数据结构
假设有M个元素的列表，需要从中分解出N个对象，N<M，这会导致分解的值过多的异常。如下：
record=['zhf','zhf@163.com','775-555-1212','847-555-1212']
name,email,=record
E:python2.7.11python.exe E:/py_prj/python_cookbook.py
Traceback (most recent call last):
File "E:/py_prj/python_cookbook.py", line 9, in <module>
name,email,=record
ValueError: too many values to unpack
提示too many values to unpack
在python3中可以用*表达式来解决
record=['zhf','zhf@163.com','775-555-1212','847-555-1212']
name,email,*phone_number=record
此时name=’zhf’,email=’zhf@163.com’
Phone_number=['775-555-1212','847-555-1212']
但是此类用法仅限于3.0. 2.7.6版本会报错
(二)
保存最后N个元素：
有的时候我们希望保存查找到元素的最后前5个元素，比如文件有如下内容：
This is a c test
This is a java test
This is a go test
This is a c++ test
This is a mysql test
This is a javascript test
This is a perl test
This is a ruby test
This is a python test
This is a essamble test
This is a linux test
我们想找到This is a python test的前5个记录。我们可以用collections.deque来实现。 Deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列，当有新记录加入队列而队列已满时会自动移除最老的记录。实现FIFO的功能。实现代码如下：
def search(lines,pattern,history=5):
#创建一个长度为5的队列
previous_line=deque(maxlen=history)
for line in lines:
if pattern in line:
yield line,previous_line
#将查找到pattern之前的信息插入队列
previous_line.append(line)
if __name__=='__main__':
f=open(r'E:py_prj est.txt')
for line,previous in search(f,'python',5):
for plines in previous:
#打印出最后5条信息
print plines
#打印出查找到的pattern
print line
结果如下：previous保存了This is a python test的前5条信息
E:python2.7.11python.exe E:/py_prj/python_cookbook.py
This is a c++ test
This is a mysql test
This is a javascript test
This is a perl test
This is a ruby test
This is a python test
下面的例子更直观的表现了deque的功能，当达到最大数量的时候，删除最早的元素，然后在末端插入新的元素
>>> from collections import deque
>>> q=deque(maxlen=3)
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q
deque([1, 2, 3], maxlen=3)
>>> q.append(4)
>>> q
deque([2, 3, 4], maxlen=3)
>>> q.append(5)
>>> q
deque([3, 4, 5], maxlen=3)
如果不指定大小，那么则是无限大的队列，可以appendleft在左端插入元素，也可以用popleft来将最左边的出队列
>>> q=deque()
>>> q.append(1)
>>> q.append(2)
>>> q.append(3)
>>> q.appendleft(4)
>>> q
deque([4, 1, 2, 3])
>>> q.popleft()
4
三 找到最大的N个元素：
Heapq模块有2个函数，nlargest()和nsmallest()可以解决这个问题
import heapq
nums=[1,8,2,10,4,5,6,19,20]
largest=heapq.nlargest(3,nums)
print largest
得到结果：
[20, 19, 10]
[1, 2, 4]
我们还可以导入更复杂的数据结构进行比较：如下面的结构。里面包含了6个元素，都是字典类型的。如何根据price对他们进行排序呢
portfolio = [
{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
我们来看下heapq.nlargest的帮助手册。原型函数中第一个参数是返回的数目，第二个参数表明是可迭代对象。第三个参数key值默认为None
Help on function nlargest in module heapq:
nlargest(n, iterable, key=None)
Find the n largest elements in a dataset.
Equivalent to: sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:n]
这个key值和sorted的key值是一个作用，这个key值指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。也就是从第二个参数中接受一个参数进行处理，最后得到一个元素。函数会根据这个元素来进行排序。那么前面的例子中，每个迭代对象返回一个字典。那么key值的作用就是从这个字典中取出一个关键参数作为排序的参考。
代码改造如下：使用lambda来实现这个函数功能。这个s值就是portfolio中返回的每个字典值。取出其中price字段进行排序
largest=heapq.nlargest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])
samllest=heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])
结果如下：
[{'price': 543.22, 'name': 'AAPL', 'shares': 50}, {'price': 115.65, 'name': 'ACME', 'shares': 75}, {'price': 91.1, 'name': 'IBM', 'shares': 100}]
[{'price': 16.35, 'name': 'YHOO', 'shares': 45}, {'price': 21.09, 'name': 'FB', 'shares': 200}, {'price': 31.75, 'name': 'HPQ', 'shares': 35}]
通过heapq的名字可以看出，这是将一个数据对象用堆排序并取得最大最小的值。具体是如何来实现的呢。我们首先来看下heapq.heapify这个函数
nums=[1,8,2,10,4,5,6,19,20]
heapq.heapify(nums)
print nums
结果如下：
[1, 4, 2, 10, 8, 5, 6, 19, 20]
其实heapfify就是生成一个最小堆的树型结构。具体最小堆的定义可以参考数据结构。最小堆就是子节点大于父节点。结构如下所示：
1,8,2,10,4,5,6,19,20的树形结构如下
1
8 2
10 4 5 6
19 20
排序后的数据结构，可以看到变动仅在于8和4，也就是将4上浮，8下沉。得到如下的结构。可以看到最顶端的父节点始终是最小的元素。
1
4 2
10 8 5 6
19 20
因此根据这个结构我们就可以用heapq.heappop(nums)得到最小的元素。其实每次heappop执行的过程都是一次堆重新排序的过程，自动将最小的元素排在父节点。整个执行过程如下：
>>> nums=[1,8,2,10,4,5,6,19,20]
#首先必须要用heapify将数据转换成堆的形式
>>> heapq.heapify(nums)
>>> nums
[1, 4, 2, 10, 8, 5, 6, 19, 20]
1
4 2
10 8 5 6
19 20
>>> heapq.heappop(nums)
1
>>> nums
[2, 4, 5, 10, 8, 20, 6, 19]
2
4 5
10 8 20 6
19
>>> heapq.heappop(nums)
2
>>> nums
[4, 8, 5, 10, 19, 20, 6]
4
8 5
10 19 20 6
>>> heapq.heappop(nums)
4
>>> nums
[5, 8, 6, 10, 19, 20]
5
8 6
10 19 20
>>> heapq.heappop(nums)
5
>>> nums
[6, 8, 20, 10, 19]
6
8 20
10 19
>>> heapq.heappop(nums)
6
>>> nums
[8, 10, 20, 19]
8
10 20
19
>>> heapq.heappop(nums)
8
>>> nums
[10, 19, 20]
10
19 20
>>> heapq.heappop(nums)
10
>>> nums
[19, 20]
19
20
>>> heapq.heappop(nums)
19
>>> nums
[20]
从上面的过程可以看到，其实每次heappop都是一次树型结构的调整，自动会将最小的元素上浮到父节点，
上浮和下沉的具体实现函数如下，有兴趣的可以研究下。
def _siftup(heap, pos):
endpos = len(heap)
startpos = pos
newitem = heap[pos]
# Bubble up the smaller child until hitting a leaf.
childpos = 2*pos + 1 # leftmost child position
while childpos < endpos:
# Set childpos to index of smaller child.
rightpos = childpos + 1
if rightpos < endpos and not cmp_lt(heap[childpos], heap[rightpos]):
childpos = rightpos
# Move the smaller child up.
heap[pos] = heap[childpos]
pos = childpos
childpos = 2*pos + 1
# The leaf at pos is empty now. Put newitem there, and bubble it up
# to its final resting place (by sifting its parents down).
heap[pos] = newitem
_siftdown(heap, startpos, pos)