| 标题 | 链接 | 备注 | 打卡日期 📅 |
|---|---|---|---|
| 确认自己的python版本 | 第一条 | ||
| 了解切割序列的方法 | 第五条 | 切片操作介绍 | |
| 切片不要同时指定start, end, strde | 第六条 | 切片操作规范 | |
| 用列表推导式取代map,filter | 第七条 | 尽量使用列表推导式 | |
| 不要使用含两个以上表达式的列表推导 | 第八条 | 列表推导式中表达式数量不应过多 | 2020.6.2 🌙 |
| 用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导 | 第九条 | 使用生成器表达式来节省内存 | 2020.6.3 🌞 |
| 使用enumerate取代range | 第十条 | enumerate的使用 | 2020.6.3 🌞 |
| 用zip函数同时遍历两个迭代器 | 第十一条 | 使用zip来遍历 | 2020.6.4 🌞 |
| 不要再for和while循环后面写else块 | 第十二条 | 杜绝这种奇怪的写法 | 2020.6.5 🐛 |
| 合理利用try/except/else/finally | 第十三条 | 异常语句块的执行 | 2020.6.5 🆕 |
读书笔记 🎒
🚀 代码和大部分内容来自Effective Python 👏 👏 👏
确认自己所用的python版本
遵循PEP8风格
了解bytes str unicode的区别
了解切割序列的方法
-
当start索引为0或者end索引为序列长度时，应该省略
-
切片操作不计较start或者end是否越界
-
对list赋值时，如果使用切片操作，就会把原列表中处在相关范围内的值替换成新值，即使长度不同仍然可以替换
切割序列的方法
a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
print('First Four:', a[:4])
print('Last Four:', a[-4:])
print('middle two', a[3:-3])
'''
输出
First Four: ['a', 'b', 'c', 'd']
Last Four: ['e', 'f', 'g', 'h']
middle two ['d', 'e']
'''使用切片操作赋值是浅拷贝
a = [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
b = a[:]
print(b)
a[0][0] = -1
print(b)
'''
输出
[[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
[[-1, 2, 3], [1, 2, 3]]
可以看出对a的操作 影响了b 说明a[0] b[0]指向同一个list对象
'''单次切片操作，不要同时指定start, end, strde
-
既有start和end和stride的切割操作，可能让人费解
-
尽量使用stride为正数，而且不带start, end的切割操作，避免使用负数stride
-
同一个切片操作，不要同时指定start, end, strde。如果确实需要执行这种操作，那就考虑两条赋值语句，一条做范围切割，另一条做补进切割
# 切片操作不要同时指定start, end和stride
a = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple']
odds = a[::2]
evens = a[1::2]
print(odds)
print(evens)
'''
输出
['red', 'yellow', 'blue']
['orange', 'green', 'purple']
'''用列表推导式取代map和filter
-
列表推导式更清晰，因为不需要编写lambda函数
-
列表推导式也可以达到map + filter的效果
-
字典与集合也支持列表推导式
列表推导式
# 列表推导式
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
squares = [x**2 for x in a]
print(squares)
'''
输出
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
'''取代map + filter
# 如果用map + filter来做
alt = map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, a))
print(list(alt))
'''
输出
[4, 16, 36, 64, 100]
'''
even_squares = [x ** 2 for x in a if x % 2 == 0]
print(even_squares)
'''
输出
[4, 16, 36, 64, 100]
'''字典与集合的推导式
# 字典与集合的推导式
source = {'ghost': 1, 'habanero': 2, 'cayenne': 3, 'caynnnn': 4}
target_dict = { value: name for name, value in source.items() }
len_set = { len(name) for name in source.keys() }
print(target_dict)
print(len_set)
'''
输出
{1: 'ghost', 2: 'habanero', 3: 'cayenne', 4: 'caynnnn'}
{8, 5, 7}
'''不要使用含有两个表达式以上的列表推导
-
列表推导支持多重循环，没重循环也支持多项条件
-
超过两个表达式的列表推导式是很难理解的，需要尽量避免
列表推导式支持多重循环
# 将二维矩阵展开为一维矩阵
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat = [x for row in matrix for x in row]
print(flat)
'''
输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
'''
# 对二维矩阵的每个值 取平方
squared = [[x ** 2 for x in row] for row in matrix]
print(squared)
'''
输出:
[[1, 4, 9], [16, 25, 36], [49, 64, 81]]
'''每重循环也支持多个条件
# 列表推导式中有多个条件的情况
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
b = [x for x in a if x > 4 if x % 2 == 0]
c = [x for x in a if x > 4 and x % 2 == 0]
print(b)
print(c)
'''
输出:
[6, 8, 10]
[6, 8, 10]
'''
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
filtered = [
[x for x in row if x % 3 == 0]
for row in matrix if sum(row) >= 10
]
print(filtered)
'''
输出:
[[6], [9]]
'''很多列表推导式难以阅读，应用其他方式替代
# 列表推导式较长的情况
my_lists = [
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
]
flat = [x for sublist1 in my_lists for sublist2 in sublist1 for x in sublist2]
print(flat)
'''
输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
'''
# 应用for循坏代替
flat = []
for sublist1 in my_lists:
for sublist2 in sublist1:
flat.extend(sublist2)
print(flat)
'''
输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
'''用生成器表达式来改写数据量较大的列表推导
-
当输入数据量较大时，列表推导过于占用内存
-
生成器表达式所返回的迭代器，可以逐次产生输出值，从而避免内存问题
-
生成器表达式可以组合
-
串在一起的生成器表达式执行速度很快
将列表推导改为生成器表达式
value = [len(x) for x in open('d:/learn/learn_python/effective_python/ch01/code/my_txt.txt')]
print(value)
'''
输出
[7, 19, 13, 4, 20, 20, 13, 4, 2]
'''
it = (len(x) for x in open('d:/learn/learn_python/effective_python/ch01/code/my_txt.txt'))
print(it)
'''
输出:
<generator object <genexpr> at 0x0000018F12491820>
'''
print(next(it))
print(next(it))
'''
输出:
7
19
'''某个生成器表达式所返回的迭代器，放在另一个生成器表达式的for子表达式中，二者可以组合起来
roots = ((x, x ** 0.5) for x in it)
print(next(roots))
'''
输出
(13, 3.605551275463989)
'''📅6.3 打卡 ☀️
尽量使用enumerate取代range
-
enumerate函数提供一种精简的写法，可以在遍历迭代器的时候获知每个元素的索引
-
尽量使用enumerate来改写那种将range和下标访问结合的序列遍历代码
-
enumerate提供第二个参数来指定开始计数时候所用的值
enumerate的使用
# 用enumerate取代range
flavor_list = ['vanilla', 'chocolate', 'pecan', 'strawberry']
for i in range(len(flavor_list)):
flavor = flavor_list[i]
print('%d %s' % (i + 1, flavor))
for i, flavor in enumerate(flavor_list, 1):
print('%d %s' % (i, flavor))
'''
输出均是:
1 vanilla
2 chocolate
3 pecan
4 strawberry
'''使用enumerate生成列表
# 也可以用来生成包含元组的列表
enumerate_list = list(enumerate(flavor_list))
print(enumerate_list)
'''
输出:
[(0, 'vanilla'), (1, 'chocolate'), (2, 'pecan'), (3, 'strawberry')]
'''🆕6.4打卡 ☀️
用zip函数同时遍历两个迭代器
-
内置的zip可以平行的遍历多个容器
-
Python3中zip相当于生成器，会在遍历的时候逐次生成元组，而Python2中的zip则是直接把这些元组完全生成好，并一次返回整份列表
-
如果提供的迭代器长度不等，那么zip会提前终止
-
itertoos内置模块中的zip_longest函数可以平行的遍历多个迭代器而不用在乎它们的长度是否相等
使用zip来迭代
# 使用zip同时遍历两个迭代器
names = ['sky', 'wangzitiansky', 'jjjjjddddwwwzztt', 'sssskkkkllll']
letters = [len(name) for name in names]
max_letters = 0
longest_name = None
for i, name in enumerate(names):
count = letters[i]
if count > max_letters:
longest_name = name
max_letters = count
print(longest_name)
for name, count in zip(names, letters):
if count > max_letters:
longest_name = name
max_letters = count
'''
输出:
jjjjjddddwwwzztt
'''zip_longest的用法
from itertools import zip_longest
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3, 4, 5 ,6]
print(list(zip_longest(a, b)))
'''
输出
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), (None, 4), (None, 5), (None, 6)]
'''
print(list(zip_longest(a, b, fillvalue='-')))
'''
输出:
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), ('-', 4), ('-', 5), ('-', 6)]
'''📅🆕2020.6.5
不要再for和while循环后面写else
-
Python有中特殊语法，可以再循环后面写一个else语句块
-
只有当整个主题都没有break的时候，循环后面的else才执行
-
不要在循环后面写else块，不直观，且容易被误解
合理利用try/except/else/finally
-
finally总是会执行
-
else在没有发生异常的时候执行
-
在没有发生异常的时候，要在finally之前执行的语句，写入else块