分解序列

序列：可以是字符串、列表、元组、集合、字典、可迭代对象。

1. 将N个元素的序列分解成N个变量。

word="hello"a,b,c,d,e=wordprint(a,b,c,d,e)out:h e l l o

number=set([1,2,3,4])a,b,c,d=numberprint(a,b,c,d)out:1 2 3 4

n_dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}a,b,c,d=n_dictprint(a,b,c,d)e,f,g,h=n_dict.values()print(e,f,g,h)out:a b c d1 2 3 4

2. 分解指定位置的元素

m=['mike',178,70]name,height,_=m  # 约定俗成使用_接收不需要的元素。print(name,height)out:mike 178

3. 从任意长度的可迭代对象分解元素

record=['mike',30,178,70,1333331,13333332]name,age,height,weight,*phone=recordprint(name,age,height,weight,phone)out:mike 30 178 70 [1333331, 13333332]

找最大或最小的N个元素

1. 找最大的元素或最小的元素

nums=(3,1,5,-1,8,10,11)print(max(nums))print(min(nums))out:11-1

2. 找最大的3个元素或最小的3个元素

import heapqnums=(3,1,5,-1,8,10,11)print(heapq.nlargest(3,nums))print(heapq.nsmallest(3,nums))out:[11, 10, 8][-1, 1, 3]

构建一键多值字典

table=[{'a':1},{'a':2},{'b':0},{'b':1},{'c':5}]d={}for i in table:    for k,v in i.items():        if k not in d:            d[k]=[]        d[k].append(v)print(d)out:{'a': [1, 2], 'b': [0, 1], 'c': [5]}12345678910

与字典有关的计算

1. 求字典中值的最小值

shares={'南钢股份':3.34,'攀钢钒钛':3.36,'马钢股份':3.5,'山东钢铁':3.55,'博汇纸业':3.59,'紫金矿业':3.6}min_shares=min(shares,key=lambda x:shares[x])print(min_shares,shares[min_shares])out:南钢股份 3.34

2. 求字典中值的最大值

shares={'南钢股份':3.34,'攀钢钒钛':3.36,'马钢股份':3.5,'山东钢铁':3.55,'博汇纸业':3.59,'紫金矿业':3.6}max_shares=max(shares,key=lambda x:shares[x])print(max_shares,shares[max_shares])out:紫金矿业 3.6

3. 按字典中值从小到大排序

shares={'南钢股份':3.34,'攀钢钒钛':3.36,'马钢股份':3.5,'山东钢铁':3.55,'博汇纸业':3.59,'紫金矿业':3.6}sorted_shares=sorted(shares,key=lambda x:shares[x])print(sorted_shares)print({x:shares[x] for x in sorted_shares})out:['南钢股份', '攀钢钒钛', '马钢股份', '山东钢铁', '博汇纸业', '紫金矿业']{'南钢股份': 3.34, '攀钢钒钛': 3.36, '马钢股份': 3.5, '山东钢铁': 3.55, '博汇纸业': 3.59, '紫金矿业': 3.6}

4. 按字典中值从大到小排序

shares={'南钢股份':3.34,'攀钢钒钛':3.36,'马钢股份':3.5,'山东钢铁':3.55,'博汇纸业':3.59,'紫金矿业':3.6}sorted_shares=sorted(shares,key=lambda x:-shares[x])print(sorted_shares)print({x:shares[x] for x in sorted_shares})out:['紫金矿业', '博汇纸业', '山东钢铁', '马钢股份', '攀钢钒钛', '南钢股份']{'紫金矿业': 3.6, '博汇纸业': 3.59, '山东钢铁': 3.55, '马钢股份': 3.5, '攀钢钒钛': 3.36, '南钢股份': 3.34}

5. 找出2个字典的相同键

x = {'a':1,'b':2,'c':3}y = {'b':5,'c':6,'d':7}z1 = {key:x[key] for key in x.keys()&y.keys() }z2 = {key:y[key] for key in x.keys()&y.keys() }print(z)print(z1)print(z2)out:{'c', 'b'}{'c': 3, 'b': 2}{'c': 6, 'b': 5}

6. 找出2个字典的不同键

x = {'a':1,'b':2,'c':3}y = {'b':5,'c':6,'d':7}z1 = {key:x[key] for key in x.keys()-y.keys() }z2 = {key:y[key] for key in y.keys()-x.keys() }print(z1)print(z2)out:{'a': 1}{'d': 7}

说明：字典的键可以做集合的运算(交集、并集、差集、异或集)，因为字典的键和集合的元素都是可哈希的(hashable)，如果需要对字典的值进行集合运算，那么要将字典的值转成集合或将字典的值与键对换。另外请牢记不可变数据类型才是可哈希的，可变数据类型不可哈希。

7. 字典键值互换

x = {'a':1,'b':2,'c':3}y = {x[i]:i for i in x}print(y)out:{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

8. 从字典中取子集

x={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}result = {key:x[key] for key in x if x[key]%2==0}print(result)out:{'b': 2, 'd': 4}

9. 将多个字典映射成单个字典

x={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}y={'c':100,'d':200,'e':5,'f':6}z={'g':10,'h':11,'i':12,'j':13}from collections import ChainMapmy_dict= ChainMap(x,y,z)print(my_dict)my_dict['c']=33print(x)print(y)print(my_dict['a'],my_dict['e'],my_dict['i'])out:ChainMap({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'c': 100, 'd': 200, 'e': 5, 'f': 6}, {'g': 10, 'h': 11, 'i': 12, 'j': 13}){'a': 1, 'b': 2, 'c': 33, 'd': 4}{'c': 100, 'd': 200, 'e': 5, 'f': 6}1 5 12

说明：ChainMap是类，可以将多个字典当作参数创建它的实例，这个实例可以当作字典来使用。它有几个特点：

• 这个实例是映射，即将多个字典的键值对投影成一个逻辑上的字典。
• 修改映射的操作总是反馈到第一个参数字典上。若根据键修改值时总是修改首个符合条件的键对应的值。

从序列中移除重复元素并保持原有顺序

x=[1,2,3,2,3,5,6,0,-1,3,8]y=list(dict.fromkeys(x))print(y)out:[1, 2, 3, 5, 6, 0, -1, 8]

说明：dict.fromkeys()是建字典的方法，第一个参数是键，第二个参数是值(缺省值是None)。自从python3.6版本以后字典是有序的，顺序即按元素添加的顺序。

统计序列中元素重复次数

letter = 'There are moments in life when you miss someone so much that you just want to pick them from your dreams and hug them for real! Dream what you want to dream;go where you want to go;be what you want to be,because you have only one life and one chance to do all the things you want to do'.split(' ')from collections import Counterwordcount= Counter(letter)  # 创建Counter类的统计实例：wordcountprint(wordcount.most_common(3))  # 打印wordcount中出现次数最多的3个元素及出现次数letter2 = 'May you have enough happiness to make you sweet,enough trials to make you strong,enough sorrow to keep you human,enough hope to make you happy? Always put yourself in others’shoes.If you feel that it hurts you,it probably hurts the other person, too.'.split(' ')wordcount.update(letter2)  # wordcount实例更新letter2文章print(wordcount.most_common(3))  # 打印更新以后出现次数最多的3个元素及出现次数out:[('you', 7), ('to', 6), ('want', 5)][('you', 13), ('to', 10), ('want', 5)]

筛选序列中的元素

1. 列表推导式

nums= [1,3,5,-1,-2,0,8]result = [i for i in nums if i>0]print(result)out:[1, 3, 5, 8]

2. 高阶函数filter

nums= [1,3,5,-1,-2,0,8]result= list(filter(lambda x:x>0,nums))print(result)out:[1, 3, 5, 8]

说明：高阶函数filter有2个参数：第一个参数是用来判断的函数(该函数对第二参数中的每一个元素进行运算，返回True或False)，第二参数是可迭代序列；返回值是迭代器，在大量数据需要筛选时优先节省内存时建议用迭代器。

3. 筛选工具itertools.compress

nums = [1,3,5,-1,-2,0,8]big0 = [i>0 for i in nums]print(big0)import itertoolsresult= list(itertools.compress(nums,big0))print(result)out:[True, True, True, False, False, False, True][1, 3, 5, 8]

说明：compress函数有2个参数，第一个参数是数据源可迭代序列，第二个参数是与第一个参数等长的可迭代序列(内部元素是True或False)；返回值是可迭代序列，内部元素是第一参数的可迭代序列中对应第二参数可迭代序列值为True的元素。