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Python 使用和高性能技巧总结(三)

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气泡水Lv.2 显示全部楼层 发表于 2022-1-20 17:37:40 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
  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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精彩评论2

adminLv.9 显示全部楼层 发表于 2022-3-1 11:53:39
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adminLv.9 显示全部楼层 发表于 2022-3-1 15:47:22
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