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翻译:《实用的 Python 编程》02_04_Sequences

  •  
  •   codists · 8 天前 · 668 次点击

    2.4 序列

    序列数据类型

    Python 有三种序列数据类型。

    • 字符串:如 'Hello'。字符串是字符序列
    • 列表:如 [1, 4, 5]
    • 元组:如 ('GOOG', 100, 490.1)

    所有的序列都是有序的,由整数进行索引,并且具有长度。

    a = 'Hello'               # String
    b = [1, 4, 5]             # List
    c = ('GOOG', 100, 490.1)  # Tuple
    
    # Indexed order
    a[0]                      # 'H'
    b[-1]                     # 5
    c[1]                      # 100
    
    # Length of sequence
    len(a)                    # 5
    len(b)                    # 3
    len(c)                    # 3
    

    序列可以通过重复操作符 * 进行重复:s * n

    >>> a = 'Hello'
    >>> a * 3
    'HelloHelloHello'
    >>> b = [1, 2, 3]
    >>> b * 2
    [1, 2, 3, 1, 2, 3]
    >>>
    

    相同类型的序列可以通过加号 + 进行拼接:s + t

    >>> a = (1, 2, 3)
    >>> b = (4, 5)
    >>> a + b
    (1, 2, 3, 4, 5)
    >>>
    >>> c = [1, 5]
    >>> a + c
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple
    

    切片

    切片是指着从序列中提取子序列。切片的语法为 s[start:end]startend 是想要的子序列的索引。

    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    
    a[2:5]    # [2,3,4]
    a[-5:]    # [4,5,6,7,8]
    a[:3]     # [0,1,2]
    
    • 索引 startend 必须是整数。
    • 切片不包括结尾值。这就像数学上的半开区间。
    • 如果省略索引,则它们默认为序列的开头或结尾。

    切片与重新赋值

    在列表上,切片可以被重新赋值和删除。

    # Reassignment
    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    a[2:4] = [10,11,12]       # [0,1,10,11,12,4,5,6,7,8]
    

    注意:重新赋值的切片不需要具有相同的长度。

    # Deletion
    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    del a[2:4]                # [0,1,4,5,6,7,8]
    

    序列的缩减

    有一常见的函数用于把序列缩减为单个值。

    >>> s = [1, 2, 3, 4]
    >>> sum(s)
    10
    >>> min(s)
    1
    >>> max(s)
    4
    >>> t = ['Hello', 'World']
    >>> max(t)
    'World'
    >>>
    

    迭代序列

    可以使用 for 循环对序列中的元素进行迭代。

    >>> s = [1, 4, 9, 16]
    >>> for i in s:
    ...     print(i)
    ...
    1
    4
    9
    16
    >>>
    

    在循环的每次迭代中,会获取一个新的项来处理。这个新的值会被放到迭代变量中。在此示例中,迭代变量为 x:

    for x in s:         # `x` is an iteration variable
        ...statements
    

    在每次迭代中,迭代变量的先前值会被覆盖(如果有)。循环结束后,迭代变量保留最后一个值。

    break 语句

    可以使用 break 语句提前跳出循环。

    for name in namelist:
        if name == 'Jake':
            break
        ...
        ...
    statements
    

    break 语句执行时,它退出循环并且进入下一个语句。break 语句仅应用于最内部的循环。如果此循环在另一个循环的内部,那么 break 不会中断外部循环。

    continue 语句

    要跳过一个元素并且进入到下一个,请使用 continue 语句。

    for line in lines:
        if line == '\n':    # Skip blank lines
            continue
        # More statements
        ...
    

    如果当前项不重要或者是在处理时需要忽略,那么使用 continue 语句很有用。

    遍历整数

    如果需要计数,请使用 range() 函数。

    for i in range(100):
        # i = 0,1,...,99
    

    range() 函数的语法是range([start,] end [,step])

    for i in range(100):
        # i = 0,1,...,99
    for j in range(10,20):
        # j = 10,11,..., 19
    for k in range(10,50,2):
        # k = 10,12,...,48
        # Notice how it counts in steps of 2, not 1.
    
    • 不包括结尾值。这与切片类似。
    • start 是可选的 , 默认值是 0
    • step 是可选的,默认值是 1
    • 当需要的值时候 range()才计算值,实际上,它不存储大范围的数。

    enumerate() 函数

    enumerate 函数为迭代添加一个额外的计数值。

    names = ['Elwood', 'Jake', 'Curtis']
    for i, name in enumerate(names):
        # Loops with i = 0, name = 'Elwood'
        # i = 1, name = 'Jake'
        # i = 2, name = 'Curtis'
    

    一般格式为enumerate(sequence [, start = 0])start是可选的,一个很好的使用示例:读取文件时跟踪行数。

    with open(filename) as f:
        for lineno, line in enumerate(f, start=1):
            ...
    

    enumerate可以看成以下语句的简写:

    i = 0
    for x in s:
        statements
        i += 1
    

    使用 enumerate 函数可以减少输入,运行速度也稍快一些。

    For 与元组

    可以迭代多个变量:

    points = [
      (1, 4),(10, 40),(23, 14),(5, 6),(7, 8)
    ]
    for x, y in points:
        # Loops with x = 1, y = 4
        #            x = 10, y = 40
        #            x = 23, y = 14
        #            ...
    

    当使用多个变量时,每个元组被拆包为一组迭代变量。变量的数目必须与每个元组中的项数匹配。

    zip() 函数

    zip 函数采用多个序列,并且生成将它们组合在一起的迭代器。

    columns = ['name', 'shares', 'price']
    values = ['GOOG', 100, 490.1 ]
    pairs = zip(columns, values)
    # ('name','GOOG'), ('shares',100), ('price',490.1)
    

    要获得结果,必须进行迭代。可以如先前所示的那样使用多个变量对元组进行拆包。

    for column, value in pairs:
        ...
    

    zip 函数的常见用法是创建用于构造字典的键值对。

    d = dict(zip(columns, values))
    

    练习

    练习 2.13:计数

    尝试一些基本的计数示例:

    >>> for n in range(10):            # Count 0 ... 9
            print(n, end=' ')
    
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
    >>> for n in range(10,0,-1):       # Count 10 ... 1
            print(n, end=' ')
    
    10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
    >>> for n in range(0,10,2):        # Count 0, 2, ... 8
            print(n, end=' ')
    
    0 2 4 6 8
    >>>
    

    练习 2.14:更多序列操作

    交互地试验一些序列缩减操作。

    >>> data = [4, 9, 1, 25, 16, 100, 49]
    >>> min(data)
    1
    >>> max(data)
    100
    >>> sum(data)
    204
    >>>
    

    尝试遍历数据。

    >>> for x in data:
            print(x)
    
    4
    9
    ...
    >>> for n, x in enumerate(data):
            print(n, x)
    
    0 4
    1 9
    2 1
    ...
    >>>
    

    有时候,for 语句,len()range() 函数被初学者用于一些可怕的代码片段中,这些代码看起来像来自于古老的 C 程序。

    >>> for n in range(len(data)):
            print(data[n])
    
    4
    9
    1
    ...
    >>>
    

    不要那样做。阅读这些代码不仅辣眼睛,而且内存效率低,运行慢。如果想要迭代数据,使用普通的for 循环即可。如果碰巧因为某些原因需要使用索引,请使用 enumerate()函数。

    练习 2.15:enumerate() 函数使用示例

    回想一下,Data/missing.csv 文件包含一个股票投资组合的数据,但是有一些行缺少值。请使用 enumerate() 函数修改 pcost.py 程序,以便在遇到错误的输入时,打印带有警告信息的行号。

    >>> cost = portfolio_cost('Data/missing.csv')
    Row 4: Couldn't convert: ['MSFT', '', '51.23']
    Row 7: Couldn't convert: ['IBM', '', '70.44']
    >>>
    

    为此,需要修改部分代码。

    ...
    for rowno, row in enumerate(rows, start=1):
        try:
            ...
        except ValueError:
            print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}')
    

    练习 2.16:使用 zip() 函数

    Data/portfolio.csv 文件中,第一行包含列标题。在之前所有代码中,我们把它丢弃了。

    >>> f = open('Data/portfolio.csv')
    >>> rows = csv.reader(f)
    >>> headers = next(rows)
    >>> headers
    ['name', 'shares', 'price']
    >>>
    

    但是,如果标题要用于其它有用的事情呢?这就涉及到 zip() 函数了。首先,尝试把文件标题和数据行配对。

    >>> row = next(rows)
    >>> row
    ['AA', '100', '32.20']
    >>> list(zip(headers, row))
    [ ('name', 'AA'), ('shares', '100'), ('price', '32.20') ]
    >>>
    

    请注意 zip() 函数是如何把列标题与列值配对。在这里,我们使用 list() 函数把结果转换为列表,以便查看。通常,zip() 函数创建一个必须由 for 循环使用的迭代器。

    这种配对是构建字典的中间步骤。现在尝试:

    >>> record = dict(zip(headers, row))
    >>> record
    {'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}
    >>>
    

    在处理大量数据文件时,这种转换是最有用的技巧之一。例如,假设需要使 pcost.py 程序处理各种输入文件,但是不考虑名称,份额,价格所在列的编号。

    修改 pcost.py 程序中的 portfolio_cost(),使其看起来像这样:

    # pcost.py
    
    def portfolio_cost(filename):
        ...
            for rowno, row in enumerate(rows, start=1):
                record = dict(zip(headers, row))
                try:
                    nshares = int(record['shares'])
                    price = float(record['price'])
                    total_cost += nshares * price
                # This catches errors in int() and float() conversions above
                except ValueError:
                    print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}')
            ...
    

    现在,在一个完全不同的数据文件 Data/portfoliodate.csv(如下所示)上尝试 portfolio_cost() 函数。

    name,date,time,shares,price
    "AA","6/11/2007","9:50am",100,32.20
    "IBM","5/13/2007","4:20pm",50,91.10
    "CAT","9/23/2006","1:30pm",150,83.44
    "MSFT","5/17/2007","10:30am",200,51.23
    "GE","2/1/2006","10:45am",95,40.37
    "MSFT","10/31/2006","12:05pm",50,65.10
    "IBM","7/9/2006","3:15pm",100,70.44
    
    >>> portfolio_cost('Data/portfoliodate.csv')
    44671.15
    >>>
    

    如果操作正确,会发现程序仍然能够正常运行,即使数据文件的列格式与之前的完全不同,这很酷!

    此处所做的更改是微妙的,但是却意义重大。新版的 portfolio_cost()可以读取任何 CSV 文件,并从中选择需要的值,而不是硬编码去读取单个固定文件格式。只要文件有必要的列,代码就能正常运行。

    修改在 2.3 节编写的 report.py 程序,以便能够使用相同的技术挑选出列标题。

    尝试以 Data/portfoliodate.csv 文件作为输入,运行 report.py 程序,并观察是否生成和之前一样的答案。

    练习 2.17:翻转字典

    字典将键映射到值。例如,股票价格字典。

    >>> prices = {
            'GOOG' : 490.1,
            'AA' : 23.45,
            'IBM' : 91.1,
            'MSFT' : 34.23
        }
    >>>
    

    如果使用字典的 items() 方法,那么可以获取到键值对 (key,value)

    >>> prices.items()
    dict_items([('GOOG', 490.1), ('AA', 23.45), ('IBM', 91.1), ('MSFT', 34.23)])
    >>>
    

    但是,如果想要获取 (value, key) 键值对列表呢?

    提示:使用 zip()函数。

    >>> pricelist = list(zip(prices.values(),prices.keys()))
    >>> pricelist
    [(490.1, 'GOOG'), (23.45, 'AA'), (91.1, 'IBM'), (34.23, 'MSFT')]
    >>>
    

    为什么这样操作?首先,这允许对字典数据执行确切类型的数据处理。

    >>> min(pricelist)
    (23.45, 'AA')
    >>> max(pricelist)
    (490.1, 'GOOG')
    >>> sorted(pricelist)
    [(23.45, 'AA'), (34.23, 'MSFT'), (91.1, 'IBM'), (490.1, 'GOOG')]
    >>>
    

    其次,这也说明了元组的一个重要特征,当在比较中使用元组时,从第一项开始,逐元素进行比较,类似于字符串中字符与字符逐个比较。

    zip() 函数经常应用于需要从不同的地方把数据进行配对。例如,为了使用已命名的值构建字典,将列名和列值进行配对。

    请注意,zip() 函数不限于一对。例如,可以使用任意数量的列表作为输入。

    >>> a = [1, 2, 3, 4]
    >>> b = ['w', 'x', 'y', 'z']
    >>> c = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
    >>> list(zip(a, b, c))
    [(1, 'w', 0.2), (2, 'x', 0.4), (3, 'y', 0.6), (4, 'z', 0.8))]
    >>>
    

    另外,请注意,一旦最短的输入序列耗尽,zip() 函数将会停止。

    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> b = ['x', 'y', 'z']
    >>> list(zip(a,b))
    [(1, 'x'), (2, 'y'), (3, 'z')]
    >>>
    

    注:完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh

    7 条回复    2021-02-24 19:25:02 +08:00
    Lemeng
        1
    Lemeng   8 天前
    支持一下,绑定
    IgniteWhite
        2
    IgniteWhite   8 天前 via iPhone
    大佬已经翻译了这么多了!佩服生产力
    codists
        3
    codists   8 天前
    @Lemeng
    感谢大佬的支持。
    codists
        4
    codists   8 天前
    @IgniteWhite
    每天晚上搞一点。
    ClydeX
        5
    ClydeX   7 天前
    支持一下
    xmtpw
        6
    xmtpw   7 天前
    支持一下
    codists
        7
    codists   7 天前
    @ClydeX
    @xmtpw
    感谢两位大佬的支持,期待有机会与两位大佬多多交流。
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