今天，我们一起回顾下Python Cookbook，全书是以问答对的形式展开，这是我很久之前看的笔记。Cookbook不算是入门书，更像是一本工具书，既然有基础了那就没必要一个个点去看，建议是需要用到那部分就把那块的知识点技巧翻一遍。下面大噶自己查漏补缺吧！
数据结构与算法
从任意长度的可迭代对象中分解元素
*表达式可以用来将一个含有N个元素的数据结构类型分解成所需的几部分。
1first, *middle, last = grades
例如grades保存了100个成绩数据而我们只关心首末两个成绩，就可以把中间的所有成绩保存到一个列表里面，如下：
保存最后N个元素
collection.deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列，当有新记录加入而队列已满时会自动移除最老的那条记录。若不指定队列的大小，也就得到了一个无界限的队列；deque支持从队列两端添加或弹出元素1from collection import deque2q = deque()3q.append(1)4q.append(2)5q.append(3)6q.appendleft(4)7q.pop()8q.popleft()
找到最大或最小的N个元素
heapq模块中有两个函数：nlargest()和nsmallest()1import heapq23nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]4print(heapq.nlargest(3, nums))5out: [42, 37, 23]6print(heapq.nsmallest(3,nums))7out: [-4, 1, 2]
这两个函数还可以接受一个参数key1In [1]: portfolio = [ 2 ...: {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, 3 ...: {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, 4 ...: {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, 5 ...: {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}, 6 ...: {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, 7 ...: {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65} 8 ...: ] 910cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])11cheap12out:13[{'name': 'YHOO', 'price': 16.35, 'shares': 45},14 {'name': 'FB', 'price': 21.09, 'shares': 200},15 {'name': 'HPQ', 'price': 31.75, 'shares': 35}]
让字典保持有序
collection模块的OrderedDict会按照元素初始添加的顺序进行操作；其内部维护了一个双向链表，它会根据元素加入的顺序来排列键的位置。因此ＯrderedDict的大小是普通字典的２倍多。字典的计算问题
利用zip()将字典的键与值反转找出序列中出现次数最多的元素
collection模块的Counter类并且Counter类有一个非常方便的most_common(n)方法可以直接得到出现次数最多的前几位1from collections import Counter2words = [一系列单词组成的列表]3word_counts = Counter(words)4top_3 = word_counts.most_common(3)
通过公共键对字典列表排序
operator模块的itermgetter函数1from operator import itemgetter 2 3In [26]: rows = [ 4 ...: {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid':1003}, 5 ...: {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid':1002}, 6 ...: {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid':1001}, 7 ...: {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid':1004} 8 ...: ] 910itemgetter('fname')11Out[31]: 1213rows_by_frame = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))14Out[30]:15[{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004},16 {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},17 {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},18 {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}]
itermgetter()函数还可以接受多个键1rows_by_frame = sorted(rows, key=itemgetter('fname','lname'))
数字、日期和时间
对数值进行取整
使用内建的round(value, ndigits)函数1>>> round(1.23, 1)21.23>>> round(1.27, 1)41.35>>> round(162773, -1)6162770
当某个值恰好等于两个整数间的一半时，取整操作会去到离该值最近的那个偶数上。如1.5和2.5都会取整到2round()中的ndigits可以是负数，在这种情况下会相应地取整到十位、百位。。。对数值做格式化输出
使用内建的format()函数1>>>x = 123.4562>>>format(x, '0.2f')3123.46
二进制、八进制和十六进制转换
要将一个整数转换为二进制，使用bin()要将一个整数转换为八进制，使用oct()要将一个整数转换为十六进制，使用hex()随机选择
random.choice()可以从序列中随机挑选出元素1>>>import random2>>>values = [1,2,3,4,5,6]3>>>random.choice(values)445>>>random.choice(values)62
random.shuffle()可以在序列中原地打乱元素的顺序1>>>random.shuffle(values)2>>>values3[2,4,3,1,6,5]random.sample()可以取样出N个元素
random.sample()可以取样出N个元素1>>>random.sample(values, 2)2[6, 2]
时间换算
datatime模块可以用来完成不同时间单位间的换算。例如要表示一个时间间隔，可以创建一个timedelta实例1from datetime import timedelta 2 3In [33]: a = timedelta(days=2, hours=6) 4In [34]: b = timedelta(hours=4.5) 5In [35]: c = a + b 6In [36]: c.days 7Out[36]: 2 8In [37]: c.seconds 9Out[37]: 3780010In [38]: c.seconds/360011Out[38]: 10.512In [39]: c.total_seconds() / 360013Out[39]: 58.5
迭代器和生成器
手动访问迭代器中的元素
1with open('/etc/passwd') as f:2 try:3 while True:4 line = next(f)5 print(line, end='')6 except StopIteration:7 pass
委托迭代
对自定义的容器对象，其内部持有一个列表丶元组或其他的可迭代对象，我们想让自己的新容器能够完成迭代操作。一般来说，我们所要做的就是定义一个__iter__()方法，将迭代请求委托到对象内部持有的容器上。1class Node:2 def __init__(self, value):3 Self._value = vaule4 self._children = []5 def __repr__(self):6 return 'Node({!r})'.format(self._value)7 def __iter__(self):8 return iter(self._children)
在这个例子中，iter()方法将迭代请求转发给对象内部持有的_children属性上。
用生成器创建新的迭代模式
函数中只要出现了yield语句就会将其转变成一个生成器1def frange(start, stop, increment):2 x = start3 while x < stop:4 yield x5 x += increment
注意生成器只在响应迭代操作时才运行对迭代器做切片操作
itertool.islice() 可以对迭代器和生成器做切片操作1In [3]: def count(n): 2 ...: while True: 3 ...: yield n 4 ...: n += 1 5 ...: 6In [5]: c = count(0) 7In [6]: c 8Out[6]: 9----> 1 c[0]10TypeError: 'generator' object has no attribute '__getitem__'1112import itertools13In [10]: for x in itertools.islice(c, 10, 20):14 ...: print(x)1510161117121813191420152116221723182419
跳过可迭代对象中的前一部分元素
itertools.dropwhile() 函数会 丢弃掉序列中的前面几个元素例如，我们需要读取一个文件，文件的开头有一系列注释行并不是我们想要的1from itertools import dropwhile2with open('/etc/passwd') as f:3 for line in dropwhile(lambda line: line,startwith('#'), f):4 print(line, end='')
迭代所有可能的组合
我们想对一些列元素的所有可能组合进行迭代itrtools.permutations()函数接受一个元素集合，将其中所有元素重排列为所有可能的情况，并以元组的形式返回。
1In [11]: from itertools import permutations2In [12]: items = ['a', 'b', 'c'] 3In [13]: for p in permutations(items): 4 ...: print(p) 5 ...: 6('a', 'b', 'c') 7('a', 'c', 'b') 8('b', 'a', 'c') 9('b', 'c', 'a')10('c', 'a', 'b')11('c', 'b', 'a')
#如果想得到较短的所有全排列，可以指定长度In [14]: for p in permutations(items， 2):...: print(p)('a', 'b')('a', 'c')('b', 'a')('b', 'c')('c', 'a')('c', 'b')
itertools.combinations 不考虑元素间的实际顺序，即('a', 'b')和('b', 'a')被认为是相同的组合形式。若想解除这一限制，可用combinations_with_replacement。同时迭代多个序列
zip()函数可以用来迭代多个序列中的元素1>>>xvalues = [1,5,4,2,10,7] 2>>> yvalues = [101,78,37,15,62,99] 3>>> for x, y in zip(xvalues, yvalues): 4... print(x, y) 5... 61 101 75 78 84 37 92 151010 62117 99
在不同的容器中进行迭代
我们需要对许多对象执行相同的操作，但是这些对象包含在不同的容器内，而我们希望可以避免写出嵌套的循环处理，保持代码的可读性。使用itertools.chain()方法可以用来简化这个任务。1from itertools import chain 2 3In [18]: a = [1, 2, 3, 4] 4In [19]: b = ['x', 'y', 'z'] 5In [20]: for x in chain(a, b): 6 ...: print (x) 7 ...: 81 9210311412x13y14z
合并多个有序序列，再对整个有序序列进行迭代
heapq.merge()函数1>>>import heapq 2>>>a = [1,4,7,10] 3>>>b = [2,5,6,11] 4>>>for c in heapq.merge(a,b): 5... print(c) 6... 71 82 9410511612713101411
文件和IO
将输出重定向到文件中
只需要在print()函数加上file关键字参数即可1with open('somefile.txt', 'rt') as f:2 print('Hello World!', file=f)
以不同的分隔符或行结尾符完成打印
1>>>print('GKY',1995,5,18, sep='-',end='!!\n')
GKY-1995-5-18!!
在字符串上执行IO操作
使用io.StringIO()和io.ByteIO()来创建类似于文件的对象，这些对象可操作字符串数据。读写压缩的数据文件
gzip和bz2模块可以实现1import gzip 2with open('somefile.gz', 'rt') as f: 3 text = f.read() 4 5import bz2 6with open('somefile.bz2', 'rt') as f: 7 text = f.read() 8 9import gzip10with open('somefile.gz', 'wt') as f:11 f.write(text)1213import bz214with open('somefile.bz', 'wt') as f:15 f.write(text)
将二进制数据读到可变缓冲区中
我们想将二进制数据直接读取到一个可变缓冲区中，中间不经过任何拷贝环节。例如我们想原地修改数据再将它写回到文件中去。1import os.path 2def read_into_buffer(filename): 3 buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) 4 with open(filename, 'rb') as f: 5 f.readinto(buf) 6 return buf 7 8with open('sample.bin', 'wb') as f: 9 f.write(b'hello world')1011buf = read_into_buffer('sample.bin')12In [16]: buf13Out[16]: bytearray(b'hello world')
序列化Python对象
我们需要将Python对象序列化为字节流，这样就可以将其保存到文件中、存储到数据库中或者通过网络连接进行传输。序列化数据最常见的做法就是使用pickle模块。1import pickle2data = ... #some python object3f = open('somefile', 'wb')4pickle.dump(data,f)
要将对象转存为字符串，可以使用1import pickle2data = ... #some python object3f = open('somefile', 'wb')4pickle.dumps(data,f)
如果要从字节流中重新创建出对象，可以使用pickle.load()或者pickle.loads()数据编码与处理
读写JSON数据
主要使用JSON模块两个主要的函数为json.dumps()和json.loads()如果是文件而不是字符串的话使用json.dump()和json.load()解析简单的XML文档
xml.etree.ElementTree可以从简单的XML文档中提取数据1from urllib.request import urlopen 2from xml.etree.ElementTree import parse 3 4u = urlopen('http://planet.python.org/rss20.xml') 5doc = parse(u) 6In [24]: for item in doc.iterfind('channel/item'): 7 ....: title = item.findtext('title') 8 ....: date = item.findtext('pubDate') 9 ....: link = item.findtext('link')10 ....: print (title)11 ....: print(date)12 ....: print(link)13 ....: print()14 ....:
