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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MySQL은 지불해야합니다
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.
설치 후 MySQL을 사용하는 방법
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이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
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MySQL 다운로드 파일은 손상되었습니다. 어떻게해야합니까? 아아, mySQL을 다운로드하면 파일 손상을 만날 수 있습니다. 요즘 정말 쉽지 않습니다! 이 기사는 모든 사람이 우회를 피할 수 있도록이 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기합니다. 읽은 후 손상된 MySQL 설치 패키지를 복구 할 수있을뿐만 아니라 향후에 갇히지 않도록 다운로드 및 설치 프로세스에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다. 파일 다운로드가 손상된 이유에 대해 먼저 이야기합시다. 이에 대한 많은 이유가 있습니다. 네트워크 문제는 범인입니다. 네트워크의 다운로드 프로세스 및 불안정성의 중단으로 인해 파일 손상이 발생할 수 있습니다. 다운로드 소스 자체에도 문제가 있습니다. 서버 파일 자체가 고장 났으며 물론 다운로드하면 고장됩니다. 또한 일부 안티 바이러스 소프트웨어의 과도한 "열정적 인"스캔으로 인해 파일 손상이 발생할 수 있습니다. 진단 문제 : 파일이 실제로 손상되었는지 확인하십시오
다운로드 후 MySQL을 설치할 수 없습니다
Apr 08, 2025 am 11:24 AM
MySQL 설치 실패의 주된 이유는 다음과 같습니다. 1. 권한 문제, 관리자로 실행하거나 Sudo 명령을 사용해야합니다. 2. 종속성이 누락되었으며 관련 개발 패키지를 설치해야합니다. 3. 포트 충돌, 포트 3306을 차지하는 프로그램을 닫거나 구성 파일을 수정해야합니다. 4. 설치 패키지가 손상되어 무결성을 다운로드하여 확인해야합니다. 5. 환경 변수가 잘못 구성되었으며 운영 체제에 따라 환경 변수를 올바르게 구성해야합니다. 이러한 문제를 해결하고 각 단계를 신중하게 확인하여 MySQL을 성공적으로 설치하십시오.
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MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
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MySQL 설치 후 시작할 수없는 서비스에 대한 솔루션
Apr 08, 2025 am 11:18 AM
MySQL이 시작을 거부 했습니까? 당황하지 말고 확인합시다! 많은 친구들이 MySQL을 설치 한 후 서비스를 시작할 수 없다는 것을 알았으며 너무 불안했습니다! 걱정하지 마십시오.이 기사는 침착하게 다루고 그 뒤에있는 마스터 마인드를 찾을 수 있습니다! 그것을 읽은 후에는이 문제를 해결할뿐만 아니라 MySQL 서비스에 대한 이해와 문제 해결 문제에 대한 아이디어를 향상시키고보다 강력한 데이터베이스 관리자가 될 수 있습니다! MySQL 서비스는 시작되지 않았으며 간단한 구성 오류에서 복잡한 시스템 문제에 이르기까지 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 일반적인 측면부터 시작하겠습니다. 기본 지식 : 서비스 시작 프로세스 MySQL 서비스 시작에 대한 간단한 설명. 간단히 말해서 운영 체제는 MySQL 관련 파일을로드 한 다음 MySQL 데몬을 시작합니다. 여기에는 구성이 포함됩니다
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Apr 08, 2025 pm 02:18 PM
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