• Python 中的一些小技巧


    这里是本人收集的一些 Python 小技巧,目前主要是一些实用函数,适合有一定基础的童鞋观看(不会专门介绍使用到的标准库函数)。。

    一、函数式编程

    函数式编程用来处理数据,感觉很方便。(要是再配上管道操作符 | 或者 Java 的那种链式调用,超级爽!可惜 Python 都没有。。需要借助第三方库)

    1. 分组/group

    数据处理中一个常见的操作,是将列表中的元素,依次每 k 个分作一组。

    def group_each(a, size: int):
        """
            将一个可迭代对象 a 内的元素, 每 size 个分为一组
            group_each([1,2,3,4], 2) -> [(1,2), (3,4)]
        """
        iterators = [iter(a)] * size  # 将新构造的 iterator 复制 size 次(浅复制)
        return zip(*iterators)  # 然后 zip

    这个函数之前在 Python 拾遗 - 奇技淫巧 中就写过,记得是某次 Google 时在 stackoverflow 上发现的,不过它的最初来源应该是 Python 官方文档的某个角落。

    顺便如果某个 size 比较常用(比如 2),还可以用 partial 封装一下

    from functools import partial # 每两个分一组group_each_2 = partial(group_each, size=2)  # 等同于 group_each_2 = lambda a: group_each(a, 2)

    2. 扁平版本的 map

    稍微接触过函数式应该都知道 flat_map,可 Python 标准库却没有提供。下面是我在 stackoverflow 上找到的实现,其实很简单

    from itertools import chaindef flat_map(f, items):
        return chain.from_iterable(map(f, items))

    它和 map 的差别在于是不是扁平(flat) 的(废话。。),举个例子

    >>> list(map(list, ['123', '456']))
    [['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']]
    >>> list(flat_map(list, ['123', '456']))
    ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

    3. 上述函数的应用举例

    在做爬虫工作时,有时会遇到这样的 table 元素:
    https://img2.mukewang.com/5b94084200010c5904930208.jpg

    对这种 html 元素,我一般会直接把它转换成 list,结果如下:

    table = [['label1', 'value1', 'label2', 'value2'],
             ['label3', 'value3'],
             ['label4', 'value4', 'label5', 'value5'],
             ...
             ]

    为了方便索引,现在我需要把上面的数据转换成下面这个样子的 dict

    {    'label1': 'value1',    'label2': 'value2',    'label3': 'value3',    'label4': 'value4',    'label5': 'value5'}

    如果是平常,大概需要写循环了。不过如果用刚刚说到的几个函数的话,会变得异常简单

     # 1. 分组groups = flat_map(group_each_2, table)# 1.1 flat_map 返回的是迭代器,list 后内容如下:# [('label1', 'value1'),#  ('label2', 'value2'),#  ('label3', 'value3'),#  ('label4', 'value4'),#  ('label5', 'value5')]# 2. 转换成 dictkey_values = dict(groups)   # 得到的 key_values 与上面需要的 dict 别无二致。

    相关模块

    1. 迭代器:itertools

    2. 高级数据结构:colletions

    3. 函数式:functools 常和 opreator 一起用

    这几个模块都和可迭代对象(列表、集合等)有关,熟悉了应该可以大大改善 Python 使用姿势。

    二、其他

    1. 多 dict 的去重

    假设我们有一个 dict 的列表,里面可能有内容一模一样的 dict,我们需要对它做去重。叉车公司哪家好
    容易想到的方法就是使用 set,可是 set 中的元素必须是 hashable 的,而 dict 是 unhashable 的,因此不能直接放进 set 里。

    >>> a = [{'a': 1}, {'a': 1}, {'b': 2}]>>> set(a)
    Traceback (most recent call last):
      File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2961, in run_code
        exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
      File "<ipython-input-5-5b4c643a6feb>", line 1, in <module>
        set(a)TypeError: unhashable type: 'dict'

    难道就必须手写递归了么?未必,我在 stackoverflow 看到这样一个小技巧

    import jsondef unique_dicts(data_list: list):
        """unique a list of dict
            dict 是 unhashable 的,不能放入 set 中,所以先转换成 str
            
            unique_dicts([{'a': 1}, {'a': 1}, {'b': 2}])  ->  [{'a': 1}, {'b': 2}]
        """
        data_json_set = set(json.dumps(item) for item in data_list)    return [json.loads(item) for item in data_json_set]

    2. str 的 startswith 和 endswith 两个函数的参数可以是元组

    In[7]: a = "bb.gif"In[8]: b = 'a.jpg'In[9]: a.endswith(('.jpg', '.gif'))Out[9]: TrueIn[10]: b.startswith(('bb', 'a'))Out[10]: True
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