本篇分享是Python生態(tài)系統(tǒng)中關(guān)于一些有用的技巧。大多數(shù)技巧只是使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的包，但其他一些技巧會(huì)涉及一些第三方包。

在開(kāi)始閱讀本文內(nèi)容之前，我們首先來(lái)回顧一下Python中的Iterables的概念。

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根據(jù)Python標(biāo)準(zhǔn)文檔，Iterable的概念如下：

• 一種能夠一次返回一個(gè)成員的對(duì)象。

iterables的示例包括：

• 所有序列類型(如list、str和tuple)
• 一些非序列類型，如dict、文件對(duì)象以及類的實(shí)現(xiàn)中定義了__iter__()方法

Iterables是一個(gè)需要我們牢記的概念，因?yàn)榻酉聛?lái)我們展示的許多技巧都使用itertools包。

itertools模塊提供了一些函數(shù)，用于接收Iterable對(duì)象，而不僅僅是打印逐個(gè)對(duì)象。

2.Trick 1

在工作學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常會(huì)需要使用一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)從一個(gè)list來(lái)生成新的list,set或dict.此時(shí)我們就會(huì)用到iterables概念。

舉例來(lái)說(shuō)：

生成List: 

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] 
lower_names = [name.lower() for name in names] 

生成Set: 

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] 
lower_names = { 
 name.lower() for name in names} 

生成Dict: 

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] 
lower_names = { 
 name:name.lower() for name in names} 

個(gè)人建議：

僅當(dāng)for語(yǔ)句、函數(shù)調(diào)用和方法調(diào)用的數(shù)量較少時(shí)使用。

3.Trick 2

有時(shí)，我們需要獲得兩個(gè)列表對(duì)象之間的所有可能組合。

我們首先想到的實(shí)現(xiàn)可能如下： 

l1 = [1, 2, 3] 
l2 = [4, 5, 6] 
combinations = [] 
for e1 in l1: 
  for e2 in l2: 
    combinations.append((e1, e2)) 

或者簡(jiǎn)化一下，如下：

combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1] 

上述實(shí)現(xiàn)已經(jīng)很簡(jiǎn)潔了，但標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)itertools提供product函數(shù)，從而提供了相同的結(jié)果。如下所示： 

from itertools import product 
l1 = [1, 2, 3] 
l2 = [4, 5, 6] 
combinatios = product(l1, l2) 

4.Trick3

假設(shè)有一個(gè)元素列表，我們需要在每對(duì)相鄰元素之間比較或應(yīng)用一些操作，這有時(shí)稱為2個(gè)元素的滑動(dòng)窗口。我們可以采用以下方式： 

from itertools import tee 
from typing import Iterable 
 
def window2(iterable: Iterable): 
  it, offset = tee(iter(iterable)) 
  next(offset) 
  return zip(it, offset) 
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
dd = window2(l) 
for a in dd: 
    print(a) 

運(yùn)行結(jié)果如下： 

(1, 2) 
(2, 3) 
(3, 4) 
(4, 5) 
(5, 6) 

5.Trick4

有時(shí)，我們會(huì)需要一個(gè)類來(lái)存儲(chǔ)信息，但是如果我們覺(jué)得創(chuàng)建一個(gè)類并定義其__init__()函數(shù)太麻煩時(shí)，我們不妨選擇使用dataclass。如下所示： 

from dataclasses import dataclass 
@dataclass 
class Person: 
  name: str 
  age: int 
  address: str 

上述代碼創(chuàng)建了一個(gè)具有默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)的類，該類以與聲明相同的順序接收相應(yīng)字段的賦值。

person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street') 

dataclass的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，默認(rèn)情況下，會(huì)生成特殊方法，如__str__、 repr 、__eq__等。關(guān)于dataclass的更多用法，可以 參考官網(wǎng) 。

值得一提的是我們?cè)陬愔新暶鞯某蓡T變量的類型注釋(str、int等)并不強(qiáng)制在構(gòu)造函數(shù)中傳遞的值屬于這種類型。也就是說(shuō)dataclasses構(gòu)造對(duì)象時(shí)并不執(zhí)行數(shù)據(jù)類型的檢查。

6.Trick5

我們有時(shí)希望將一個(gè)對(duì)象上的操作視為tuple上的操作，一種選擇是使用collections.namedtuple,但也存在更類似于dataclass的實(shí)現(xiàn)。如下： 

from typing import NamedTuple  
class Coordinate(NamedTuple):  
x: int  
y: int 

上述定義了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的類可以被當(dāng)做tuple來(lái)使用，如下： 

coordinate = Coordinate(10, 15)  
coordinate.x == coordinate[0] // True  
coordinate.y == coordinate[1] // True 

7.Trick6

假如我們有一個(gè)dataclass，需要驗(yàn)證輸入數(shù)據(jù)是否符合類型注釋。在這種情況下，安裝第三方軟件包pydantic并將

from dataclasses import dataclass 替換為 from pydantic.dataclasses import dataclass 即可，如下： 

from pydantic.dataclasses import dataclass 
@dataclass 
class Person: 
  name: str 
  age: int 
  address: str 

這將生成一個(gè)類，該類具有根據(jù)成員變量聲明的類型進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)的解析和類型驗(yàn)證。 Pydantic 在運(yùn)行時(shí)強(qiáng)制執(zhí)行類型提示，并在數(shù)據(jù)無(wú)效時(shí)提供友好的錯(cuò)誤提醒。

8.Trick7

在某些情況下，我們需要生成一些容器中元素頻率的基本統(tǒng)計(jì)信息。在這種情況下，您可以使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)Counter來(lái)接收iterable并根據(jù)元素的頻率生成相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息。 

from collections import Counter 
l = [1, 1, 2, 3, 4, 4] 
frequencys = Counter(l) 
print(frequencys[1])    // Ouput: 2 
print(frequencys[2])    // Ouput: 1 
print(frequencys[2323]) // Ouput: 0 

Counter也提供了一些其他方法，比如如most_common，用于檢索最常見(jiàn)的元素。

9.Trick8

如果我們相對(duì)兩個(gè)list中的元素對(duì)做相應(yīng)的函數(shù)處理，我們最容易想到的方法如下： 

l1 = [1, 2, 3]  
l2 = [4, 5, 6]  
for (e1, e2) in zip(l1, l2):  
f(e1, e2) 

但是使用函數(shù)map可以讓代碼更加簡(jiǎn)潔一些。 

l1 = [1, 2, 3]  
l2 = [4, 5, 6]  
map(f, l1, l2)  

10.Trick9

有時(shí)候我們需要從一個(gè)list中隨機(jī)選擇一個(gè)元素，此時(shí)我們使用random.choice.如下所示： 

from random import choice  
l = [1, 2, 3]  
random = choice(l) 

如果我們需要隨機(jī)選擇多個(gè)元素呢?當(dāng)然是使用random.choices. 

from random import choices 
l = [1, 2, 3, 4, 5] 
random_elements = choices(l, k=3) 

上述代碼中的參數(shù)k為我們隨機(jī)選擇元素的個(gè)數(shù)。

11.總結(jié)

本文重點(diǎn)介紹了在python中9個(gè)和迭代相關(guān)的使用技巧，可以方便提升大家的工作效率。

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