流畅的python学习笔记--第一章/第二章

示例1-1 一摞有序的纸牌

知识点：collections.namedtuple 构建了一个简单的类，表示单张纸牌。

from collections import namedtuple
Card = namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

class FrenchDeck:
    ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JQKA')
    suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
    def __init__(self): # 初始化
        self._cards = [Card(rank,suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]
    
    def __len__(self): # 总个数
        return len(self._cards)
    
    def __getitem__(self, position): # 获取元素
        return self._cards[position]

• 使用 namedtuple 构建只有属性而没有自定义方法的类对象。
  
• 实例化FrenchDeck类
  
• 支持索引切片
  由于__getitem__方法把操作委托给self._cards的[]运算符，一摞牌自动支持切片（slicing）。
  
• 支持迭代索引
  
  
• 支持in操作符
  
• 对牌进行排序
  

示例2-1 列表推导式和生成器表达式

使用列表推导式（目标是列表）或生成器表达式（目标是其他序列类型）可以快速构建一个序列。

很多python程序员把列表推导式简称为listcomps，把生成器表达式简称为genexps。

2-1-1列表推导式

• 基于一个字符串构建一个Unicode码点列表（普通写法）
  
• 基于一个字符串构建Unicode码点列表（列表推导式写法）
  

python3中的列表推导式、生成器表达式，以及类似的集合推导式和字典推导式。for循环中赋值的变量在局部作用域内

2-1-2生成器表达式

虽然列表推导式也可以生成元组、数组或其他类型的序列，但是生成器表达式占用的内存更少，因为生成器表达式使用迭代器协议逐个产出项，而不是构建整个列表给其他构造函数。
生成器表达式的句法跟列表推导式几乎一样，只不过把方括号换成圆括号而已。

• 使用生成器表达式构建一个元组和一个数组
  
• 使用生成器表达式计算笛卡尔积
  

示例2-2 元组

元组不仅仅是不可变列表，还可以用作没有字段名称的记录。

2-2-1把元组当做记录使用

用元组存放记录，元组中的一项对应一个字段的数据，项的位置决定数据的意义。如果只把元组当做不可变列表，那么项数和项的顺序就变得可有可无。但是如果把元组当做容器使用，那么项数通常是固定的，顺序也变得十分重要。

2-2-2将元组用作不可变列表

python解释器和标准库经常把元组当做不可变列表使用，这么做主要有两个好处：

• 意图清晰
  只要在源码中见到元组，就知道其长度不可变
• 性能优越
  长度相同的元组和列表，元组占用内存更少

元组的不可变性仅针对元组中的引用而言。元组中的引用不可删除、不可替换。倘若引用的是可变对象，改动对象之后，元组的值也随之变化。
元组的内容自身是不可变的，但是这仅仅表明元组中存放的引用始终指向同一批对象。倘若引用的是可变对象，例如一个列表，那么元组的值就可能发生变化。

存放可变项的元组可能导致bug。只有值永不可变的对象才是可哈希的。不可哈希的元组不能作为字典的键，也不能作为集合的元素。

小结：

• python编译器求解元组字面量时，经过一次操作即可生成元组常量的字节码。求解列表字面量时，生成的字节码将每个元素当做独立的常量推入数据栈，然后构建列表
• 给定一个元组t，tuple(t)直接返回t的引用，不涉及复制。相比之下，给定一个列表l，list(l)创建l的副本
• tuple实例长度固定，分配的内存空间正好够用。而list实例的内存空间要富余一些，时刻准备追加元素
• 对元组中项的引用存储在元组结构体内的一个数组中，而列表把引用数组的指针存储在别处。二者不存储在同一个地方的原因是列表可以变长，一旦超出当前分配的空间，python就需要重新分配引用数组来腾出空间，而这会导致CPU缓存效率较低

示例2-3 序列和可迭代对象拆包

拆包的特点是不用我们自己动手通过索引从序列中提取元素，这样就减
少了出错的可能。拆包的目标可以是任何可迭代对象，包括不支持索引
表示法（[]）的迭代器。拆包对可迭代对象的唯一要求是，一次只能产
出一项，提供给接收端变量。不过也有例外，可以使用星号（*）捕获
余下的项。
最明显的拆包形式是并行赋值（parallel assignment），即把可迭代对象
中的项赋值给变量元组。

• 文件系统路径构成案例
  

2-3-1使用*获取余下的项

定义函数时可以使用 *args 捕获余下的任意数量的参数，这是 Python
的一个经典特性。

• 在函数调用和序列字面量中使用 *拆包
  
• 嵌套拆包
  
• 析构嵌套元组（要求python3.10及以上版本）
  

示例2-4 切片

切片和区间排除最后一项是一种python风格约定，这与python、C和很多其他语言索引从0开始相匹配。这样做的好处在于：

• 在仅指定停止位置时，容易判断切片或区间的长度。例如range(3)和my_list[:3]都只产生3项。
• 同时指定起始和停止位置时，容易计算切片或区间的长度。做个减法即可：stop - start。
• 方便在索引x处把一个序列拆分成两部分而不产生重叠，直接使用my_list[:x]和my_list[x:]即可。
  

2-4-1切片对象

使用s[a:b:c]句法指定步长c，让切片操作跳过部分项。步距也可以是负数，反向返回项。

2-4-2为切片赋值

在赋值语句的左侧使用切片表示法，或者作为del语句的目标，可以就地移植、切除或以其他方式修改可变序列。

示例2-5 使用+和*处理序列

python程序员预期序列支持+和*操作。通常+的两个运算对象必须是同一种序列，而且都不可修改，拼接的结果是一个同类型的新序列。
如果想多次拼接同一个序列，可以乘以一个整数。同样，结果是一个新创建的序列。

2-5-1构建嵌套列表

有时，我们需要初始化内部嵌套一定数量列表的列表，例如把学生分配到团队列表中，或者表示棋盘游戏中的方块。

2-5-2不能在一个列表3次引用同一个列表

2-5-3 使用增量赋值运算符处理序列

2-5-4 一个+=运算符赋值谜题

3个教训：

• 不要在元组中存放可变的项
• 增利赋值不是原子操作
• 检查python字节码可以看到背后操作

示例2-6 list.sort与内置函数

list.sort方法就地排序列表，不创建副本。返回值为None,目的是更改接收者，没有创建新列表。这是python API的一个重要约定:就地更改对象的函数或方法应该返回None,让调用方清楚地
知道接收者已被更改，没有创建新对象。例如：random.shuffle(s)函数混洗可变序列s，返回None。相比之下，
内置函数sorted返回创建的新列表。该函数接受任何可迭代对象作为参数，包括不可变序列和生成器。
list.sort和sorted均接受两个可选的关键字参数：

• reverse
  值为True时，降序返回项。默认是False，即升序
• key
  一个只接受一个参数的函数，应用到每一项上，作为排序依据，例如，排序字符串时，key=str.lower执行不区分大小写排序，而key=len按字符长度排序各个字符串。默认值是恒等函数（即比较项本身）.
  

使用key参数，针对于掺杂数值和类似数值的字符串，也可以排序。只需要决定把所有项全都视为整数还是字符串。

示例2-7 数组

如果一个列表只包含数值，那么使用array.array会更加高效。数组支持所有可变序列操作（包括.pop、.insert、.extend），此外还有快速加载项和保存项的方法，例如.frombytes和.tofile。
Python数组像C语言数组一样精简。一个由float值构成的数组，存放的并不是完整的float实例，而是表示相应机器值的压缩字节，与C语言中由double值构成的数组如出一辙。创建array对象时要提供类型代码，它是一个字母
，用来确定底层使用什么C类型存储数组中各项。例如，类型代码b对应C语言中的signed char类型，即取值范围是-128~127的整数。如果使用array('b')创建一个数组，那么这个数组中的每一项都使用一个字节存储，而且均被
解释为整数。对于大型数值序列，这样做可以节省大量内存。另外python不允许向数组中添加与指定类型不同的值。
创建一个含有1000万个随机浮点数的数组，把这些浮点数存
入文件，再从文件中读取出来。

2-7-1 memoryview

内置的memoryview类是一种共享内存的序列类型，可在不复制字节的情况下处理数组的切片。memoryview是Numpy中一种普遍使用的结构，本质上就是Python中的数组（除去数学功能）。memoryview在数据结构（例如PIL图像、SQLite数据库、Numpy数组）
之间共享内存，而不是失陷复制。这对大型数据集来说非常重要。
memoryview.cast方法使用的表示法与array模块类似，作用是改变读写多字节单元的方式，无须移动位。memoryview.cast方法返回另一个memoryview对象，而且始终共享内存。
示例：分别以16、23、3*2矩阵的视图处理6字节内存。

memoryview的强大功能也可用于搞破坏。
示例：如何修改一个16位整数数组中某一项的一个字节。

2-7-2 Numpy

科学计算经常需要做一些高级数组和矩阵运算，得益于Numpy，Python称为这一领域的主流语言。Numpy实现了多维同构数组和矩阵类型，除了存放数值之外，还可以存放用户定义的记录，而且提供了高效的元素层面操作。
在Numpy基础之上编写的Scipy库提供了许多科学计算算法，从线性代数到数值微积分和统计学，不一而足。Scipy速度快、运算可靠，因为它大量沿用了Netlib Repository的C语言和Fortran基准代码。换句话说，
Scipy为科学家提供了
两全其美的工具，既有交互式提示符，又有高级Python API，另外还通过了C语言和Fortran优化了工业级数值运算函数。

2-7-3 双端队列和其他队列

借助.append和.pop方法，列表可以当做栈或队列使用（.append和.pop(0)实现的是先进先出行为）。但是，在列表头部（索引位为0）插入和删除项有一定开销，因为整个列表必须在内存中移动。
collections.deque类实现一种线程安全的双端队列，旨在快速在两端插入和删除项。如果需要保留“最后几项”，或者实现类似的行为，则双端队列是唯一选择，因为deque对象可以有界，即长度固定。有界的deque对象填满之后，从一端添加新项，将从另一端丢弃一项。

注意：deque实现了多数list方法，另外增加了一些专用方法，例如popleft和rotate。不过这里隐藏了一个不太高效的操作：从deque对象中部删除项的速度不快。双端队列优化的是在两端增减项的操作。

append和popleft是原子操作（原子操作（atomic operation），指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会切换到其他线程。），
因此你可以放心地在多线程应用中把deque作为先进先出队列使用，无须加锁。