Python3进阶复习
python3基础复习：Python3基础复习_でこもり さなえ的博客-CSDN博客
有好多本来应该算是进阶的内容，因为延伸，顺势就给写进基础复习里了，请一定要去看！！！
基础复习里的内容并不都是那么基础的
pass语句
对于子程序块（tab缩进的部分），比方说函数体，循环体等等，是必须要有东西的，不能什么都不写，就比如下面这个例子，它就会报错
但是你真的什么都不想写，这时候就可以用 pass 占位
实际上随便瞎写句没用的也不是不行，pass 可以让结构看起来更好看，了解即可
OJ的EOF问题
Online Judge 的 EOF 问题，即我们常说的多组读入
import sys
for line in sys.stdin:
xxx
像这样就可以实现控制台EOF读入了
队列queue.Queue
from queue import Queue
q=Queue(maxsize=0)
q.put()
q.get()
q.qsize()
q.empty()
q.full()
和 C++ 用法一样，不具体讲了
但需要注意的是 q.maxsize 这个成员变量可以赋值更改的，默认的 0 就是无限大，初始化构造的时候也可以更改这个值
还需要注意的是，这几个队列模块都是操作系统相关的，可以往里面扔进程的，所以跑不了是会挂机，就像死机了一样，而不是抛异常，然后都是不可迭代类型
栈queue.LifoQueue
和队列的函数一样，不说了
双端队列collections.deque
和 C++ 一样，别看写的是队列，就是个可以两头操作的列表
list 有的功能他都有
list 没有的功能举例：
appendleft(x) 头部添加元素
extendleft(iterable) 头部添加多个元素
popleft() 头部返回并删除
rotate(n=1) 旋转
主要就是多了对 left 列表头部的操作
优先级队列queue.PriorityQueue
和队列的函数一样，不说了
python的优先级队列是数值的小根堆，即优先级的大根堆
不能改大小根堆，如果要大根堆功能就只能元素先变负数这种手段了...
只支持能够小于号比较的元素，挺没用的...
堆heapq
from heapq import *
用法和C++的堆很类似，也是对序列做一些堆相关的操作
默认的是小根堆，而且想要大根也是只能转负数
heapify(lis) 弗洛伊德自下而上建堆O(n)，注意不是返回，而是直接对传的 lis 操作！
heappush(lis,x) 插入x
heappop(lis) 弹出堆顶并返回
heappushpop(lis,x) 插入x并弹出堆顶并返回，当两个连着做的时候不妨选用这个，毕竟实现原理是一次性的下调操作就可以了，效率很高。但要注意的是逻辑上是先添加，意味着如果插入的 x 最小返回的也是 x！！！
heapreplace(lis,x) 和pushpop功能相似，也是插入x同时弹出堆顶，区别是逻辑上是先弹出再插入，意味着弹出的一定是原堆顶！！！
heapq里也有不是直接操作堆的函数，而是利用堆的，如下所示
nlargest(n, seq, key=None) 返回最大 topn 的 list，可以指定 key
nsmallest(n, seq, key=None) 返回最小 topn 的 list，可以指定 key
merge(*seq, key=None, reverse=False) 合并，也就是归并排序的那个合并操作，区别在于可以多不定个序列合并，注意参数是 *seq 也就是说 *arg可变参数，可以传不定个序列，可以指定 key，默认对升序序列合并，可以指定 reverse=True，这时候要传降序序列。
关于merge这个问题，归并排序中归并的是两个序列，方法类似插入排序，两个指针指向两个序列遍历 O(2n) 即可，但如果是 k 个序列，一共要放 kn 次，每次打擂 k-1 次，复杂度是 O(nk^2)，而处理方式上，如果对kn个数整体排序，那复杂度 O(knlog(kn))，但这并不是最高效的，每次打擂的 k 个数，都是出去一个最小的，剩下的不变，再插一个新的，显然这就是一个最小堆，于是对打擂这部分可以用堆来维护，时间复杂度 O(knlogk)，这就是 python 里 merge 的工作原理
二分bisect
from bisect import *
bisect_left(lis,x,l=0,r=len(x)) 和C++差不多，这个是二分查找第一个 >=x 的位置，返回下标
bisect_right(同上) 二分查找第一个 >x 的位置
bisect(同上) 根据博主测试好像和bisect_right功能完全一样，只是实现方式不同
insort_left、insort_right、insort，参数同上，功能基本同上，区别是不止查找，还把x插入
感觉python的bisect挺没用的，只能升序，还不如自己手写
None
没有返回的函数，比方说void那种的
实际上在python里是有返回的，返回的是 None
None是个常量，什么都不是，就是None，类型是NoneType
可以用 None==xxxx 去判断
正则表达式re
和JAVA不同，和C++类似，python也是str的普通操作不支持正则，有专门的正则模块
下文的匹配里，找到了返回的是一个re.Match类对象，内容包括序列的下标左闭右开范围，以及对应的串的内容，下文简称对象，没有找到匹配返回的是None
参数 flags 默认=0，表示没有特殊指定，特殊指定包括区分大小写，只匹配当前地区语言等等，详见re --- 正则表达式操作 — Python 3.10.3 文档
re.search(pattern, str, flags=0) 按 pattern 匹配 str 子串，返回第一个对象
re.match(pattern, str, flags=0) 按 pattern 匹配 str 的前缀返回对象，注意只看前缀是否匹配
re.fullmatch(pattern, str, flags=0) 按 pattern 匹配整个 str 串，返回对象
re.split(pattern, str, maxsplit=0, flags=0) 按 pattern 分割 str，返回字符串列表，可指定 maxsplit，默认全分割
re.findall(pattern, str, flags=0) 按 pattern 匹配 str 子串，返回所有匹配子串的列表，注意和str的许多函数一样！重合的不算数，比方说 aaa ，匹配 aa，只能返回一个 aa，剩下的是一个a，不被匹配
re.sub(pattern, ss, str, count=0, flags=0) 按 pattern 匹配 str 子串，对匹配上的子串修改为ss，最多匹配 count 次，返回值是返回修改后的串，str本身不被改变
re.subn(pattern, ss, str, count=0, flags=0) 同上，返回值有点区别，是一个元组，包括修改后的串和实际匹配次数
正则表达式语法：正则表达式 – 语法 | 菜鸟教程
示例：按不在两个双引号间的逗号分割
思路：这样的逗号前面有偶数个引号（0，2，4，6，...）
import re
s='ab,cd"ef,gh",i,jkl,"m,n",o,p'
re.split(',(?=(?:[^\"]*\"[^\"]*\")*[^\"]*$)',s)
可能有人会想，取所有的逗号，但不要两个引号里的逗号，这样一个思路，首先，看这个例子："1,2","3,4"，实际上这里每个逗号都在两个引号之间。所以这个思路显然是错的，其次，不应该有这个思路。正则可以与，可以或，也可以取反，但是取反的全集是所有字符，你无法限定所有逗号为全集，就不能针对逗号集来取反，所以这样一个思路本来就不应该有，要养成正常的思路，如果和全集相对的补集好求，那么可以考虑取反，否则，直接考察我们要取的东西的规律，实际上这就是一个编译原理的考试题。
函数闭包
首先python是支持函数定义嵌套的，也就是允许函数里定义函数
函数闭包就是函数的返回值是一个函数，具体示例如下：
is和==
id(s) 可以返回对象的地址
基础篇中我们讲过 str、对象的比较方法
和 JAVA 一样，python的 == 也是比较地址，python取地址值 id(xxx)
基本类型都具有运算符重载，== 比较的是值
这点没有区别，然而区别是字符串不一样
不像 JAVA 的 String，== 比的地址，equals 比的内容
python 里 str 是基本类型，其 == 被重载成了值的比较，比较的是 hash 值
还有一个比较有意思的事是，我们知道 C++ 里，"xxx" 这是字符串常量，地址都一样
python和JAVA一样，应该是个对象是个引用
然而毕竟 python 里叫 str 为基本类型，还是不太一样的
python里，比较短的串在常量区，地址固定的，长的串是个对象，地址是申请的
具体多长发生了这个变化，博主就不清楚了，还是很有意思的
aenum
Python的枚举模块
博主平时不管写啥都没有枚举的习惯，总感觉多此一举
了解即可 Python aenum包_程序模块 - PyPI - Python中文网
函数参数
第一个问题：python函数参数传值还是传引用
答案显然是引用
第二个问题：*args **kwargs 的用法
必选参数、可变参数*args、默认参数、命名关键字、关键字参数**kwargs
详见 Python3基础复习 的 Def函数篇
if后置（三目运算符）
详见 Python3基础复习 的 ...if...else...三目运算符篇
for in后置（列表推导式）
基础篇实际上也出现过这个
这种写法实际上节省了代码量，对这种简易的表达式元素，不再需要创空 list 循环 append
语法类似于 lambda 表达式
具体语法是
[ x的表达式 for x in ... ]
相当于：
lis=[]
for x in ...:
lis.append( x的表达式 )
示例如下：
更进一步的
for x in xxx:
for y in yyy:
lis.append(x+y)
也是可以用 列表推导式 实现的，示例如下：
那么二维列表怎么搞呢
二维列表相当于
二位列表的元素是一维列表，每个一位列表的元素是单变量
所以这样一层层想就很清晰了
示例如下：
循环中的else
详见 Python3基础复习 的 while 和 for...in... 篇
enumerate
详见 Python3基础复习 的 Python3内置函数 篇
lambda表达式
基础篇中也简单出现过
lambda表达式 即 匿名函数
语法为：
lambda 参数：参数返回值表达式
示例如下：
好处就是一次性使用、返回值可以表达式表示的简单函数可以直接用 lambda 节省码量
而且如果写成函数，那样的函数放在那也会显得很奇怪，毕竟它只在我们需要的地方用一次
最常见的使用就是 sorted 了
和 python 2.x 不同
python3 的排序，cmp 要求参数是 迭代类型，返回值是物件/属性
两种等价写法示例如下：
Python3基础复习中讲过因为python排序稳定性原因，多级排序就多次排就可以了
个人还是喜欢 python 2.x 中的方法，和 C++ 很像
而且那样是一次排序多次比较，应该会快一些
from functools import cmp_to_key
用 cmp_to_key 这个函数就可以把老的 cmp 方法转换成现在要的 key 了
然后 cmp 的写法注意和 C++的sort不一样，和 JAVA、C语言qsort 是一样的，
a-b 表升序
返回值<0 等价于 a<b，返回值==0 等价于 a==b，返回值>0 等价于 a>b
两种等价写法示例如下：
yield
yield是个高级语句，排版顺序有点问题，应该放在开始好点，就这样不调整了
看下面一个例子
关于这个例子，用了列表推导式，它就很简单的一句 return
但如果是比较复杂的情况，不是一个简单的表达式就能表达元素
这时候还是得 append
于是有一个简化写法的语句，yield
其作用是把 yield 的内容加入隐藏的 generator 生成器类，不用再写 return，最后默认返回的就是这个 generator
示例如下：
装饰器
在Python3基础复习中类class篇中，我们已经接触过类中一些现成的装饰器
比如 @classmethod 等等
实际上这在JAVA里也很常见，比如 Junit 的 @Test 等等
装饰器的功能是什么，原理是什么，怎么写的呢
举一个最简单的例子：
这个例子等价于什么呢？等价于这个：
于是这就是装饰器的工作原理：
fun函数被 @fff 装饰成了 fff(fun) 函数
于是 @fff fun(x) 就是 fff(fun)(x)
那么要求就是 fff(fun) 返回一个可调用 x 的函数 fwrap(x)
特别的，当你的 fwrap 在多种情境下使用，并且不在意被装饰函数的参数究竟是什么时，一般使用 *args, **kwargs
知道了工作原理后，不妨思考这样一个问题。
如果需要装饰器带有参数那要怎么写呢？
如下所示：
思路非常简单，再套一层函数闭包即可
fff(100) 就是 fdec
然后 @fdec fun 就是 fdec(fun) 也就是 fwrap
于是就是 fwrap(x)
关于Python3进阶就介绍这些
更多详见：简介 - Python进阶
python3机器学习工具包基础复习：Python3机器学习工具包基础复习_でこもり さなえ的博客-CSDN博客
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