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摘要：找出列表中小于的數(shù)據(jù)除了列表推導(dǎo)式，還有字典推導(dǎo)式，集合推導(dǎo)式，用法都一樣。如果你的數(shù)據(jù)量很大的話，考慮使用生成器表達(dá)式。切片不僅對(duì)列表有用，同樣適用于元組和字符串。切片命名使用方法，內(nèi)部參數(shù)與切片一樣。對(duì)剩余的的數(shù)據(jù)，使用星號(hào)代替即可。
上次我們講了幾個(gè)不常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類型，每個(gè)都有自己特殊的用途，雖然不經(jīng)常用到，了解一下也好。比如我們提到的數(shù)組類型，如果在數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候同時(shí)要效率，就可以使用它。這次來(lái)說(shuō)說(shuō)python中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類型像列表、元組、字典、集合中的一些很有用的技巧，幫助你提高開(kāi)發(fā)效率。
來(lái)看看。
列表有一個(gè)很有用的技巧是使用列表推導(dǎo)式，這個(gè)大家可能都知道，如果你需要迭代列表中的數(shù)據(jù)，使用循環(huán)是個(gè)很麻煩的事，使用列表推導(dǎo)式一行就搞定。
datas = [3, 4, 2, 8, 12, 5, 7] # 找出列表中小于10的數(shù)據(jù) print([data for data in datas if data<10])
[3, 4, 2, 8, 5, 7]
除了列表推導(dǎo)式，還有字典推導(dǎo)式，集合推導(dǎo)式，用法都一樣。還有一個(gè)特殊的生成器表達(dá)式，生成器表達(dá)式并不會(huì)在剛開(kāi)始就生成一個(gè)數(shù)據(jù)類型，而是在迭代時(shí)才生成，這樣可以節(jié)省內(nèi)存。如果你的數(shù)據(jù)量很大的話，考慮使用生成器表達(dá)式。生成器表達(dá)式使用小括號(hào)。
# 使用上面的數(shù)據(jù)
# 生成器表達(dá)式使用小括號(hào)
r = (data for data in datas if data<10)
# 你看，打印r時(shí)并不會(huì)輸出結(jié)果
print(r)
# 現(xiàn)在就可以了
# enumerate同時(shí)返回下標(biāo)和元素
for i, j in enumerate(r):
print(i, j)
at 0x7f7c93644db0> 0 3 1 4 2 2 3 8 4 5 5 7
需要注意的事，生成器表達(dá)式一次只能用一次迭達(dá)，上面我們對(duì)r進(jìn)行了一次迭代，如果再次輸出就是空的。
關(guān)于什么是生成器我們下次再講。
如果我們需要找出列表中的某個(gè)數(shù)據(jù)？或者是某一部分的數(shù)據(jù)？
使用切片。切片不僅對(duì)列表有用，同樣適用于元組和字符串。切片中以冒號(hào)間隔，前兩個(gè)參數(shù)為起始點(diǎn)，第三個(gè)為步長(zhǎng)，也就是每隔幾個(gè)找一個(gè)出來(lái)。
a = [2, 3, "a", 6, 4] print(a[3:4]) b = "hahahah" # 步長(zhǎng)為2 print(b[::2]) # 如果步長(zhǎng)設(shè)為1，就是從后往前取值 # 對(duì)b取反 print(b[::-1]) c = (2, 2, 3, 4, 5) print(c[:3])
[6] hhhh hahahah (2, 2, 3)
每次都用數(shù)字表示切片的起始點(diǎn)看起來(lái)很麻煩對(duì)不對(duì)，還要記住從哪開(kāi)始從哪結(jié)束。如果你需要對(duì)很多不同的數(shù)據(jù)都執(zhí)行同樣的切片操作，最好是為切片命名，這樣只需定義一次就行了。切片命名使用slice方法，內(nèi)部參數(shù)與切片一樣。
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # slice用來(lái)對(duì)切片命名，比如規(guī)定這個(gè)切片是從2到4，2個(gè)步長(zhǎng)，然后就可以使用了 a = slice(2, 4) print(a) print(items[a]) # 其它的數(shù)據(jù)也能用 itemss = [1, 2, 4, 6, 5, 6, 7] print(itemss[a])
slice(2, 4, None) [3, 4] [4, 6]
還有一個(gè)技巧叫做拆包，就是把一個(gè)列表或者字符同時(shí)賦值給多個(gè)變量，任何可迭代對(duì)象（也就是能夠用for循環(huán)）都可以使用拆包。比如有一個(gè)函數(shù)返回了多個(gè)數(shù)據(jù)，我們?cè)谡{(diào)用時(shí)就可以直接賦值給多個(gè)變量，而不用再定義一個(gè)數(shù)據(jù)類型，然后再賦值。多麻煩啊。
a, b, c = [1, 2, 4] print(a) a, b = "it" print(a)
1 i
有一個(gè)問(wèn)題，如果我的數(shù)據(jù)很多，難道要一個(gè)一個(gè)賦值給變量。多麻煩啊。對(duì)剩余的的數(shù)據(jù)，使用星號(hào)代替即可。如果數(shù)據(jù)不是你需要的，使用_代替，使用其它的字符也是可以的，這只是一個(gè)約定而已。
# 可以這樣 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] a, b, *r = data print(r) # 也可以這樣 *a, b, c, d = data print(a)
[3, 4, 5, 6] [1, 2, 3]
最后一個(gè)技巧。
如果我們需要統(tǒng)計(jì)一個(gè)序列（字符串、列表、元組）中某個(gè)元素出現(xiàn)的次數(shù)，怎么實(shí)現(xiàn)？循環(huán)這個(gè)序列，利用元素的下標(biāo)，如果某個(gè)元素出現(xiàn)則加1，想想都麻煩。使用collections.Counter。counter中有個(gè)most_common方法，接受需要統(tǒng)計(jì)的元素個(gè)數(shù)作為參數(shù)。例子如下：
words = [
"look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes",
"the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the",
"eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into",
"my", "eyes", "you"re", "under"
]
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
# 出現(xiàn)頻率最高的3個(gè)單詞
top_three = word_counts.most_common(3)
print(top_three)
[("eyes", 8), ("the", 5), ("look", 4)]
限于篇幅，還有許多awesome的技巧沒(méi)有涉及，下篇文章我們?cè)僦v。希望上面說(shuō)的一些東西對(duì)你有幫助。
本人才疏學(xué)淺，上文中難免有些錯(cuò)誤，還請(qǐng)各位品評(píng)指正。如果覺(jué)得寫(xiě)的還行，歡迎關(guān)注我的公眾號(hào)MLGroup,帶你走進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的世界。
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