python数据模型和各种实用小技巧，保证让你更PYTHONIC

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前话： python简单易用，库多就是这么强大，笔者也长期使用过java、c、c++等语言，嗯不多说，最后选择了python! 但其实很多python程序猿都是其他语言转过来的，而且python兼容性也很高，所以比如java程序猿在写python的时候总能感觉到一股浓浓的java味，一个字：尬，两个字：尴尬！因此本文就是简单的通过介绍python数据模型和各种实用的小技巧来体现一下：PYTHONIC ，感受一下python语言的美妙之处，如果想更多了解python语言的风格，强烈推荐：流畅的Python

###一、python数据模型

python数据模型是对python框架的描述，也就是说它规范了python这门语言自身构建模块的接口，这些自带模块中就含有一些特殊方法，在python框架下写程序，当python解释器碰到一些特殊的句法时，便会调用这些特殊方法去执行对象操作，这些特殊方法总结了一下几个特点：

1、特殊方法的存在是为了被解释器调用的，自己并不需要调用他们
2、大多数特殊方法的调用都是隐式的，但如__init__() 便显示调用超类的构造器
3、调用特殊方法执行速度上很快，因为是在内置模块中的
4、通过实现特殊方法，自定义数据类型可以表现的跟内置类型一样

下面我们便通过实现特殊方法，自定义数据对象，来感受一下PYTHONIC

import collections
Card = collections.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):self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]def __len__(self):return len(self._cards)def __getitem__(self, position):return self._cards[position]

上述代码中首先用collections.namedtuple()常见了一个的纸牌对象，并定义了FrenchDeck类，类中实现了python的特殊方法： `__len__()`、`__getitem__()`方法，由于特殊方法`__len__()`定义我们可以直接对FrenchDeck对象进行`len()`操作，同时`__getimtem__()`方法把 `[]` 操作交给了`self._cards`列表，我们可以直接把FrenchDeck对象当做list进行操作，可以直接根据索引取值，而且可以进行list的切片操作，演示如下：

deck = FrenchDeck()
print(len(deck))  #52
deck[0]           #Card(rank='2', suit='spades')
deck[1:3]  #[Card(rank='3', suit='spades'), Card(rank='4', suit='spades')]
from random import choice
choice(deck)   #随机对deck对象进行选择

简而言之， python中含有很多特殊方法，可以方便的实现且快速的实现特定功能，同时我们也可以在定义的数据类型中去实现特殊方法，这样自定义数据类型就可以表现的和python内置类型一样，写出更具有python风格的代码，下面通过一些python中实用技巧再看一下python的独到之处

###二、python各种使用小技巧

####1、python一行代码定义list
利用python的列表推导式，可通过一行代码定义list

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list1 = [n * 2 for n in numbers]
list2 = [n**2 for n in numbers]

#### 2、字典推导式字典推导式类似于列表推导式，在用于字典key、value翻转时十分方便 ``` sample = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s_dict = {key:value for value,key in enumerate(sample)} print(s_dict) #{'d': 3, 'a': 0, 'b': 1, 'e': 4, 'c': 2} inversed_sdict = {value:key for key,value in s_dict.items()} print(inversed_sdict) #{0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e'} ```
#### 3、python中两个变量值交换看下面，一行代码，无需构建中间变量，可以说是相当方便了 ``` a, b = 1, 2 a, b = b, a print('a=%d, b=%d'%(a, b)) ```
#### 4、lambda创建匿名函数 python中构建函数可以不适用函数定义，直接如下一条语句定义一次性匿名函数

double = lambda x: x*2
double(5)   #10

#### 5、map操作和filter操作 map操作和filter操作可以结合lambda函数一起使用，利用简单的实现一些高效的操作 (1)、map(func, s): 对集合s中每个元素执行func函数操作; (2)、filter(func, s): 筛选集合s中满足func函数定义的元素

seq = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(lambda x:x*2, seq)))     #[2, 4, 6, 8, 10]
print(list(filter(lambda x:x>2, seq)))  #[3, 4, 5]

#### 6、python中join操作 join操作可以有效的实现字符串的拼接操作

a = ['my', 'name', 'is', 'CHEONG]
print(' '.join(a))                     #my name is CHEONG
b = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(''.join(str(ele) for ele in b))  #123456

#### 7、操作符链式调用、函数链式调用 (1) 操作符链式调用 ``` num = 5 if 7 > num > 4: print('链式比较操作符') ``` (2) 函数链式调用

class Person:def name(self, name):self.name = namereturn selfdef age(self, age):self.age = agereturn selfdef show(self):print("My name is", self.name, "and I am", self.age, "years old.")p = Person()
p.name("CHEONG").age(8).show() #My name is CHEONG and I am 8 years old.

#### 8、字符串和list倒转直接使用list切片操作，超简单，当然也可以使用`reversed()` 函数

s = 'abcdef'
print(s[::-1])               #fedcba
a = [5, 4, 3, 2, 1]
print(a[::-1])               #[1, 2, 3, 4, 5]
num = 123456789
print(int(str(num)[::-1]))   #987654321

#### 9、按value值排序字典 `sorted()`函数、`items()`函数、`lambda()`函数综合使用 ``` sample = ['C', 'H', 'E', 'O', 'N', 'G'] s_dict = {key:value for value,key in enumerate(sample)} print(s_dict) #{'O': 3, 'E': 2, 'H': 1, 'C': 0, 'N': 4, 'G': 5} sort_sdict = sorted(s_dict.items(), key = lambda x:x[1]) print(sort_sdict) #[('C', 0), ('H', 1), ('E', 2), ('O', 3), ('N', 4), ('G', 5)] ```
#### 10、list中最大和最小值索引有时候我们对list元素不感兴趣，而对list元素的索引十分感兴趣,，此时便排上用场

lst = [4, 1, 2, 3, 5]
min_idx = min(range(len(lst)), key=lst.__getitem__)
max_idx = max(range(len(lst)), key=lst.__getitem__)
print(min_idx)   #min_idx=1
print(max_idx)   #max_idx=4

#### 11、list赋值技巧以及深拷贝浅拷贝 python中list对象lst1=lst2，其中对象lst1指向的是lst2的对象所在指针，在内存中lst1、lst2指向的是同一块内存，所以有时候使用浅拷贝还是深拷贝要注意 (1) list赋值技巧 ``` lst1 = [1, 2, 3， 4] lst2 = lst1 lst2[2] = 4 print(lst1) #[1, 2, 4, 4] ``` 注意到上面修改lst2，则lst1也相应发生了变化，如果想要lst2指向另一个内存空间，用下面操作

#方式1
lst1 = [1, 2, 3, 4]
lst2 = list(a)
lst2[2] = 4
print(lst1)   #[1, 2, 3, 4]#方式2
lst1 = [1, 2, 3, 4]
lst2 = lst1[:]
lst2[2] = 4
print(lst1)   #[1, 2, 3, 4]

(2) python中浅拷贝和深拷贝 python中的浅拷贝`copy()`函数，b浅拷贝a后则b、a指向同一个内存空间；但python中copy模块有深拷贝函数`deepcopy()`函数，当b深拷贝a后，则b、a指向不同的内存空间 ``` import copy a = {1:[1, 2, 3], 2:[1, 2, 3, 4]} b = a.copy() a[1].append(4) print(a) #{1: [1, 2, 3, 4], 2: [1, 2, 3, 4]} print(b) #{1: [1, 2, 3, 4], 2: [1, 2, 3, 4]}

c = copy.deepcopy(a)
a[1].append(5)
print(a) #{1: [1, 2, 3, 4, 5], 2: [1, 2, 3, 4]}
print(b) #{1: [1, 2, 3, 4, 5], 2: [1, 2, 3, 4]}
print© #{1: [1, 2, 3, 4], 2: [1, 2, 3, 4]}


<br>
####<font color=0099ff face="黑体">12、collections集合模块</font>
<font face="黑体" color=DC143C>
(1) collections.namedtuple定义简单对象</font>

from collections import namedtuple
Point = namedtuple(‘Point’, [‘x’, ‘y’])
p = Point(1, 2)
print(p.x, p.y) #1 2

<font face="黑体" color=DC143C>
(2) collections.Counter代替字典进行统计</font>

from collections import Counter
c = Counter()
lst = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5]
for ele in lst:
c[ele] += 1
print(dict©) #{1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 1, 5: 2}

<font face="黑体" color=DC143C>
(3) collections.deque双向列表</font><font face="黑体" >python中列表list按照索引访问元素速度快，但是插入和删除就很慢了，因此可以使用collections.deque实现快速的插入和删除，并且collections.deque提供了从序列头部插入和删除</font>

from collections import deque
q = deque([‘a’, ‘b’, ‘c’])
q.append(‘d’)
print(q) #deque([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
q.appendleft(‘x’)
print(q) #deque([‘x’, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
q.pop()
print(q) #deque([‘x’, ‘a’, ‘b’, ‘c’])
q.popleft()
print(q) #deque([‘a’, ‘b’, ‘c’])

<br/>
<br/>
<font face="黑体" size=3 color=DC143C>后话： 本文自然只是列举了部分常用的显示PYTHONIC风格的实用技巧，想了解更多多看看**流畅的Python**，绝对良心书籍！ 欢迎大家交流分享！</font>

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