第五章自定义序列类

1.序列类型的分类

  • 容器序列(元素类型可以不同)：list、tuple、deque
  • 扁平序列(元素类型必须相同)：str、bytes、bytearray、array.array
  • 可变序列(序列内容可以修改)：list、deque、bytearray、array
  • 不可变(序列内容不可以修改)：str、tuple、bytes

2.序列的abc继承关系

  • Sequence就是不可变序列的方法集合的抽象基类
  • MutableSequence是集合了可变序列的方法和协议的抽象基类。

3.序列的+、+=和extend的区别

  • +：加号两边都是相同的类型，并且返回一个新的对象
  • +=：右侧只要是一个可迭代类型即可，不会返回一个新对象
    • +=内部调用魔法函数__iadd__，__iadd__内部调用extend函数遍历添加的对象放入左侧对象中

补充：extend和append函数区别

  • extend：遍历元素一个一个放入其中
  • append：直接放入其中变成嵌套
 1 a = [1, 2]
 2 c = a + [3, 4]  # +：只能相同类型，产生新对象
 3 print(c)        # [1, 2, 3, 4]
 4 
 5 a += (3, 4)  # +=：可以不同类型
 6 print(a)     # [1, 2, 3, 4]
 7 
 8 b = [10, 11]
 9 b.extend((13, 14))
10 print(b)    # [10, 11, 13, 14]
11 
12 b.append((1, 2))
13 print(b)    # [10, 11, 13, 14, (1, 2)]

4.实现可切片的对象

  • list的切片：
    • 模式：[start:end:step]
    • 解释：
      • 第一个数字start表示切片开始的位置，默认0
      • 第二个数字end表示切片截止的位置，不包含end的数据
      • 第三个数字step表示切片的步长，默认1
      • 当start为0时可以省略，当end为列表长度时可以省略
      • 当step为1时可以省略，省略步长时可以同时省略最后一个冒号
      • 当step为负整数时，表示反向切片，这时候start应该比end的值要大才行
 1 aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
 2 print(aList[::])  # 返回包含原列表中所有元素的新列表
 3 print(aList[::-1])  # 返回包含原列表中所有元素的逆序列表
 4 print(aList[::2])  # 隔一个取一个，获取偶数位置的元素
 5 print(aList[1::2])  # 隔一个取一个，获取奇数位置的元素
 6 print(aList[3:6])  # 指定切片的开始和结束位置
 7 aList[0:100]  # 切片结束位置大于列表长度时，从列表尾部截断
 8 aList[100:]  # 切片开始位置大于列表长度时，返回空列表
 9 
10 aList[len(aList):] = [9]  # 在列表尾部增加元素
11 aList[:0] = [1, 2]  # 在列表头部插入元素
12 aList[3:3] = [4]  # 在列表中间位置插入元素
13 aList[:3] = [1, 2]  # 替换列表元素，等号两边的列表长度相等
14 aList[3:] = [4, 5, 6]  # 等号两边的列表长度也可以不相等
15 aList[::2] = [0] * 3  # 隔一个修改一个
16 print(aList)
17 aList[::2] = ['a', 'b', 'c']  # 隔一个修改一个
18 aList[::2] = [1, 2]  # 左侧切片不连续，等号两边列表长度必须相等
19 aList[:3] = []  # 删除列表中前3个元素
20 
21 del aList[:3]  # 切片元素连续
22 del aList[::2]  # 切片元素不连续，隔一个删一个
  • 实现对象切片：
    1. 重写__getitem__魔法函数
    2. 获得当前的类名
    3. 判断传入的参数是int类型还是slice类型
    4. int类型返回元素，切片类型返回对象
 1 import numbers
 2 
 3 
 4 class Group:
 5     # 支持切片操作
 6     def __init__(self, group_name, company_name, staffs):
 7         self.group_name = group_name
 8         self.company_name = company_name
 9         self.staffs = staffs
10 
11     def __reversed__(self):
12         self.staffs.reverse()
13 
14     # 因为object[] 和 object[::]都会调动这个方法
15     def __getitem__(self, item):
16         # 取到class
17         cls = type(self)
18         # 判断传递进来的是slice类型还是int类型，返回不同的类型和操作，
19         if isinstance(item, slice):
20             return cls(group_name=self.group_name, company_name=self.company_name,
21                        staffs=self.staffs[item])  # staffs = sel.staffs[:2] = ['wzh1', '123']
22         if isinstance(item, numbers.Integral):
23             return self.staffs[item]
24 
25     def __iter__(self):
26         return iter(self.staffs)
27 
28     def __len__(self):
29         return len(self.staffs)
30 
31     def __str__(self):
32         return '组员有:{}'.format(self.staffs)
33 
34     def __contains__(self, item):
35         if item in self.staffs:
36             return True
37         else:
38             return False
39 
40 
41 st = ['wzh1', '123', '456', '789']
42 group = Group('A', 'TR', staffs=st)
43 sub_group = group[:2]  # 这里会调用__getitem__魔法函数
44 print(group)  # 这里会调用__str__魔法函数
45 print(sub_group)  # 这里会调用__str__魔法函数
46 
47 if 'A' in group:  # 这里会调用__contains__魔法函数
48     print('yes')
49 
50 for i in group:  # 这里会调用__iter__魔法函数
51     print(i)
52 
53 reversed(group)  # 实际上是调用了__reversed__魔法函数
54 print(group)  # 这里会调用__str__魔法函数

5.bisect管理可排序序列

  • 概念：用来处理已经排序的序列，并且可以维护已经排序的序列，只使用升序排列
  • 查找方式：二分查找
  • 拥有属性和函数
    • 属性：
      • bisect：返回会插入的位置，默认为bisect_right，相同数字默认放入右侧
      • insort：直接插入的位置，默认为insort_right，相同数字默认插入右侧
    • 函数：
      • insort_right：直接插入的位置，相同数字右侧
      • insort_left：直接插入的位置，相同数字左侧
      • bisect_right：返回会插入的位置，相同数字为右侧
      • bisect_left：返回会插入的位置，相同数字为左侧
 1 import bisect
 2 from collections import deque
 3 
 4 # 用来处理已排序的序列，用来维持已排序的序列， 升序
 5 # 二分查找
 6 inter_list = deque()
 7 bisect.insort(inter_list, 3)
 8 bisect.insort(inter_list, 2)
 9 bisect.insort(inter_list, 5)
10 bisect.insort(inter_list, 1)
11 bisect.insort(inter_list, 6)
12 
13 print(bisect.bisect_left(inter_list, 3.0))   # 2
14 print(bisect.bisect(inter_list, 3.0))        # 3
15 print(bisect.bisect_right(inter_list, 3.0))  # 3
16 bisect.insort_left(inter_list, 3.0)
17 # 学习成绩
18 print(inter_list)   # deque([1, 2, 3.0, 3, 5, 6])

6.什么时候我们不该用列表

  • array和list的区别：
    • array：只能放入相同的指定类型的数据，内存空间连续
    • list：可以放入不同类型的数据，内存空间不连续

1 my_array = array.array("i")
2 my_array.append(1)
3 my_array.append("abc")  # 报错

7.列表推导式、生成器表达式、字典推导式

  • 使用范围：尽量保持可读性，不要太过复杂
  • 优点：效率高，简洁
  • 使用语法：
    • list：
      • 使用中括号[]：[表达式 for 变量 in 列表]    或者  [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
    • generator：
      • 使用小括号()：(表达式 for 变量 in 列表)    或者  (表达式 for 变量 in 列表 if 条件)
    • dict：
      • 使用花括号{}：{表达式 for 变量 in 列表}    或者  {表达式 for 变量 in 列表 if 条件}
 1 # 列表推导式
 2 # 1.提取出1-20之间的奇数
 3 odd_list = []
 4 for i in range(21):
 5     if i % 2 == 1:
 6         odd_list.append(i)
 7 print(odd_list)
 8 
 9 # 使用列表推导式
10 odd_list = [x for x in range(21) if x % 2 == 1]
11 print(odd_list)
12 
13 
14 # 列表推导式的格式
15 # [on True for x in iteralbe 条件表达式(过滤)]
16 
17 # 逻辑复杂的情况
18 def handle_item(item):
19     return item * item
20 
21 
22 odd_list = [handle_item(x) for x in range(21) if x % 2 == 1]
23 print(odd_list)
24 # 列表表达式的前面可以是一个函数,也可以是一个函数,但是不能是匿名函数
25 
26 # 生成器表达式,将列表推导式的[]改成(),就变成了生成器表达式
27 gen = (x for x in range(21) if x % 2 == 1)
28 print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x000001CF1B01C8E0>
29 print(type(gen))  # <class 'generator'>
30 for item in gen:
31     print(item)
32 
33 # 字典推导式,颠倒key和value
34 my_dict = {'bob1': 22, 'bob3': 23, 'bob4': 5}
35 
36 reversed_dict = {value: key for key, value in my_dict.items()}
37 print(reversed_dict)
38 
39 # 集合推导式 set
40 # 如何将一个字典的key全部放到一个集合当中.
41 my_set = {key for key in my_dict.keys()}
42 # 也可以使用
43 my_set = set(my_dict.keys())
44 print(type(my_set))
45 print(my_set)

 

posted @ 2019-12-21 00:05  All_just_for_fun  阅读(245)  评论(0)  编辑  收藏  举报