看例子,学 Python(二)

看例子,学 Python(一)
看例子,学 Python(三)

模块

文件 mymath.py 定义了函数 fibfacmymath.py 就是一个模块。

A module is a file containing Python definitions and statements.

自定义模块

导入模块:

>>> import mymath

mymath.py 须在当前目录。

查看模块帮助:

>>> help(mymath)
Help on module mymath:NAMEmymathFUNCTIONSfib(n)
...

列出模块属性:

>>> dir(mymath)
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'fac', 'fib']

访问模块属性:

>>> mymath.__name__
'mymath'
>>> mymath.__doc__
>>>

模块暂时还没有 docstring,所以 mymath.__doc__ 为空。
访问函数属性:

>>> mymath.fac
<function fac at 0x00000000026DBA60>
>>> mymath.__dict__['fac']
<function fac at 0x00000000026DBA60>

两种方式效果一样。__dict__(字典)隐含于每个对象中,模块对象也不例外。

为模块 mymath 添加 docstring

"""My math utilities."""def fib(n):...

那么,下次调用 help 就能显示这个 docstring 了:

>>> help(mymath)
Help on module mymath:NAMEmymath - My math utilities.
...

内建模块

Python 自带了 math 模块,来研究一下:

>>> import math
>>> help(math)
Help on built-in module math:NAMEmath
...

列出属性:

>>> dir(math)
['__doc__', '__loader__', ..., 'factorial', ...]

可见内建模块 math 也提供了阶乘(factorial),看看它怎么用:

>>> help(math.factorial)
Help on built-in function factorial in module math:factorial(...)factorial(x) -> IntegralFind x!. Raise a ValueError if x is negative or non-integral.

调用试试:

>>> math.factorial(4)
24
>>> math.factorial(-1)
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: factorial() not defined for negative values
>>>

内建函数在异常处理方面做得会比较好。
值得注意的是,内建模块并不一定由 Python 文件定义,比如 Python 的安装目录下其实并没有 math.py

doctest

顾名思义,docstring 里嵌测试用例,就是 doctest
好处是,既可做文档又可做测试,也避免了注释里的示例代码失效的问题。
fac 添加 doctest

def fac(n):""">>> fac(4)24"""...

这就像交互环境下的输入输出一样。>>> 打头的是输入,紧接着的便是输出。
下面来运行试试:

$ python -m doctest -v mymath.py
Trying:fac(4)
Expecting:24
ok
2 items had no tests:mymathmymath.fib
1 items passed all tests:1 tests in mymath.fac
1 tests in 3 items.
1 passed and 0 failed.
Test passed.

-m 指定使用 Python 的内建模块 doctest-v 表示显示详细信息。
这只是运行 doctest 的方式之一,还可以添加代码到 mymath.pymain 函数:

if __name__ == '__main__':import doctestdoctest.testmod(verbose=True)

后续就不必指定命令行参数 -m -v 了。

作为练习,我们可以为 fib 添加 doctest

def fib(n):"""Get the nth Fibonacci number.>>> fib(0)0>>> fib(1)1>>> fib(2)1>>> fib(6)8"""...

字典

对应于官方教程 5.5. Dictionaries。
前面介绍模块时,提到了对象的特殊属性 __dict__ ,它其实就是一个字典(dict)。
Python 的字典,类似于 C++ 或 Java 的 map,是存储键值映射关系的一种数据结构。我们且不去关心它的实现细节,是平衡二叉树还是哈希表,目前并不重要。

Char Counter

第一个例子,实现函数 char_counter,以字典的形式,返回字符串中每个字符出现的次数。
函数的 doctest 已经写出来了,你只要让它通过即可。

def char_counter(chars):"""Count the number of each character.>>> d = char_counter('banana')>>> d['a']3>>> d['b']1>>> d['n']2"""pass

第一版

def char_counter(chars):counter = {}  # 初始化为空字典for c in chars:counter[c] += 1  # KeyError!return counter

counter[c] += 1 一句将引发 KeyError 异常,因为它没有考虑字典中键不存在的情况。

第二版

def char_counter(chars):counter = {}for c in chars:if c in counter:counter[c] += 1else:counter[c] = 1return counter

此版处理了键不存在的问题,但是 if...else 总归显得不够优雅,Python 是一门简洁优雅的语言,应该有更好的方法。

第三版

def char_counter(chars):counter = {}for c in chars:counter[c] = counter.get(c, 0) + 1return counter

通过字典的 get 方法,保证当键不存在时,也能得到妥善初始化了的值。

Word Counter

Word Counter 与 Char Counter 类似,以字典形式返回一段文本中每个单词出现的次数。

给定一段文本如下:

text = """Remember me when I am gone away,
Gone far away into the silent land;
When you can no more hold me by the hand,
Nor I half turn to go yet turning stay.
Remember me when no more day by day
You tell me of our future that you plann'd:
Only remember me; you understand
It will be late to counsel then or pray.
Yet if you should forget me for a while
And afterwards remember, do not grieve:
For if the darkness and corruption leave
A vestige of the thoughts that once I had,
Better by far you should forget and smile
Than that you should remember and be sad."""

首先通过 str.splittext 分割成单词的列表,然后计数的过程就跟 Char Counter 一样了,各位可以当做练习。

不难发现,Char Counter 和 Word Counter 在算法上有相似的地方,所以 Python 其实已经提供了这样一个算法。

>>> import collections
>>> help(collections.Counter)
Help on class Counter in module collections:class Counter(builtins.dict)|  Dict subclass for counting hashable items.  Sometimes called a bag|  or multiset.  Elements are stored as dictionary keys and their counts|  are stored as dictionary values.
...

根据帮助信息,Counter 是一个类,并且继承自 dict。姑且跳过类定义的语法,篇幅所限。
使用 collections.Counter

from collections import Counter
counter = Counter(text.split())
print(counter['you'])  # 6

既然继承自字典,Counter 必定提供了一些额外的方法,比如获取出现频率最高的几个键值对:

print(counter.most_common(3))
# [('you', 6), ('me', 5), ('the', 4)]

这就涉及了一个对字典以值来排序的问题。
怎么对字典以值来排序呢?确实有几种方式,下面以 Char Counter 为例。

使用 dict.get

首先,排序用 sorted

>>> help(sorted)
...
sorted(iterable, key=None, reverse=False)

输入是一个 iterable,可以用 for 迭代的便是 iterable 的,字典当然也是。
但是如果直接对字典排序,便是以键来排序:

counter = char_counter('banana')
print(sorted(counter))
# ['a', 'b', 'n']

为了以值来排序,可以为 sorted 指定 key

counter = char_counter('banana')
print(sorted(counter, key=counter.get))
# ['b', 'n', 'a']

这样 sorted 在比较时,就不是比较键,而是比较 counter.get(键)
然而这样的排序结果并不是我们想要的,因为它只有键而没有值。

使用 itemgetter

字典的 items 方法返回「键值对」列表,我们可以对这个列表按值排序。

print(counter.items())
# dict_items([('b', 1), ('a', 3), ('n', 2)])

这个列表里的每个元素都是一个键值对,由元组(tuple)表示。元组相当于只读的列表,后面会有介绍。

from operator import itemgetter
print(sorted(counter.items(), key=itemgetter(1)))
# [('b', 1), ('n', 2), ('a', 3)]

指定 sortedkeyitemgetter(1),便以每个键值对元组下标为 1 的元素进行排序。

最后,不妨来看一下 dict.items 的帮助:

>>> help(dict.items)items(...)D.items() -> list of D's (key, value) pairs, as 2-tuples

使用 lambda

除了 itemgetter,还可以用 lambda
简单来说,lambda 就是匿名函数(没有名字的函数),短小精悍,临时创建临时使用,一般作为参数传递,没必要有名字。

方式一:

sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1])

x 为键值对元组。

方式二:

sorted(counter.items(), key=lambda (k,v): v)

直接在参数上把元组展开。

方式三:

sorted(counter.items(), key=lambda (k,v): (v,k))

交互键值顺序,元组在比较时,依次比较里面的每个元素。

降序排序

降序排序,只需指定 reverse 参数即可:

sorted(counter.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)

元组

元组(tuple)是只读的列表,虽然在底层实现上有很大不同。

>>> a = (1, "hello")
>>> a[0]
1
>>> a[0] = 2
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

可将其它序列类型(str, list)转换成元组:

>>> s = tuple("abcde")
>>> s
('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

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