• python常用函数库及模块巧妙用法汇总


    在用python编写脚本或写程序过程中总要遇到一些对大文件或数据进行排序,计算,循环跌代等.我想下面这些函数库一定能用得到,总结如下:便于以后备查

    列表去重(传说是列表去重最高效的方法):

    al = ['/data/consul/script/check_port.py', '/data/consul/script/check_port.py', '/data/consul/script/check_port.py']

    {}.fromkeys(al).keys()

    ['/data/consul/script/check_port.py']

    字典排序

    a = {1:'v1', 4:'k4', 3:'s3', 2:'b2'}
    print sorted(a.items(),key=lambda a:a[0])

    range 和xrange用法

    range 和 xrange 使用区别
    
    range
    函数说明:range([start,] stop[, step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列。
    range示例: 
    >>> range(5) 
    [0, 1, 2, 3, 4] 
    >>> range(1,5) 
    [1, 2, 3, 4] 
    >>> range(0,6,2)
    [0, 2, 4]
    
    xrange
    函数说明:用法与range完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器。
    xrange示例: 
    >>> xrange(5)
    xrange(5)
    >>> list(xrange(5))
    [0, 1, 2, 3, 4]
    >>> xrange(1,5)
    xrange(1, 5)
    >>> list(xrange(1,5))
    [1, 2, 3, 4]
    >>> xrange(0,6,2)
    xrange(0, 6, 2)
    >>> list(xrange(0,6,2))
    [0, 2, 4]h4
    由上面的示例可以知道:要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多,因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间,这两个基本上都是在循环的时候用:
    for i in range(0, 100): 
    print i 
    for i in xrange(0, 100): 
    print i 
    
    这两个输出的结果都是一样的,实际上有很多不同,range会直接生成一个list对象:
    a = range(0,100) 
    print type(a) 
    print a 
    print a[0], a[1] 
    
    输出结果:
    
    <type 'list'>
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
    0 1
    
    而xrange则不会直接生成一个list,而是每次调用返回其中的一个值:
    a = xrange(0,100) 
    print type(a) 
    print a 
    print a[0], a[1] 
    
    输出结果:
    <type 'xrange'>
    xrange(100)
    0 1
    
    所以xrange做循环的性能比range好,尤其是返回很大的时候,尽量用xrange吧,除非你是要返回一个列表。
    

    filter用法

    #对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence类型)返回,示例如下
    def numv(x):
        return x % 2 !=0 and x % 3 != 0
    
    def strv(x):
        return x != 'a'
    
    print filter(numv,range(1,101))
    print filter(strv,"abcdefghi")
    

    map用法

    #map usage: map(function, sequence):
    #des: 对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果组成一个List返回另外map也支持多个sequence,当然这也要求function支持相应数量的参数输入,示例如下:
    def cube(x):
        return x*x*x
    
    
    def add(x,y):
        return x + y
    
    print 'cube chengfa info:'
    print map(cube,range(1,11))
    
    print "add jiafa info:"
    print map(add,range(8),range(8))
    

    enumerate用法

    #对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时
    
    tlist = ['changchun','wangqk','xurna','kangbokun','huaran','lifei']
    print "for xunhuan info:",'
    '
    for i in range(0,len(tlist)):
        print i,tlist[i]
    
    #enumerate会将数组或列表组成一个索引序列。使我们再获取索引和索引内容的时候更加方便如下:
    print "enumerate usage info:",'
    '
    for index,text in enumerate(tlist):
        print index,text,
    
    
    如果你要计算文件的行数,可以这样写:
    
    count = len(open(thefilepath,‘rU’).readlines())
    
    前面这种方法简单,但是可能比较慢,当文件比较大时甚至不能工作,下面这种循环读取的方法更合适些。
    Count = -1 
    For count,line in enumerate(open(thefilepath,‘rU’)): 
    Pass
    Count += 1  
    

    解析字典值放在元组里

    >>> dict = {"aa":4,"bb":6}
    >>> globals().update(dict)
    >>> aa
    4
    >>> bb
    6
    >>> aa,bb
    (4, 6)
    >>> 
    
    >>> globals()["aa"] = "bb"
    >>> aa
    'bb'
    

    字符串格式化

    >>> "{key}={value}".format(key="a",value=10)
    'a=10'
    >>> "[{0:<10}],[{0:^10}],[{0:*>10}]".format("aa")
    '[aa        ],[    aa    ],[********aa]'
    

    列表去重

    >>> l = [1,2,3,4,3,2,1,3]
    >>> list(set(l))
    [1, 2, 3, 4]
    >>> {}.fromkeys(l).keys()
    [1, 2, 3, 4]
    >>>
    <h4></h4>
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