小屌丝:鱼哥,最近博文更新频率低了
小鱼:这是你的错觉
小屌丝:但是你都没有推送博文信息给我啊
小鱼:因为我最近在搞大事情
小屌丝:嗯???
小鱼:透露一点消息:准备另一个领域的专栏了。
小屌丝:此时小屌丝的心情,
小鱼:没错,因为最近在备战,所以,索性就把所有的姿势 知识重新整理成专栏,这样既方便我自己查阅,也方便大家涨知识。
小屌丝:那能不能透露是哪个领域的专栏呢?
小鱼:嗯~ 暂时不能说,但是,一定是纵向的,有深度的,有内涵的
小屌丝:还卖上关子了,这给你能耐的。
小鱼:总是要有期待嘛! !
小屌丝:强人所难不是我性格,既然这样,那给我分析一点提升我编码能力的知识点吧。
小鱼:唉~ ~ 就知道你会这样…幸好我早有准备
今天我们不去搞 "简单"的编码,
而是来搞点提升B~格的编码技巧。
在实际的编码中,我们会常用到一些工具,例如 csv文件、计数器、等。
虽然基本的使用大家都没得说,但是,一些小技巧,还是要掌握的。
代码展示 一:
读取csv文件
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import csv
'''无header的读写'''
# newline='',让Python不将换行统一处理
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:
for row in csv.reader(f):
# CSV读到的数据都是str类型
print(row[0], row[1])
with open(name, mode='wt') as f:
f_csv = csv.writer(f)
f_csv.writerow(['symbol', 'change'])
'''无header的读写'''
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
for row in csv.DictReader(f):
print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
header = ['symbol', 'change']
f_csv = csv.DictWriter(f, header)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerow({'symbol': xxx, 'change': xxx})
代码展示 二:
修改csv文件内容最大上限
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import sys
'''修改csv文件上限,防止因为csv文件过大导致读取失败'''
csv.field_size_limit(sys.maxsize)
代码展示 三:
读取 \t 分割的数据
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import csv
'''读取 \t 分割的数据'''
f = csv.reader(f, delimiter='\t')
代码展示 一:
统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import collections
#创建
collections.Counter(iterable)
#频次
#key出现频次
collections.Counter[key]
#返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次,如果n为None,返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)
#插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
#counter加减
counter1 + counter2; counter1 - counter2
#检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)
代码展示 一:
当访问不存在的 Key 时,defaultdict 会将其设置为某个默认值
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import collections
#当第一次访问dict[key]时,会无参数调用type,给dict[key]提供一个初始值
collections.defaultdict(type)
代码展示 一:
有序 Dict
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import collections
#迭代时保留原始插入顺序
collections.OrderedDict(items=None)
代码展示 一:
itertools 中子序列工具
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import itertools
'''有限序列迭代器'''
#对迭代器进行切片
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEFG', 2, None) -> C, D, E, F ,G
# 过滤掉predicate为False的元素
itertools.filterfalse(predicate, iterable)
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6
# 当predicate为False时停止迭代
itertools.takewhile(predicate, iterable)
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4
# 当predicate为False时开始迭代
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1
# 根据selectors每个元素是True或False进行选择
itertools.compress(iterable, selectors)
# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F
代码展示 二:
序列排序
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import itertools
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
# 按值分组,iterable需要先被排序
itertools.groupby(iterable, key=None)
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)
# 排列,返回值是Tuple
itertools.permutations(iterable, r=None)
# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC
# 组合,返回值是Tuple
itertools.combinations(iterable, r=None)
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD
代码展示 三:
序列合并
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import itertools
import heapq
# 多个序列直接拼接
itertools.chain(*iterables)
# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F
# 多个序列按顺序拼接
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)
# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F
# 当最短的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
zip(*iterables)
# 当最长的序列耗尽时停止,结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
代码展示 一:
有放回随机采样
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import random
# 长度为k的list,有放回采样
random.choices(seq, k=1)
代码展示 二:
无放回随机采样
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import random
# 长度为k的list,无放回采样
random.sample(seq, k)
代码展示 一:
lambda 函数的参数
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
# x的值在函数运行时被绑定
func = lambda y: x + y
# x的值在函数定义时被绑定
func = lambda y, x=x: x + y
代码展示 一:
copy 与deepcopy
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import copy
# 只复制最顶层
y = copy.copy(x)
# 复制所有嵌套部分
y = copy.deepcopy(x)
代码展示 二:
复制和变量别名结合在一起时,易混淆
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
# Alias.
b_alias = a
assert b_alias == a and b_alias is a
# Shallow copy.
b_shallow_copy = a[:]
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]
# Deep copy.
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]
注:
对别名的修改会影响原变量,浅拷贝中的元素是原列表中元素的别名;
而深层拷贝是递归的进行复制,对深层拷贝的修改不影响原变量。
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
# 两引用对象是否有相同值
x == y
# 两引用是否指向同一对象
x is y
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
# 忽略面向对象设计中的多态特征
type(a) == int
# 考虑了面向对象设计中的多态特征
isinstance(a, int)
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
# 如果找不到返回-1
str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...)
# 如果找不到抛出ValueError异常
str.index(sub, start=None, end=None); str.rindex(...)
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
#向前索引,下标从0开始
print(a[-1], a[-2], a[-3])
#反向索引,下标也要从0开始
print(a[~0], a[~1], a[~2])
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import sys
#向标准错误输出信息
sys.stderr.write('')
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
import warnings
#输出警告信息
warnings.warn(message, category=UserWarning)
代码展示 一:
# 输出所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('always')
>>python -W all
# 忽略所有警告,等同于设置warnings.simplefilter('ignore')
>>python -W ignore
>
代码展示 一:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
'''
为了调试,我们想在代码中加一些代码,通常是一些 print 语句
'''
# 在代码中的debug部分
if __debug__:
pass
调试结束,在执行命令中输入 -0,忽略此部分代码
>> python -0 main.py
代码展示 一:
使用pylint进行代码风格和语法检查,能在运行之前发现一些错误信息
>> pylint main.py
代码展示 一:
测试耗时
>> python -m cProfile main.py
代码展示 二:
测试某块代码耗时
# -*- coding: utf-8 -*-
# @ auth : carl_DJ
# @ time : 2022-01-11
# 代码块耗时定义
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter
@contextmanager
def timeblock(label):
tic = perf_counter()
try:
yield
finally:
toc = perf_counter()
print('%s : %s' % (label, toc - tic))
# 代码块耗时测试
with timeblock('counting'):
pass
代码耗时优化的原则,如下:
代码展示 一:
items = [2, 1, 3, 4]
#计算 ‘arg’ 最小值 ‘val’ 价值
argmin = min(range(len(items)), key=items.__getitem__)
#计算 ‘arg’ 最大值 ‘val’ 价值
argmax = max(range(len(items)), key=items.__getitem__)
代码展示 一:
A = [['a11', 'a12'], ['a21', 'a22'], ['a31', 'a32']]
#数组
A_transpose = list(zip(*A))
#列表
A_transpose = list(list(col) for col in zip(*A))
代码展示 一:
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list(zip(*[iter(A)] * 2))
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