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🖼《利用Python进行数据分析》小结可以看这里

本章知识小结：

  • 1、tuple元祖()、list列表[](连接和联合列表，extend的速度比+快)、集合、字典、推导式
  • 2、bisect、哈希化、自动哈希化、[[x for x in tup] for tup in some_tuples]
  • 3、函数、参数（位置蚕食、关键字参数、默认值、*list、**list）
  • 4、匿名函数lambda、柯里化、生成器iter
  • 5、yield惰性返回序列、itertools.groupby(a,b)
  • 6、try-except-else-finally、with open(path) as f:、read、readlines、writelines(strings)
  • 7、with open(path) as f、sys.getdefaultencoding()

1、数据结构和序列

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# 1.1 连接和联合列表    extend的速度比+快
# 1.2 二分搜索和已排序列表的维护  （bisect()、insort()）
import bisect
c = [1,2,2,2,3,4,7]
print(bisect.bisect(c,2))  #找到元素适当插入的位置
print(bisect.bisect(c,5))  
print(bisect.insort(c,6))  #插入元素到相应位置
print(c)

# 1.3 内建序列函数 enumerate(list)、sorted(list)、zip(list1,list2)对应最短元组、reversed(list)
# 1.4 从序列生成字典
mapping = dict(zip(range(5),reversed(range(5))))
print(mapping)

# 1.5 哈希化  hash("不可变值")
print(hash("不可变值"))
d = {}
d[tuple([1,2,3])] = 5    #自动哈希化
print(d)

# 1.6 集合  .add(x)、.clear()、.remove(x)、.pop()、.union(b)、update(b)设置为和b并集
#		.intersection(b)同在在ab、.intersection_update(b)、.diffierence(b)在a不在b、.diffierence_update(b)
#		.symmetric_difference(b)不同时在ab中的元素、.symmetric_difference_update(b)a设置为不同时在ab中的元素
#		.issubset(b)有b?、.issuperset(b)没b?、.isdisjoint(b)没有交集?

# 1.7 列表、集合和字典的推导式 
# [expr for val in collection if condition]
# 嵌套加括号利读[[x for x in tup] for tup in some_tuples]

2、函数

位置参数、关键字参数(赋值)

命名空间（函数调用时分配内存空间，结束销毁）、作用域、本地函数

没有return返回None、return可以返回多个值

2.1 匿名（Lambda）函数

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# 常用，代码量小逻辑清晰
def apply_to_list(some_list,f):
    return [f(x) for x in some_list]
ints = [4,0,1,5,6]
print(ints)
print(apply_to_list(ints,lambda x:x*2))  # [8,0,2,10,12]

2.2 柯里化：部分参数应用

专业术语，表示通过部分参数应用的方式，从已有函数中衍生出新的函数 

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def add_numbers(x,y):
		return x+y

# 原数字＋5的函数，这个就相当于函数add_numbers的柯里化
add_five = lambda y:add_numbers(5,y)
print(add_five(4))
# 简单处理，用functools模块的partial函数
from functools import partial
add_five = partial(add_numbers,5)

2.3 生成器（迭代器iter）

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# iter迭代器
some_dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
dict_iterator = iter(some_dict)
print(dict_iterator)
print(list(dict_iterator))

# yield 惰性返回一个序列
def squares(n=10):
    print(f"将要输出{n}个数")
    for i in range(1,n+1):
        yield i ** 2
gen = squares()
print(gen)
for x in gen:
    print(x,end=' ')
    
# 生成器表达式
gen = (x**2 for x in range(10))
print(list(gen))

# itertools适用于大多数数据算法的生成器集合
import itertools
first_letter = lambda x:x[0]
names = ['Alan','Adam','Wex','Will','Albert','Steven']
names.sort()
for letter , names in itertools.groupby(names,first_letter):
    print(letter,list(names))

2.4 错误和异常处理

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# try-except
def attempt_float(x):
    try:
        return float(x)
    except (TypeError, ValueError):
        return x
print(attempt_float(2),attempt_float('string'),attempt_float((1,2)))

# try-except-else-finally
f = open ( path ,'w')
try:
    write_to_file(f)
except:
    print('Failed')
else:
    print('Succeeded')
finally:
    f.close()

3、文件和操作系统

打开关闭文件

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path = 'a.txt'
# 手动关闭
f = open(path)
for line in f:
  	pass
f.close()
# 自动关闭
with open(path) as f :
  pass

用sys模块检查文件编码

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import sys
print(sys.getdefaultencoding())

字节与Unicode (默认是Unicode)

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prase = "哈哈哈哈哈"
val = prase.encode('utf-8')
print(val)
print(val.decode('utf-8'))