1. python与C有很多相似之处， 其一就是指针的大量应用, 因此在使用临时变量保存数据， 并将临时变量传递给其他变量时需要创建内存;
例如，在C中, char *temp 每次获取到不同的字符串, 依次放入 char **list中, 先申请一块内存 char *f = malloc(sizeof(char)*10); f=temp; *list = f; 这样temp在改变时, 就不会影响到list； 下一个 *(list+1)=..
python中使用复制申请内存, save_temp = temp.copy(), 但是在向list集合中存储时， 不需要手动创建内存, 会自动创建;
2. 一个列表中， 循环删除预定位置的元素， 在使用双重for时会造成指针移位， 因此可使用先复制list, 遍历复制的list, for i in copy_list: 然后在需要删除的列表 remove(i), 使用复制列表固定指针;
另一种做法是: while(len(temp_list)>0): i = list[0] list.remove(i)， 使用常量0 固定指针;
3. C中读取每行数据:
先在函数参数中定义字符串指针 存储行数据 read_line(File *fp, char *word)，当然在函数内定义数组也可以但是相比比较耗内存, 然后为每个位置赋值;
*word = '\0';
char var = fgetc(fp);
while(var != EOF && var != '\n'){
*(word++) = var; //为当前位置赋值
*word = '\0' //为下一个位置赋值， 避免无法读取内存
var = fgetc(fp);
}
4. C中对每行数据， 按符号进行切分， 例如每行数据按 ；切割
split_seq(char *line,char **f):
char temp[30]; //存储临时数据
size_t i; //记录字符地址长度
char *copy; //创建新空间
while(strlen(line)>0){
char *p = strchr(line, ';'); //找到分隔符位置
size_t sub_len = strlen(line) - strlen(p); //计算需要切割的长度
for(int i=0; i<sub_len; i++){
temp[i] = line[i];
}
temp[i] = '\0'; //将数据填充进temp
copy = malloc(sizeof(char)*10); //创建内存，固化数据
strcpy(copy, temp);
*f = copy;
line = p+1; //移动line的指针
if (*line == '|') break;
f = f+1; //如果不是结尾， 则增加指针;
memset(temp, 0, sizeof(temp)); //相当于clear 数组;
}
5. C中找到目标key值:
int targe_len = strlen(targe);
bool flag = false;
{
char *p = strchr(line, targe[0]); //找到目标字符串的开头位置, *p 是在line的地址
if (!p) return flag;
int i;
for (i = 0; i < targe_len; i++) {
temp[i] = p[i];
//*(temp + i) = *(p + 1);
}
flag = strcmp(temp, targe); //是否能找到目标字符串， key值, 在这里判断的原因在于 加上'\0'后， 就无法判断字符串相等;
temp[i] = '\0';
6. python字典的一些用法: 初始化字典的一个技巧-> indict_init = lammda:{'conv_w':None, 'conv_b':None} conv_bn = indict_init()即可完成初始化 conv_bn[...]赋值
判断字典中是否有该key, if conv_bn.get(...), 判断value是否为空 if conv_bn[...] is None,
对字典排序 sorted(dict.keys()) 或者 sorted(dict.items())
7. 将矩阵展开为一维集合 [ i for line in matrix for i in line ] , 对矩阵各列排序 sorted(param_matrix, key=lambda params:[params[3],params[1]],reverse=True)，
将map的用法: min([i[0] for i in list(map(lambda x: (x[1],x[3]), params)) if i[1]<height])
将多个list组成一个矩阵 np.c_[all_index, length, width, height, priority, price]
8. 使用pandas做文本操作： data_set = pd.read_excel(path)
# 清洗尺寸中的空值项
null_num = data_set['尺寸'].isnull().value_counts()
data_set['尺寸'].apply(lambda x: np.NAN(x) if str(x).isspace() else x)
data_set['尺寸'].fillna(143)
null_index = data_set[(data_set['尺寸'] == 143)].index.tolist()
data_set = data_set.drop(null_index, axis=0)
# 拆分尺寸
loc = data_set['尺寸']
loc = loc.tolist()
