流畅的 Python(35):序列构成的数组 2.10

阅读数:10 2019 年 11 月 20 日 17:15

流畅的Python(35):序列构成的数组 2.10

内容简介
本书致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道 Python 风格的代码。本书尤其深入探讨了 Python 语言的高级用法,涵盖数据结构、Python 风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。

(本章小结)

要想写出准确、高效和地道的 Python 代码,对标准库里的序列类型的掌握是不可或缺的。

Python 序列类型最常见的分类就是可变和不可变序列。但另外一种分类方式也很有用,那就是把它们分为扁平序列和容器序列。前者的体积更小、速度更快而且用起来更简单,但是它只能保存一些原子性的数据,比如数字、字符和字节。容器序列则比较灵活,但是当容器序列遇到可变对象时,用户就需要格外小心了,因为这种组合时常会搞出一些“意外”,特别是带嵌套的数据结构出现时,用户要多费一些心思来保证代码的正确。

列表推导和生成器表达式则提供了灵活构建和初始化序列的方式,这两个工具都异常强大。如果你还不能熟练地使用它们,可以专门花时间练习一下。它们其实不难,而且用起来让人上瘾。

元组在 Python 里扮演了两个角色,它既可以用作无名称的字段的记录,又可以看作不可变的列表。当元组被当作记录来用的时候,拆包是最安全可靠地从元组里提取不同字段信息的方式。新引入的 * 句法让元组拆包的便利性更上一层楼,让用户可以选择性忽略不需要的字段。具名元组也已经不是一个新概念了,但它似乎没有受到应有的重视。就像普通元组一样,具名元组的实例也很节省空间,但它同时提供了方便地通过名字来获取元组各个字段信息的方式,另外还有个实用的 ._asdict() 方法来把记录变成 OrderedDict 类型。

Python 里最受欢迎的一个语言特性就是序列切片,而且很多人其实还没完全了解它的强大之处。比如,用户自定义的序列类型也可以选择支持 NumPy 中的多维切片和省略(...)。另外,对切片赋值是一个修改可变序列的捷径。

重复拼接 seq * n 在正确使用的前提下,能让我们方便地初始化含有不可变元素的多维列表。增量赋值 +=*= 会区别对待可变和不可变序列。在遇到不可变序列时,这两个操作会在背后生成新的序列。但如果被赋值的对象是可变的,那么这个序列会就地修改——然而这也取决于序列本身对特殊方法的实现。

序列的 sort 方法和内置的 sorted 函数虽然很灵活,但是用起来都不难。这两个方法都比较灵活,是因为它们都接受一个函数作为可选参数来指定排序算法如何比较大小,这个参数就是 key 参数。key 还可以被用在 minmax 函数里。如果在插入新元素的同时还想保持有序序列的顺序,那么需要用到 bisect.insortbisect.bisect 的作用则是快速查找。

除了列表和元组,Python 标准库里还有 array.array。另外,虽然 NumPy 和 SciPy 都不是 Python 标准库的一部分,但稍微学习一下它们,会让你在处理大规模数值型数据时如有神助。

本章末尾介绍了 collections.deque 这个类型,它具有灵活多用和线程安全的特性。表 2-3 将它和列表的 API 做了比较。本章最后也提及了一些标准库中的其他队列类型的实现。

流畅的Python(35):序列构成的数组 2.10

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