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标题: Python 使用和高性能技巧总结（三） [打印本页]

作者: 气泡水 时间: 2022-1-20 17:37
标题: Python 使用和高性能技巧总结（三）
　　Python 使用和高性能技巧总结：常用工具

　　3.1 读写 CSV 文件

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import csv

# 无header的读写

with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''让Python不将换行统一处理

    for row in csv.reader(f):

        print(row[0], row[1])  # CSV读到的数据都是str类型

with open(name, mode='wt') as f:

    f_csv = csv.writer(f)

    f_csv.writerow(['symbol', 'change'])



# 有header的读写

with open(name, mode='rt', newline='') as f:

    for row in csv.DictReader(f):

        print(row['symbol'], row['change'])

with open(name, mode='wt') as f:

    header = ['symbol', 'change']

    f_csv = csv.DictWriter(f, header)

    f_csv.writeheader()

    f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})

　　注意，当 CSV 文件过大时会报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通过修改上限解决

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import sys

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

　　csv 还可以读以 \t 分割的数据

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f = csv.reader(f, delimiter='\t')

　　3.2 迭代器工具

　　itertools 中定义了很多迭代器工具，例如子序列工具：

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import itertools

itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)

# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F



itertools.filterfalse(predicate, iterable)         # 过滤掉predicate为False的元素

# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6



itertools.takewhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时停止迭代

# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4



itertools.dropwhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时开始迭代

# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1



itertools.compress(iterable, selectors)            # 根据selectors每个元素是True或False进行选择

# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F

　　序列排序：

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sorted(iterable, key=None, reverse=False)



itertools.groupby(iterable, key=None)              # 按值分组，iterable需要先被排序

# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)



itertools.permutations(iterable, r=None)           # 排列，返回值是Tuple

# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC



itertools.combinations(iterable, r=None)           # 组合，返回值是Tuple

itertools.combinations_with_replacement(...)

# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD

　　多个序列合并：

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itertools.chain(*iterables)                        # 多个序列直接拼接

# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F



import heapq

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)   # 多个序列按顺序拼接

# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F



zip(*iterables)                                    # 当最短的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次

itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)  # 当最长的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次

　　3.3 计数器

　　计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

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import collections

# 创建

collections.Counter(iterable)



# 频次

collections.Counter[key]                 # key出现频次

# 返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次，如果n为None，返回所有元素

collections.Counter.most_common(n=None)



# 插入/更新

collections.Counter.update(iterable)

counter1 + counter2; counter1 - counter2  # counter加减



# 检查两个字符串的组成元素是否相同

collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)

　　3.4 带默认值的 Dict

　　当访问不存在的 Key 时，defaultdict 会将其设置为某个默认值。

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import collections

collections.defaultdict(type)  # 当第一次访问dict[key]时，会无参数调用type，给dict[key]提供一个初始值

　　3.5 有序 Dict

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import collections

collections.OrderedDict(items=None)  # 迭代时保留原始插入顺序

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作者: admin 时间: 2022-3-1 11:53
@Leo雷

作者: admin 时间: 2022-3-1 15:47

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