文章目录

• 前言
• 知识点📖📖
• 数据结构
• • 列表(list)
  • • 排序
    • 插入
    • 取出现次数最多的元素
  • 字典(dict)
  • • 获取键、值
    • 有序字典
    • 有初始值的dict
  • 元组(tuple)
• 生成器和推导式
• • 生成器
  • 推导式
  • • 最基本的推导式
    • 多层嵌套推导式
• 后话

前言

记录关于更优雅&高效的Python数据结构’✨✨

别的不说，要是给别人，起码能水出十篇以上的文章！！！

知识点📖📖

关于排序，可以看这篇文章【Python】通用排序指北(指南)：https://blog.csdn.net/weixin_45081575/article/details/127461469

Python内置模块：collections

生成器
推导式

数据结构

列表(list)

排序

>>> _list = [10, 20, 40, 30]# 正向排序
>>> _list.sort()	# reverse默认为False,故可省略
>>> print(_list)
[10, 20, 30, 40]# 逆向排序
>>> _list.sort(reverse=True)
>>> print(_list)
[40, 30, 20, 10]

插入

>>> _list = [10, 20, 40, 30]# 插入到最后面
>>> _list.extend([50])
>>> print(_list)
[10, 20, 40, 30, 50]# 插入到指定位置
>>> _list.insert(1, 100)	# 在索引为1处插入 100
>>> print(_list)
[10, 100, 20, 40, 30]

取出现次数最多的元素

>>> _list = [10, 10, 20, 40, 30]>>> print(max(set(_list), key=_list.count))
10>>> from collections import Counter
>>> print(Counter(_list).most_common(1))
[(10, 2)]

字典(dict)

获取键、值

获取指定键时候 ，建议使用 dict.get(key) 方法，get访问不存在的键不会报错，且返回 None，也可指定键不存在时候返回的值。

>>> _dict = {'name': '靓仔', 'age': 18}# 获取指定键的值
>>> print(_dict['name'])
靓仔
>>> print(_dict.get('name'))
靓仔
>>> print(_dict.get('name_name', '帅哥'))
帅哥# 获取所有键
>>> print(_dict.keys())
dict_keys(['name', 'age'])# 获取所有值
>>> print(_dict.values())
dict_values(['靓仔', 18])

有序字典

有时候保持dict的有序性，非常重要

>>> from collections import OrderedDict>>> _dict = OrderedDict()
>>> _dict['1'] = 1
>>> _dict['2'] = 2
>>> _dict['3'] = 3
>>> _dict['4'] = 4
>>> _dict['5'] = 5
>>> print(_dict)
OrderedDict([('1', 1), ('2', 2), ('3', 3), ('4', 4), ('5', 5)])

有初始值的dict

现需求如下：添加不存在字典(dict)中的key，value为list(key)

一般的代码书写如下：

>>> _dict = dict()
>>> for num in range(1, 4):
>>>     if not _dict.get(num):
>>>         _dict[num] = list()
>>>     _dict[num].append(num)
>>> print(_dict){1: [1], 2: [2], 3: [3]}

而使用 collections.defaultdict 的代码，看起来更加简洁

• defaultdict(list)：当key不存在时候，为该key生成为 list() 的value

>>> from collections import defaultdict>>> _dict = defaultdict(list)
>>> for num in range(1, 4):
>>>     _dict[num].append(num)
>>> print(_dict){1: [1], 2: [2], 3: [3]}

元组(tuple)

常会有解包的需要，当遇到是列表或元组形式的数据格式时候，更多的操作是通过下标去解包。在传递的数据过多时候，就极有可能出现麻烦。命名元组，可以解决这一问题。

命名元组，优雅至极

• 这里定义了一个员工的元组，使用时候，只需要传入5个值，后面再解包时候便可以根据field来拿到正确的值了。

>>> from collections import namedtuple>>> employees = namedtuple('employees', field_names=['name', 'age', 'gender', 'salary', 'height'])
>>> e = employees(*['小菜', '20', '🚹', '🐱', '💕'])
>>> print(e)
employees(name='小菜', age='20', gender='🚹', salary='🐱', height='💕')>>> e.name
小菜
>>> e.gender
🚹
>>> e.height
💕

生成器和推导式

这里值得注意的是，如果容器的数据量特别大，一定一定要用生成器，而不要使用推导式因为生成器比较节省内存。具体可看这里：https://blog.csdn.net/weixin_45081575/article/details/126050380

生成器

格式：(expression for item in Sequence)
生成器表达式和元组推导式是一模一样的，使用tuple(generator) 便可将生成器转换成元组了。

>>> generator = (i for i in range(10))>>> print(type(generator))
# 获取生成器的值
>>> print(generator.__next__())
0
>>> print(generator.__next__())
1
>>> print(tuple(generator))	# 转换成元组
(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

推导式

推导式的格式为

• (expression for item in Sequence )
• (expression for item in Sequence if condition)
• (expression if condition else expression for item in Sequence)
• …

格式当然还可以更加复杂，但是再复杂的话代码的可读性就大大降低了~

列表(list)，元组(tuple)，集合(set)，它们的推导式是一模一样的，区别在于包括它们的括号

最基本的推导式

# 生成0~9的列表
>>> print([i for i in range(10)])
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# 生成0~9中大于4的列表
>>> print([i for i in range(10) if i > 4])
[5, 6, 7, 8, 9]# 生成0~9中大于4的列表，小于4的置为0
>>> print([i if i > 4 else 0 for i in range(10)])
[0, 0, 0, 0, 0, 5, 6, 7, 8, 9]# 生成0~9的字典，key:value相等
>>> print({i: i for i in range(10)})
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}

多层嵌套推导式

• 嵌套多层不可取，可读性大大降低

# 双层嵌套推导式
>>> container = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
>>> print([i for item in container for i in item if i > 3])
[4, 7, 5, 8, 6, 9]# 三层嵌套推导式
>>> container = [[(1, 4)], [(2, 5)], [(3, 6)]]
>>> print([i for _list in container for _tuple in _list for i in _tuple if i > 2])
[4, 5, 3, 6]

后话

本次分享到此结束，🐱‍🏍🐱‍🏍
see you~