20个Python使用小技巧

　　1. 易混淆操作

　　本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。

　　1.1 有放回随机采样和无放回随机采样

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import random
random.choices(seq, k=1)  # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k)     # 长度为k的list，无放回采样

　　1.2 lambda 函数的参数

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func = lambda y: x + y          # x的值在函数运行时被绑定
func = lambda y, x=x: x + y     # x的值在函数定义时被绑定

　　1.3 copy 和 deepcopy

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import copy
y = copy.copy(x)      # 只复制最顶层
y = copy.deepcopy(x)  # 复制所有嵌套部分

　　复制和变量别名结合在一起时，容易混淆：

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a = [1, 2, [3, 4]]

# Alias.
b_alias = a  
assert b_alias == a and b_alias is a

# Shallow copy.
b_shallow_copy = a[:]  
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]

# Deep copy.
import copy
b_deep_copy = copy.deepcopy(a)  
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]

　　对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。

　　1.4 == 和 is

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x == y  # 两引用对象是否有相同值
x is y  # 两引用是否指向同一对象

　　1.5 判断类型

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type(a) == int      # 忽略面向对象设计中的多态特征
isinstance(a, int)  # 考虑了面向对象设计中的多态特征

　　1.6 字符串搜索

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str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...)     # 如果找不到返回-1
str.index(sub, start=None, end=None); str.rindex(...)   # 如果找不到抛出ValueError异常

　　1.7 List 后向索引

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print(a[-1], a[-2], a[-3])
print(a[~0], a[~1], a[~2])

　　这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。

　　2. 常用工具

　　2.1 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')

　　2.2 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

　　2.3 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)

　　2.4 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

　　2.5 有序 Dict

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

学习了