python基礎 常見用法

一、python計時器timeit模塊

　　1）timeit 模塊定義了接收兩個參數的Timer類，兩個參數都是字符串。

　　　　參數1：要計時的語句或者函數

　　　　參數2：爲參數1構建環境的導入語句

　　2）Timer對象主要有兩個方法：

　　　　timeit(n)：接收一個參數，表示每次計時時，執行被計時語句的次數，返回值爲秒，默認100萬次。

　　　　repeat(n1,n2)：接收兩個參數，返回每次測試的耗時列表，單位爲秒。

　　　　　　參數1：重複整個測試的次數，默認爲3

　　　　　　參數2：每次測試中，調用被計時語句的次數，默認是100萬次

二、根據條件從列表中過濾數據：過濾大於0的元素

　　from random import randint

　　data = [randint(-10,10) for x in range(10)]

　　思路：

　　　　1）遍歷過濾

　　　　　　res1 = []

　　　　　　for x in data:

　　　　　　　　if x>=0:

　　　　　　　　　　res1.append(x)

　　　　2）列表過濾

　　　　　　res2 = [x for x in data if x>=0]

　　　　3）使用filter函數過濾

　　　　　　res3 = list(filter(lambda x :x>=0, data))

三、根據字典值篩選出符合條件的元素：篩選出分數大於90的學生

　　student = {x:randint(60,100) for x in "abcdefg"}

　　res = {k:v for k,v in student.items() if v>=90}

 

四、篩選出集合中可以被3整除的元素

　　data = set(randint(0,20) for x in range(10))

　　res = {x for x in data if x%3==0}

 

五、解決只能經過下標訪問元組元素的方法：

　　經過標準庫中的collections.namedtuple

　　namedtuple是一個函數，它的本質上就是建立了一個類對象。並規定了tuple元素的個數，並能夠用屬性而不是索引來引用tuple元素的個數。

　　一般狀況下，若是咱們要建立一個類對象，是這樣作的：

　　　　class Student():

　　　　　　def __init__(self, name, age, gender, mail):

　　　　　　　　self.name = name

　　　　　　　　self.age = age

　　　　　　　　...

　　　　而後實例化對象 stu = Student(("john","34","male","1@1.com")

　　如今咱們能夠經過namedtuple來建立這樣一個Student對象：

　　　　from collections import namedtuple

　　　　stu = namedtuple("Student",["name", "age","gender", "mail"])

　　　　data = stu("john","34","male","1@1.com")

　　　　data.name = "john"

　　　　namedtuple還支持傳入關鍵字參數或是tuple，list，字典等的方式

　　　　# 傳入關鍵字參數

　　　　data = stu(name="john", age=34, gender='male', mail="1@1.com")

　　　　# 傳入tuple

　　　　stu_info = ("john","34","male")

　　　　data = stu(*stu_info, mail='1@1.com')

　　　　# 傳入list

　　　　stu_info = ["john","34","male"]

　　　　data = stu(*stu_info, mail='1@1.com')

　　　　# 傳入dict

　　　　stu_info = {

　　　　　　"name":"john",

　　　　　　"age":34,

　　　　　　"gender":"male",

　　　　}

　　　　data = stu(**stu_info, mail='1@1.com')

 　　另外因爲namedtuple繼承自tuple，因此它也具有tuple的拆分屬性

　　　　name, age, *others = data

　　　　print(name, age, others)　　#john, 34, ['male', 1@1.com]

六、排序

　　對字典進行排序：

　　【sorted(data, key=lambda x:x[1], reverse=True)】

　　三個參數：

　　　　1）data：待排序字典

　　　　2）key：排序依據：lambda x：x[1] 根據值進行排序，若是是x[0]是根據key進行排序

　　　　3）reverse：True-->倒序排列，False-->正序排列

　　data = [randint(1,10) for x  in range(20)]

　　d = dict.fromkeys(data,0)

　　for x in data:

　　　　if x in d.keys():

　　　　　　d[x] += 1

　　res = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) # 倒序排列

　　res[0],res[1],res[2]

 

七、統計一篇文章中出現次數最多的10個單詞及其出現的次數

　　【使用標準庫中的collections.Counter對象】Counter是一個簡單的計數器，是dict的一個子類。

　　　　　將序列傳遞給Counter的構造器，獲得的是Counter對象是統計過頻率的字典

　　　　　調用Counter.most_common(n)，獲得出現次數最多的n個單詞

　　from collections import Counter

　　txt = open(filePath, "r").read()

　　import re

　　txt_list = re.split("\W+", txt)　　# 將txt以非字母數字下劃線等字符分割

　　c = Counter(txt_list)

　　c.most_common(10)

　　若是有多篇文章須要統計，咱們能夠分別統計再將統計後的Counter對象合併。如：

　　c1 = Counter("hfiehfiabfnjefhef")

　　c2 = Counter("fhiofeifoegiefje")

　　c2.update(c1)

　　print(c2)　　# 這裏c2就是通過合併後的統計結果了。

　　 

八、快速找到多個字典的公共key

　　如找到一個班級中全部科目都在90分以上的同窗

　　解決思路：

　　　　1）使用常規的遍歷方式，先遍歷某一科90分以上的同窗，而後判斷該同窗是否也在其餘90分以上的科目的同窗中

　　　　2）使用集合的交集

　　　　3）能夠使用python內置的map和reduce搭配使用過濾

　　　　　　map(function, list)

　　　　　　reduce(function,list[,initializer])

　　　　　　map和reduce的區別：map的function接收一個參數；reduce的function接收兩個參數

　　stu = ["Lilei","Hanmeimei","John","Luly","Lucy","Lily","Lintao","Polly","Fiona"]

　　chinese = {s:randint(60,100) for s in stu}

　　english = {s:randint(60,100) for s in stu}

　　math = {s:randint(60,100) for s in stu}

　　chinese_gt90 = {s:c for s,c in chinese.items() if c>=90}

　　english_gt90 = {s:c for s,c in english.items() if c>=90}

　　math_gt90 = {s:c for s,c in math.items() if c>=90}

　　上1）：

　　　　res = []

　　　　for s in chinese_gt90.keys():

　　　　　　if s in english_gt90.keys() and s in math_gt90.keys():

　　　　　　　　res.append(s)

　　上2）：

　　　　chinese_gt90.items() & english_gt90.items() & math_gt90.items()

　　上3）：

　　　　m = map(dict.keys, [chinese_gt90,english_gt90,math_gt90])

　　　　from functools import reduce

　　　　def red(x,y):

　　　　　　return x&y

　　　　res = reduce(red,m)

 

九、根據用戶提交成績的時間打印成績排名和姓名及成績

　　須要使用到有序字典OrderedDict，它是按照插入順序排序，不是key自己排序。

　　模擬用戶提交系統：

　　from collections import OrderedDict

　　from time import time

　　from random import randint

　　start = time()

　　total = len(stu)

　　d = OrderedDict()

 

　　for i in range(len(stu)):

　　　　input()

　　　　t = time()-start

　　　　name = stu.pop(randint(0,total-1-i))

　　　　d[name] = (i+1, t)

十、python實現歷史記錄功能

解決思路：經過容量爲n的隊列deque實現,再經過pickle將數據保存到本地文件

list是線性存儲，經過索引訪問元素很快，可是要插入或刪除數據就很慢了，deque就是爲了高效了插入和刪除操做的雙向列表。deque除了實現了list的append和pop方法外，還支持appendleft和popleft方法，能夠高效的往頭部添加和刪除元素。

from collections import deque

from random import randint

import pickle

import re

def guessNum():

　　num = randint(60,100)

　　d = deque(maxlen = 5)

　　print("猜字謎遊戲開始，請輸入數字...")

　　while True:

　　　　inputNum = input()

　　　　if inputNum=="h?":

　　　　　　print(list(d))

　　　　　　continue

　　　　if inputNum == ";":

　　　　　　print("手動結束了遊戲")

　　　　　　with open(file,"wb") as f:

　　　　　　　　pickle.dump(list(d), f)

　　　　　　break

　　　　if not re.match("^\d+$",inputNum):

　　　　　　print("請輸入數字")

　　　　　　continue

　　　　

　　　　inputNum=int(inputNum)

　　　　d.append(inputNum)

　　　　if inputNum<num:

　　　　　　print("輸入的數字過小")

　　　　elif inputNun>num:

　　　　　　print("輸入的數字太大")

　　　　else:

　　　　　　print("猜對了~")

　　　　　　with open(file, "wb") as f:

　　　　　　　　pickle.dump(list(d), f)

　　　　　　break