你也可以查看英文版:https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
use a list as a stack: #像栈一样使用列表
stack = [3, 4, 5] stack.append(6) stack.append(7) stack [3, 4, 5, 6, 7] stack.pop() #删除最后一个对象 7 stack [3, 4, 5, 6] stack.pop() 6 stack.pop() 5 stack [3, 4]
use a list as a queue: #像队列一样使用列表
> from collections import deque #这里需要使用模块deque > queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) > queue.append("Terry") # Terry arrives > queue.append("Graham") # Graham arrives > queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' > queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' > queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
three built-in functions: 三个重要的内建函数
filter(), map(), and reduce().
1)、filter(function, sequence)::
按照function函数的规则在列表sequence中筛选数据
> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0 ... #f函数为定义整数对象x,x性质为是3或5的倍数 > filter(f, range(2, 25)) #筛选 [3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]
2)、map(function, sequence):
map函数实现按照function函数的规则对列表sequence做同样的处理,
这里sequence不局限于列表,元组同样也可。
> def cube(x): return x*x*x #这里是立方计算 还可以使用 x**3的方法 ... > map(cube, range(1, 11)) #对列表的每个对象进行立方计算 [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
注意:这里的参数列表不是固定不变的,主要看自定义函数的参数个数,map函数可以变形为:def func(x,y) map(func,sequence1,sequence2) 举例:
seq = range(8) #定义一个列表 > def add(x, y): return x+y #自定义函数,有两个形参 ... > map(add, seq, seq) #使用map函数,后两个参数为函数add对应的操作数,如果列表长度不一致会出现错误 [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
3)、reduce(function, sequence):
reduce函数功能是将sequence中数据,按照function函数操作,如 将列表第一个数与第二个数进行function操作,得到的结果和列表中下一个数据进行function操作,一直循环下去…
举例:
def add(x,y): return x+y ... reduce(add, range(1, 11)) 55
List comprehensions:
这里将介绍列表的几个应用:
squares = [x**2 for x in range(10)]
#生成一个列表,列表是由列表range(10)生成的列表经过平方计算后的结果。
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
#[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] 这里是生成了一个列表,列表的每一项为元组,每个元组是由x和y组成,x是由列表[1,2,3]提供,y来源于[3,1,4],并且满足法则x!=y。
Nested List Comprehensions:
这里比较难翻译,就举例说明一下吧:
matrix = [ #此处定义一个矩阵 ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ] [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] #[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
这里两层嵌套比较麻烦,简单讲解一下:对矩阵matrix,for row in matrix来取出矩阵的每一行,row[i]为取出每行列表中的第i个(下标),生成一个列表,然后i又是来源于for i in range(4) 这样就生成了一个列表的列表。
The del statement:
删除列表指定数据,举例:
> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >del a[0] #删除下标为0的元素 >a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >del a[2:4] #从列表中删除下标为2,3的元素 >a [1, 66.25, 1234.5] >del a[:] #全部删除 效果同 del a >a []
Sets: 集合
> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> fruit = set(basket) # create a set without duplicates >>> fruit set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana']) >>> 'orange' in fruit # fast membership testing True >>> 'crabgrass' in fruit False >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words ... >>> a = set('abracadabra') >>> b = set('alacazam') >>> a # unique letters in a set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd']) >>> a - b # letters in a but not in b set(['r', 'd', 'b']) >>> a | b # letters in either a or b set(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l']) >>> a & b # letters in both a and b set(['a', 'c']) >>> a ^ b # letters in a or b but not both set(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])
Dictionaries:字典
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 #相当于向字典中添加数据 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] #取数据 4098 >>> del tel['sape'] #删除数据 >>> tel['irv'] = 4127 #修改数据 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> tel.keys() #取字典的所有key值 ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel #判断元素的key是否在字典中 True >>> tel.get('irv') #取数据 4127
也可以使用规则生成字典:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}
enumerate():遍历元素及下标
enumerate 函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print i, v ... 0 tic 1 tac 2 toe
zip():
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压)。
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] >>> for q, a in zip(questions, answers): ... print 'What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue.
有关zip举一个简单点儿的例子:
>>> a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
reversed():反转
>>> for i in reversed(xrange(1,10,2)): ... print i ...
sorted(): 排序
> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] > for f in sorted(set(basket)): #这里使用了set函数 ... print f ... apple banana orange pear
python的set和其他语言类似, 是一个 基本功能包括关系测试和消除重复元素.
To change a sequence you are iterating over while inside the loop (for example to duplicate certain items), it is recommended that you first make a copy. Looping over a sequence does not implicitly make a copy. The slice notation makes this especially convenient:
>>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate'] >>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list. ... if len(w) > 6: ... words.insert(0, w) ... >>> words ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.
