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  • python中filter函数的用法

    万次阅读 2017-09-25 11:46:57
    filter函数用于过滤序列。filter()函数包含2个参数,一个是过滤函数,另一个是过滤序列。形如:filter(f,L) ...删除1-100素数 L=range(1,101) def isprimer(n): flag=1 for i in range(2,n): if n%i

    filter函数用于过滤序列。filter()函数包含2个参数,一个是过滤函数,另一个是过滤序列。形如:filter(f,L)

    filter函数会将过滤函数依次作用于每一个过滤序列的元素,返回符合要求的过滤值。

    下面用一个例子:

    删除1-100中素数

    L=range(1,101)
    def isprimer(n):
    	flag=1
    	for i in range(2,n):
    		if n%i==0:
    			flag=0
    	if flag==0:
    		return n
    filter(isprimer,L)
    这个例子可以理解一下上面所说的话,最近也在学python,所以写一写例子,加深自己的认识!

    展开全文
  • shelve类似于一个key-value数据库,可以很方便的用来保存Python的内存对象,其内部使用pickle来序列化数据,简单来说,使用者... # 参数flag的取值范围: # 'r':只读打开 # 'w':读写访问 # 'c':读写访问,如果
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    Set是什么

    大家好,恰逢初五迎财神,先预祝大家新年财源滚滚!!
    在上一期详解tuple元组的用法后,今天我们来看Python里面最后一种常见的数据类型:集合(Set)

    与dict类似,set也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。创建一个set,需要提供一个list作为输入集集合,重复元素在set中会被自动被过滤,通过add(key)方法往set中添加元素,重复添加不会有效果。如果现在你发现我讲的很模糊请不要着急。稍后会有海量例子为大家详解。

    总而言之,Set具有三个显著特点:

    • 无序
    • 元素是独一无二的,不允许出现重复的元素
    • 可以修改集合本身,但集合中包含的元素必须是不可变类型

    现在让我们开启Set奇幻之旅,我希望这篇文章是SegmentFault社区对于Set介绍最全的模范,哈哈!

    定义一个Set

    我们有两种方式可以创建一个Set,可以使用内置的set()方法,或是使用中括号{}
    创建模板如下:

                        x = set(<iter>)         
                        x = {<obj>, <obj>, ..., <obj>}
    

    现在让我们来看例子~

    set()内置方法创建
    x = set(['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'])   # 传入List
    print(x)
    
    y = set(('foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'))   #传入元组
    print(y)
    
    Out: {'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}  # 注意到无序了吧~
         {'bar', 'qux', 'baz', 'foo'}
         

    这里要注意用set()内置方法创建时一定要传递一个可以迭代的参数,还有从输出结果相信大家已经发现set的第一个特点了:无序

    字符串也是可迭代的,因此字符串也可以传递给set()

    s = 'quux'
    a = set(s)
    print(a)
    
    Out: {'u', 'q', 'x'}      # 无序,唯一
    

    这里又体现了set的第二个特点:元素唯一性

    {} 方法创建
    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}
    >>> x
    {'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}

    这里考虑到之后例子太多,实在不能每次都打print啦,这种形式大家看的更清楚,这个直接用{}创建很简单,只要传递进元素就行啦

    创建空集合

    Set可以是空的。但是,请记住Python将空花括号{}解释为空字典,因此定义空集的唯一方法是使用set()函数

    >>> x = set()
    >>> type(x)
    <class 'set'>
    
    >>> x = {}
    >>> type(x)
    <class 'dict'>
    

    一个空集合用布尔类型显示为False

    >>> x = set()
    >>> bool(x)
    False
    >>> x or 1
    1
    >>> x and 1
    set()
    对比小结

    对于这两种方法创建Set,本质区别在于以下两点

    1. set()的参数是可迭代的。它会生成要放入集合中的所有元素组成的List。
    2. 花括号 {} 中的对象完整地放入集合中,即使它们是可迭代的。
    补充说明

    集合中的元素可以是不同类型的对象,不一定非要是同一类型的,可以包含不同类型,比如:

    >>> x = {42, 'foo', 3.14159, None}
    >>> x
    {None, 'foo', 42, 3.14159}

    但同时不要忘记set元素必须是不可变的。例如,元组可以包括在集合中:

    >>> x = {42, 'foo', (1, 2, 3), 3.14159}
    >>> x
    {42, 'foo', 3.14159, (1, 2, 3)}

    但列表和字典是可变的,因此它们不能成为Set的元素:

    >>> a = [1, 2, 3]
    >>> {a}
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#70>", line 1, in <module>
        {a}
    TypeError: unhashable type: 'list'
    
    
    >>> d = {'a': 1, 'b': 2}
    >>> {d}
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#72>", line 1, in <module>
        {d}
    TypeError: unhashable type: 'dict'

    Set大小以及成员

    len()函数返回集合中元素的数量,而in和not in运算符可用于测试是否为Set中的元素:

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> len(x)
    3
    
    >>> 'bar' in x
    True
    >>> 'qux' in x
    False

    Set基本操作

    方法和运算符

    许多可用于Python其他数据类型的操作对集合没有意义。例如,无法对集合建立索引或切片。但是,Python在set对象上提供了运算符,这些操作符其实很多和数学里是一模一样的,相信数学好的朋友们对这部分简直不要太熟悉

    所以对于Set的操作除了用普通的内置方法,我们也可以使用运算符,比较方便

    Union 并集
    • 用法:计算两个或更多集合的并集。
    • 方法: x1.union(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 | x2 [| x3 ...]

    让我们新建两个Set做测试:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}

    现在我们想求x1,x2的并集,如下图所示:

    clipboard.png

    具体实现方法如下,或是用方法,或是用操作符:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    
    >>> x1.union(x2)
    {'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}
    
    >>> x1 | x2
    {'foo', 'qux', 'quux', 'baz', 'bar'}

    如果有两个以上的Set也是没有问题的,原理都是一样的:

    >>> a = {1, 2, 3, 4}
    >>> b = {2, 3, 4, 5}
    >>> c = {3, 4, 5, 6}
    >>> d = {4, 5, 6, 7}
    
    >>> a.union(b, c, d)
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
    
    >>> a | b | c | d
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
    Intersection 交集
    • 方法: x1.intersection(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 & x2 [& x3 ...]
    • 用法:计算两个或更多集合的交集。

    现在还让我们用刚才创建好的两个set,所求部分如下图:

    clipboard.png

    实现仍然是两种方法:
    
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    
    >>> x1.intersection(x2)
    {'baz'}
    
    >>> x1 & x2
    {'baz'}

    多个集合的情况公示和方法依然有效,结果仅包含所有指定集合中都存在的元素。

    >>> a = {1, 2, 3, 4}
    >>> b = {2, 3, 4, 5}
    >>> c = {3, 4, 5, 6}
    >>> d = {4, 5, 6, 7}
    
    >>> a.intersection(b, c, d)
    {4}
    
    >>> a & b & c & d
    {4}
    Difference 差集
    • 方法: x1.difference(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 - x2 [- x3 ...]
    • 用法:计算两个或更多集合的差集。大白话说就是x1去除x1和x2的共有元素

    下图所示为x1.difference(x2)的目标结果:
    clipboard.png

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    
    >>> x1.difference(x2)
    {'foo', 'bar'}
    
    >>> x1 - x2
    {'foo', 'bar'}
    

    还是老样子,适用于2个及以上的集合:

    >>> a = {1, 2, 3, 30, 300}
    >>> b = {10, 20, 30, 40}
    >>> c = {100, 200, 300, 400}
    
    >>> a.difference(b, c)
    {1, 2, 3}
    
    >>> a - b - c
    {1, 2, 3}

    指定多个集合时,操作从左到右执行。在上面的示例中,首先计算a - b,得到{1,2,3,300}。然后从该集合中减去c,留下{1,2,3},具体流程如下图所示:

    clipboard.png

    Symmetric Difference 对称差集
    • 方法: x1.symmetric_difference(x2)
    • 运算符:x1 ^ x2 1
    • 用法:计算两个或更多集合的差集。大白话说就是x1去除x1和x2的共有元素

    下图所示为x1.symmetric_difference(x2)的目标结果:

    clipboard.png

    实现方法如下;

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    
    >>> x1.symmetric_difference(x2)
    {'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}
    
    >>> x1 ^ x2
    {'foo', 'qux', 'quux', 'bar'}

    老规矩,支持2个及以上set的连续操作:

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {10, 2, 3, 4, 50}
    >>> c = {1, 50, 100}
    
    >>> a ^ b ^ c
    {100, 5, 10}

    当指定多个集合时,操作从左到右执行,奇怪的是,虽然 ^ 运算符允许多个集合,但.symmetric_difference()方法不允许

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {10, 2, 3, 4, 50}
    >>> c = {1, 50, 100}
    
    >>> a.symmetric_difference(b, c)
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
        a.symmetric_difference(b, c)
    TypeError: symmetric_difference() takes exactly one argument (2 given)
    x1.isdisjoint(x2) 判断是否相交
    • 方法: x1.isdisjoint(x2)
    • 用法:确定两个集合是否具有任何共同的元素
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    
    >>> x1.isdisjoint(x2)
    False
    
    >>> x2 - {'baz'}
    {'quux', 'qux'}
    >>> x1.isdisjoint(x2 - {'baz'})
    True

    从这个栗子可以看出,如果两个Set没有共同元素返回True,如果有返回True,如果返回True同时也意味着
    他们之间的交集为空集,这个很好理解:

    >>> x1 = {1, 3, 5}
    >>> x2 = {2, 4, 6}
    
    >>> x1.isdisjoint(x2)
    True
    >>> x1 & x2
    set()

    注意:目前还没有运算符对应这个方法

    x1.issubset(x2) 判断x1是否为x2子集
    • 方法: x1.issubset(x2)
    • 运算符:x1 <= x2
    • 用法:如果返回True,x1为x2子集,反之返回False
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x1.issubset({'foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux'})
    True
    
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    >>> x1 <= x2
    False

    一个集合本身当然是它自己的子集啦:

    >>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> x.issubset(x)
    True
    >>> x <= x
    True
    x1<x2 判断x1是否为x2的真子集
    • 运算符:x1<x2
    • 用法:判断x1是否为x2的真子集,如果返回True,x1为x2的真子集,反之返回False

    首先。。。让我们回顾一下数学知识:真子集与子集类似,除了集合不能相同。如果x1的每个元素都在x2中,并且x1和x2不相等,则集合x1被认为是另一个集合x2的真子集

    换个高大上的说法也可以:如果集合A⊆B,存在元素x∈B,且元素x不属于集合A,我们称集合A与集合B有真包含关系,集合A是集合B的真子集(proper subset)。记作A⊊B(或B⊋A),读作“A真包含于B”(或“B真包含A”)

    >>> x1 = {'foo', 'bar'}
    >>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x1 < x2
    True
    
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x1 < x2
    False

    虽然Set被认为是其自身的子集,但它本身并不是自己的真子集:

    >>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> x <= x
    True
    >>> x < x
    False

    注意:目前还没有方法对应这个运算符

    x1.issuperset(x2) 判断x1是否为x2的超集
    • 方法:x1.issuperset(x2)
    • 运算符:x1 >= x2
    • 用法:判断x1是否为x2的超集,如果是返回True,反之返回False
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    
    >>> x1.issuperset({'foo', 'bar'})
    True
    
    >>> x2 = {'baz', 'qux', 'quux'}
    >>> x1 >= x2
    False

    我们刚才已经看到过了一个Set是它自己本身的子集,这里也是一样的,它同时也是自己的超集

    >>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> x.issuperset(x)
    True
    >>> x >= x
    True
    x1 > x2 判断x1是否为x2的真超集
    • 运算符:x1 > x2
    • 用法:判断x1是否为x2的真超集,如果是返回True,反之返回False

    真超集与超集相同,除了集合不能相同。如果x1包含x2的每个元素,并且x1和x2不相等,则集合x1被认为是另一个集合x2的真超集。

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'bar'}
    >>> x1 > x2
    True
    
    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x1 > x2
    False

    一个集合不是它自己的真超集,和真子集的原理相同

    >>> x = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> x > x
    False

    对Set进行修改

    虽然集合中包含的元素必须是不可变类型,但可以修改集合本身。与上面的操作类似,可以使用多种运算符和方法来更改集合的内容。

    x1.update(x2) 通过union修改集合元素
    • 方法:x1.update(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 |= x2 [| x3 ...]
    • 用法:通过union修改集合

    x1.update(x2) 和 x1 |= x2 作用是向集合x1中添加x2中所有x1不存在的元素。
    停下3秒,我仔细读了这句话,觉得我表达的还可以,不知道大家读上去绕不绕,先看例子:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
    
    >>> x1 |= x2
    >>> x1
    {'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}
    
    >>> x1.update(['corge', 'garply'])
    >>> x1
    {'qux', 'corge', 'garply', 'foo', 'bar', 'baz'}
    
    x1.intersection(x2) 通过intersection修改集合元素
    • 方法:x1.intersection_update(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 &= x2 [& x3 ...]
    • 用法:通过intersection修改集合

    x1.intersection_update(x2) 和 x1 &= x2 会让x1只保留x1和x2的交集部分:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
    
    >>> x1 &= x2
    >>> x1
    {'foo', 'baz'}
    
    >>> x1.intersection_update(['baz', 'qux'])
    >>> x1
    {'baz'}
    x1.difference_update(x2) 通过difference修改集合元素
    • 方法:x1.difference_update(x2[, x3 ...])
    • 运算符:x1 -= x2 [| x3 ...]
    • 用法:通过difference修改集合

    x1.difference_update(x2) and x1 -= x2 会让集合x1移除所有在x2出现的属于x1的元素:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
    
    >>> x1 -= x2
    >>> x1
    {'bar'}
    
    >>> x1.difference_update(['foo', 'bar', 'qux'])
    >>> x1
    set()
    x1.symmetric_difference_update(x2) 通过对称差集修改集合元素
    • 方法:x1.symmetric_difference_update(x2)
    • 运算符:x1 ^= x2

    这个我实在用语言解释不清了,看例子容易懂:

    >>> x1 = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x2 = {'foo', 'baz', 'qux'}
    >>> 
    >>> x1 ^= x2
    >>> x1
    {'bar', 'qux'}
    >>> 
    >>> x1.symmetric_difference_update(['qux', 'corge'])
    >>> x1
    {'bar', 'corge'}
    x.add(<elem> 添加元素

    这个就很简单了, 类似List:

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x.add('qux')
    >>> x
    {'bar', 'baz', 'foo', 'qux'}
    x.remove(<elem>) 删除元素

    如果删除的元素不存在会抛出异常

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    
    >>> x.remove('baz')
    >>> x
    {'bar', 'foo'}
    
    >>> x.remove('qux')
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#58>", line 1, in <module>
        x.remove('qux')
    KeyError: 'qux'

    这个时候为了避免出现错误可以用discard方法

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    
    >>> x.discard('baz')
    >>> x
    {'bar', 'foo'}
    
    >>> x.discard('qux')
    >>> x
    {'bar', 'foo'}

    利用pop删除随机元素并返回:

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    
    >>> x.pop()
    'bar'
    >>> x
    {'baz', 'foo'}
    
    >>> x.pop()
    'baz'
    >>> x
    {'foo'}
    
    >>> x.pop()
    'foo'
    >>> x
    set()

    利用clear可以清空一个集合:

    >>> x = {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> x
    {'foo', 'bar', 'baz'}
    >>> 
    >>> x.clear()
    >>> x
    set()

    Frozen Sets

    Frozen Sets是什么东西

    Python提供了另一种称为冻结集合Frozen Sets的内置类型,它在所有方面都与集合完全相同,只不过Frozen Sets是不可变的。我们可以对冻结集执行非修改操作,比如:

    >>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])
    >>> x
    frozenset({'foo', 'baz', 'bar'})
    
    >>> len(x)
    3
    
    >>> x & {'baz', 'qux', 'quux'}
    frozenset({'baz'})

    如果胆敢尝试修改Frozen Sets:

    >>> x = frozenset(['foo', 'bar', 'baz'])
    
    >>> x.add('qux')
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#127>", line 1, in <module>
        x.add('qux')
    AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'
    
    >>> x.pop()
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#129>", line 1, in <module>
        x.pop()
    AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'pop'
    
    >>> x.clear()
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#131>", line 1, in <module>
        x.clear()
    AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'clear'
    
    >>> x
    frozenset({'foo', 'bar', 'baz'})
    基本使用举例

    Frozensets在我们想要使用集合的情况下很有用,但需要一个不可变对象。
    例如,如果没有Frozen sets我们不能定义其元素也是集合的集合(nested),因为集合元素必须是不可变的,会报错:

    >>> x1 = set(['foo'])
    >>> x2 = set(['bar'])
    >>> x3 = set(['baz'])
    >>> x = {x1, x2, x3}
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#38>", line 1, in <module>
        x = {x1, x2, x3}
    TypeError: unhashable type: 'set'

    现在有了 Frozen sets,我们有了解决方案:

    >>> x1 = frozenset(['foo'])
    >>> x2 = frozenset(['bar'])
    >>> x3 = frozenset(['baz'])
    >>> x = {x1, x2, x3}
    >>> x
    {frozenset({'bar'}), frozenset({'baz'}), frozenset({'foo'})}

    总结

    这一期为大家讲了太多东西,一口老血吐在键盘上,总结不动了
    只希望这期Set详解介绍可以帮助到大家,如果帮到了你,就点个赞吧~~
    最后再次祝大家猪年大吉!!


    1. x3 ...
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  • C代码中经常使用条件编译,python中该怎么用呢?Python没有像C或C或Java甚至Java一样编译,python文件被“即时”编译,您可以将其视为类似于Basic或Perl解释语言 只需使用if语句,就可以执行与条件编译等效操作:...

      C代码中经常使用条件编译,python中该怎么用呢?Python没有像C或C或Java甚至Java一样编译,python文件被“即时”编译,您可以将其视为类似于Basic或Perl的解释语言

    只需使用if语句,就可以执行与条件编译等效的操作:我这里写了一个例子,希望对有需求的同学有点帮助:

     1 # python2
     2 
     3 global FLAG
     4 FLAG = True
     5 if FLAG:
     6     def test1():
     7         print('hello world 1')
     8 else:
     9     def test1():
    10         printa("test 1 ")
    11 def test2():
    12     print('hello world 2')
    13 
    14 if __name__ == '__main__':
    15     test1()
    16     test2()

      运行结果:

    1 ➜  macro git:(master) ✗ py macro_test.py
    2 hello world 1
    3 hello world 2

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/dylancao/p/11223975.html

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  • python中处理正则表达式模块 常用函数 re.match(pattern, string, flag= 0)1 match尝试从字符串开始位置匹配。匹配失败返回None 参数 描述 pattern 匹配正则表达式 string 要匹配字符串。 ...
    • re模块

      官方网站

      python中处理正则表达式的模块

    • 常用函数

      1. re.match(pattern, string, flag= 0)1

        match尝试从字符串开始位置匹配。匹配失败返回None

        参数 描述
        pattern 匹配的正则表达式
        string 要匹配的字符串。
        flags 标志位2,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。参见:正则表达式修饰符 - 可选标志
      2. re.search(pattern, string, flags=0)

        扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

      3. re.compile(pattern[, flags])

        compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供

        • match()
        • search()
        • findall() 使用
        # 标准语法
        # match
        pattern = re.compile(r'\d+')    # 用于匹配至少一个数字
        m = pattern.match('one12twothree34four') 
        # findall
        pattern = re.compile(r'\d+')   # 查找数字
        result1 = pattern.findall('runoob 123 google 456')
        
      4. re.finditer(pattern, string, flags=0)

        和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

      5. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

        替换

        pattern:匹配的正则表达式

        repl:替换的字符串或者函数

        string : 要被查找替换的原始字符串。

        count : 模式匹配后替换的最大次数,默认 0 表示替换所有的匹配。

      6. re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

        split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表


    • Reference


    1. 菜鸟教程-re模块 ↩︎

    2. 菜鸟教程-正则表达式语法 ↩︎

    展开全文
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