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  • python内置类型

    千次阅读 2018-04-26 09:06:32
    1.list :列表(即动态数组,C++标准库的vector,但可含不同类型的元素于一个list中)a = ["I", "you", "she"]元素可为任何类型下标按下标读写,就当作数组处理,以0开始,有负下标的...

    1.list :列表

    (即动态数组,C++标准库的vector,但可含不同类型的元素于一个list中)

    a = ["I", "you", "she"]元素可为任何类型

    下标

    按下标读写,就当作数组处理,以0开始,有负下标的使用0第一个元素,-1最后一个元素

    取list的元素数量

    len(list)取list的长度。实际调用了此对象是的_len_(self)方法

    创建连续的list L = range(1,5),即 L=    [1,2,3,4],不含最后一个元素

    L = range(1, 10, 2),即 L = [1, 3, 5, 7, 9]

    list的方法

    L.pop(var) #返回最后一个元素,并从list中删除之

    L.remove(var) #删除第一次出现的该元素

    L.count(var) #该元素在列表中出现的个数

    L.index(var) #该元素的位置,无则抛异常

    L.extend(list) #追加list,即合并list到L上

    L.sort() #排序

    L.reverse() #倒序

    list 操作符:,+,*,关键字del

    a[1:] #片段操作符,用于子list的提取

    [1,2]+[3,4] #为[1,2,3,4]。同extend()

    [2]*4 #为[2,2,2,2]

    del L[1] #删除指定下标的元素

    del L[1:3] #删除指定下标范围的元素

    list comprehension [ for k in L if ]

    2.dictionary 字典

     字典(即C++标准库的map) dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}

    每一元素是pair,包含key、value两部分。key是Integer或string类型,value是任意类型。键是唯一的,字典只认最后一个赋的键值

    dictionary的方法

    D.get(key, 0) #同dict[key],多了个没有则返回缺省值,0。[]没有则抛异常

    D.has_key(key) #有该键返回TRUE,否则FALSE

    D.keys() #返回字典键的列表

    D.values() #以列表的形式返回字典中的值,返回值的列表中可包含重复元素

    D.items() #将所有的字典项以列表方式返回,这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序

    D.update(dict2) #增加合并字典

    D.popitem() #得到一个pair,并从字典中删除它。已空则抛异常

    D.clear() #清空字典,同del dict

    D.copy() #拷贝字典

    D.cmp(dict1,dict2) #第一个大返回1,小返回-1,一样返回0

    dict的遍历:

    for (k,v) in D.items():

    ##3、tuple:元组(即常量数组) 元组中的元素值是不允许修改和删除的。

    tuple = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

    可以用list的 [],:操作符提取元素。就是不能直接修改元素。

    ###list 和 tuple 的相互转化:

    tuple(ls)

    list(ls)

    3.string: 字串符

    (即不能修改的字符list) str = "Hello My friend"     字符串是一个整体。如果你想直接修改字符串的某一部分,是不可能的。 但我们能够读出字符串的某一部分。 

    子字符串的提取

     str[:6]    字符串包含判断操作符:in,not in

    string模块

    还提供了很多方法,如 S.find(substring, [start [,end]]) #可指范围查找子串,返回索引值,否则返回-1

    S.rfind(substring,[start [,end]]) #反向查找

    S.index(substring,[start [,end]]) #同find,只是找不到产生ValueError异常

    S.rindex(substring,[start [,end]])#同上反向查找

    S.count(substring,[start [,end]]) #返回找到子串的个数

    S.lowercase()

    S.capitalize() #首字母大写

    S.lower() #转小写

    S.upper() #转大写

    S.swapcase() #大小写互换

    S.split(str, ' ') #将string转list,以空格切分

    S.join(list, ' ') #将list转string,以空格连接

    处理字符串的内置函数 

    len(str) #串长度

    cmp("my friend", str) #字符串比较。第一个大,返回1

    max('abcxyz') #寻找字符串中最大的字符

    min('abcxyz') #寻找字符串中最小的字符

    string的转换

    float(str) #变成浮点数,float("1e-1") 结果为0.1

    int(str) #变成整型, int("12") 结果为12

    int(str,base) #变成base进制整型数,int("11",2) 结果为2

    字符串的格式化(注意其转义字符,大多如C语言的,略) str_format % (参数列表) #参数列表是以tuple的形式定义的,即不可运行中改变

    print ""%s's height is %dcm" % ("My brother", 180) #结果显示为 My brother's height is 180cm











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  • 主要介绍了容易被忽略的Python内置类型,帮助大家更好的理解和学习python,感兴趣的朋友可以了解下
  • 主要介绍了Python内置类型性能分析过程实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 易被忽略的Python内置类型.pdf
  • 近段时间发现一个 Python 连接数据库的连接是线程不安全的,结果惹得我哪哪儿都怀疑变量的多线程是否安全的问题,今天终于找到了正确答案,那就是 Python 内置类型 dict,list ,tuple 是线程安全的。 请参考官方...

    近段时间发现一个 Python 连接数据库的连接是线程不安全的,结果惹得我哪哪儿都怀疑变量的多线程是否安全的问题,今天终于找到了正确答案,那就是 Python 内置类型 dict,list ,tuple 是线程安全的。

    请参考官方解释: http://docs.python.org/glossary.html#term-global-interpreter-lock
    这里写图片描述

    还有另一篇文章课参考: http://effbot.org/pyfaq/what-kinds-of-global-value-mutation-are-thread-safe.htm

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  • 近段时间发现一个 Python 连接数据库的连接是线程不安全的,结果惹得我哪哪儿都怀疑变量的多线程是否安全的问题,今天终于找到了正确答案,那就是 Python 内置类型 dict,list ,tuple 是线程安全的。 请参考官方...

    近段时间发现一个 Python 连接数据库的连接是线程不安全的,结果惹得我哪哪儿都怀疑变量的多线程是否安全的问题,今天终于找到了正确答案,那就是 Python 内置类型 dict,list ,tuple 是线程安全的。

    请参考官方解释: http://docs.python.org/glossary.html#term-global-interpreter-lock 
    这里写图片描述

    还有另一篇文章课参考: http://effbot.org/pyfaq/what-kinds-of-global-value-mutation-are-thread-safe.htm

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  • 1.python内置类型性能分析 1.1timeit模块 1.2 list操作测试 1.3 list内置操作的时间复杂度 1.4 dict内置操作的时间复杂度 我们经常讲的时间复杂度是对基本数据类型(int、float、char等)和基本语句(for、if...

    目录

    1.python内置类型性能分析

    1.1timeit模块

    1.2 list操作测试

    1.3 list内置操作的时间复杂度

    1.4 dict内置操作的时间复杂度


    我们经常讲的时间复杂度是对基本数据类型(int、float、char等)和基本语句(for、if、while、顺序结构等)的操作的时间计算,例如纯c语言编写的程序复杂度计算,但是大家都知道python程序有很多都是函数调用,例如列表的append()、insert()函数等。例如:list.append()   我们不能说此语句就执行了一次,跟普通相加语法在执行时间相同,因此我们使用python内置的时间函数进行分析。

    1.python内置类型性能分析

    1.1timeit模块

    timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。

    class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)

    Timer是测量小段代码执行速度的类。

    stmt参数是要测试的代码语句(statment),使用的是字符传入,需要加引号;

    setup参数是运行代码时需要的设置;

    timer参数是一个定时器函数,与平台有关。

    timeit.Timer.timeit(number=1000000)

    Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数,默认为1000000次。方法返回执行代码的平均耗时,一个float类型的秒数。

    1.2 list操作测试

    产生一个0~999的列表的不同操作测试:

    def test1():
       l = []
       for i in range(1000):
          l = l + [i]
    def test2():
       l = []
       for i in range(1000):
          l.append(i)
    def test3():
       l = [i for i in range(1000)]
    def test4():
       l = list(range(1000))
    
    from timeit import Timer
    
    t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")#程序运行时test.py此文件是main
    print("concat ",t1.timeit(number=1000), "seconds")
    t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
    print("append ",t2.timeit(number=1000), "seconds")
    t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
    print("comprehension ",t3.timeit(number=1000), "seconds")
    t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
    print("list range ",t4.timeit(number=1000), "seconds")
    
    #运行结果:
    # ('concat ', 1.7890608310699463, 'seconds')
    # ('append ', 0.13796091079711914, 'seconds')
    # ('comprehension ', 0.05671119689941406, 'seconds')
    # ('list range ', 0.014147043228149414, 'seconds')

    分析:通过上述运行结果,我们可以经常使用列表生成表达式操作,减少使用加法操作,a[i] = a[i] + 1 和 a[i] += 1操作在python中也不一样,后者使用时间较短,可以测试

    pop操作测试:

    x = range(2000000)
    pop_zero = Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
    print("pop_zero ",pop_zero.timeit(number=1000), "seconds")
    x = range(2000000)
    pop_end = Timer("x.pop()","from __main__ import x")
    print("pop_end ",pop_end.timeit(number=1000), "seconds")
    
    # ('pop_zero ', 1.9101738929748535, 'seconds')
    # ('pop_end ', 0.00023603439331054688, 'seconds')

    分析:从结果可以看出,pop最后一个元素的效率远远高于pop第一个元素,因为弹出首个元素值后面的元素都要向前移一位,遍历2000000次,运行时间较长,而弹出最后一位就不需要这样的过程,运行时间较短。可以自行尝试下list的append(value)和insert(0,value),即一个后面插入和一个前面插入???

    1.3 list内置操作的时间复杂度

    以下所有的操作都是要考虑最坏时间复杂度。

    1.4 dict内置操作的时间复杂度

     

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