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翻译:《实用的 Python 编程》02_04_Sequences

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发布于: 2021 年 02 月 23 日
翻译:《实用的Python编程》02_04_Sequences

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2.4 序列


序列数据类型


Python 有三种序列数据类型。


  • 字符串:如 'Hello'。字符串是字符序列

  • 列表:如 [1, 4, 5]

  • 元组:如 ('GOOG', 100, 490.1)


所有的序列都是有序的,由整数进行索引,并且具有长度。


a = 'Hello'               # Stringb = [1, 4, 5]             # Listc = ('GOOG', 100, 490.1)  # Tuple
# Indexed ordera[0] # 'H'b[-1] # 5c[1] # 100
# Length of sequencelen(a) # 5len(b) # 3len(c) # 3
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序列可以通过重复操作符 * 进行重复:s * n


>>> a = 'Hello'>>> a * 3'HelloHelloHello'>>> b = [1, 2, 3]>>> b * 2[1, 2, 3, 1, 2, 3]>>>
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相同类型的序列可以通过加号 + 进行拼接:s + t


>>> a = (1, 2, 3)>>> b = (4, 5)>>> a + b(1, 2, 3, 4, 5)>>>>>> c = [1, 5]>>> a + cTraceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple
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切片


切片是指着从序列中提取子序列。切片的语法为 s[start:end]startend 是想要的子序列的索引。


a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
a[2:5] # [2,3,4]a[-5:] # [4,5,6,7,8]a[:3] # [0,1,2]
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  • 索引 startend 必须是整数。

  • 切片不包括结尾值。这就像数学上的半开区间。

  • 如果省略索引,则它们默认为序列的开头或结尾。


切片与重新赋值


在列表上,切片可以被重新赋值和删除。


# Reassignmenta = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]a[2:4] = [10,11,12]       # [0,1,10,11,12,4,5,6,7,8]
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注意:重新赋值的切片不需要具有相同的长度。


# Deletiona = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]del a[2:4]                # [0,1,4,5,6,7,8]
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序列的缩减


有一常见的函数用于把序列缩减为单个值。


>>> s = [1, 2, 3, 4]>>> sum(s)10>>> min(s)1>>> max(s)4>>> t = ['Hello', 'World']>>> max(t)'World'>>>
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迭代序列


可以使用 for 循环对序列中的元素进行迭代。


>>> s = [1, 4, 9, 16]>>> for i in s:...     print(i)...14916>>>
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在循环的每次迭代中,会获取一个新的项来处理。这个新的值会被放到迭代变量中。在此示例中,迭代变量为 x:


for x in s:         # `x` is an iteration variable    ...statements
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在每次迭代中,迭代变量的先前值会被覆盖(如果有)。循环结束后,迭代变量保留最后一个值。


break 语句


可以使用 break 语句提前跳出循环。


for name in namelist:    if name == 'Jake':        break    ...    ...statements
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break 语句执行时,它退出循环并且进入下一个语句。break 语句仅应用于最内部的循环。如果此循环在另一个循环的内部,那么 break 不会中断外部循环。


continue 语句


要跳过一个元素并且进入到下一个,请使用 continue 语句。


for line in lines:    if line == '\n':    # Skip blank lines        continue    # More statements    ...
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如果当前项不重要或者是在处理时需要忽略,那么使用 continue 语句很有用。


遍历整数


如果需要计数,请使用 range() 函数。


for i in range(100):    # i = 0,1,...,99
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range() 函数的语法是range([start,] end [,step])


for i in range(100):    # i = 0,1,...,99for j in range(10,20):    # j = 10,11,..., 19for k in range(10,50,2):    # k = 10,12,...,48    # Notice how it counts in steps of 2, not 1.
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  • 不包括结尾值。这与切片类似。

  • start 是可选的 , 默认值是 0

  • step 是可选的,默认值是 1

  • 当需要的值时候 range()才计算值,实际上,它不存储大范围的数。


enumerate() 函数


enumerate 函数为迭代添加一个额外的计数值。


names = ['Elwood', 'Jake', 'Curtis']for i, name in enumerate(names):    # Loops with i = 0, name = 'Elwood'    # i = 1, name = 'Jake'    # i = 2, name = 'Curtis'
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一般格式为enumerate(sequence [, start = 0])start是可选的,一个很好的使用示例:读取文件时跟踪行数。


with open(filename) as f:    for lineno, line in enumerate(f, start=1):        ...
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enumerate可以看成以下语句的简写:


i = 0for x in s:    statements    i += 1
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使用 enumerate 函数可以减少输入,运行速度也稍快一些。


For 与元组


可以迭代多个变量:


points = [  (1, 4),(10, 40),(23, 14),(5, 6),(7, 8)]for x, y in points:    # Loops with x = 1, y = 4    #            x = 10, y = 40    #            x = 23, y = 14    #            ...
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当使用多个变量时,每个元组被拆包为一组迭代变量。变量的数目必须与每个元组中的项数匹配。


zip() 函数


zip 函数采用多个序列,并且生成将它们组合在一起的迭代器。


columns = ['name', 'shares', 'price']values = ['GOOG', 100, 490.1 ]pairs = zip(columns, values)# ('name','GOOG'), ('shares',100), ('price',490.1)
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要获得结果,必须进行迭代。可以如先前所示的那样使用多个变量对元组进行拆包。


for column, value in pairs:    ...
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zip 函数的常见用法是创建用于构造字典的键值对。


d = dict(zip(columns, values))
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练习


练习 2.13:计数


尝试一些基本的计数示例:


>>> for n in range(10):            # Count 0 ... 9        print(n, end=' ')
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9>>> for n in range(10,0,-1): # Count 10 ... 1 print(n, end=' ')
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1>>> for n in range(0,10,2): # Count 0, 2, ... 8 print(n, end=' ')
0 2 4 6 8>>>
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练习 2.14:更多序列操作


交互地试验一些序列缩减操作。


>>> data = [4, 9, 1, 25, 16, 100, 49]>>> min(data)1>>> max(data)100>>> sum(data)204>>>
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尝试遍历数据。


>>> for x in data:        print(x)
49...>>> for n, x in enumerate(data): print(n, x)
0 41 92 1...>>>
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有时候,for 语句,len()range() 函数被初学者用于一些可怕的代码片段中,这些代码看起来像来自于古老的 C 程序。


>>> for n in range(len(data)):        print(data[n])
491...>>>
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不要那样做。阅读这些代码不仅辣眼睛,而且内存效率低,运行慢。如果想要迭代数据,使用普通的for 循环即可。如果碰巧因为某些原因需要使用索引,请使用 enumerate()函数。


练习 2.15:enumerate() 函数使用示例


回想一下,Data/missing.csv 文件包含一个股票投资组合的数据,但是有一些行缺少值。请使用 enumerate() 函数修改 pcost.py 程序,以便在遇到错误的输入时,打印带有警告信息的行号。


>>> cost = portfolio_cost('Data/missing.csv')Row 4: Couldn't convert: ['MSFT', '', '51.23']Row 7: Couldn't convert: ['IBM', '', '70.44']>>>
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为此,需要修改部分代码。


...for rowno, row in enumerate(rows, start=1):    try:        ...    except ValueError:        print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}')
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练习 2.16:使用 zip() 函数


Data/portfolio.csv 文件中,第一行包含列标题。在之前所有代码中,我们把它丢弃了。


>>> f = open('Data/portfolio.csv')>>> rows = csv.reader(f)>>> headers = next(rows)>>> headers['name', 'shares', 'price']>>>
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但是,如果标题要用于其它有用的事情呢?这就涉及到 zip() 函数了。首先,尝试把文件标题和数据行配对。


>>> row = next(rows)>>> row['AA', '100', '32.20']>>> list(zip(headers, row))[ ('name', 'AA'), ('shares', '100'), ('price', '32.20') ]>>>
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请注意 zip() 函数是如何把列标题与列值配对。在这里,我们使用 list() 函数把结果转换为列表,以便查看。通常,zip() 函数创建一个必须由 for 循环使用的迭代器。


这种配对是构建字典的中间步骤。现在尝试:


>>> record = dict(zip(headers, row))>>> record{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}>>>
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在处理大量数据文件时,这种转换是最有用的技巧之一。例如,假设需要使 pcost.py 程序处理各种输入文件,但是不考虑名称,份额,价格所在列的编号。


修改 pcost.py 程序中的 portfolio_cost(),使其看起来像这样:


# pcost.py
def portfolio_cost(filename): ... for rowno, row in enumerate(rows, start=1): record = dict(zip(headers, row)) try: nshares = int(record['shares']) price = float(record['price']) total_cost += nshares * price # This catches errors in int() and float() conversions above except ValueError: print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}') ...
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现在,在一个完全不同的数据文件 Data/portfoliodate.csv(如下所示)上尝试 portfolio_cost() 函数。


name,date,time,shares,price"AA","6/11/2007","9:50am",100,32.20"IBM","5/13/2007","4:20pm",50,91.10"CAT","9/23/2006","1:30pm",150,83.44"MSFT","5/17/2007","10:30am",200,51.23"GE","2/1/2006","10:45am",95,40.37"MSFT","10/31/2006","12:05pm",50,65.10"IBM","7/9/2006","3:15pm",100,70.44
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>>> portfolio_cost('Data/portfoliodate.csv')44671.15>>>
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如果操作正确,会发现程序仍然能够正常运行,即使数据文件的列格式与之前的完全不同,这很酷!


此处所做的更改是微妙的,但是却意义重大。新版的 portfolio_cost()可以读取任何 CSV 文件,并从中选择需要的值,而不是硬编码去读取单个固定文件格式。只要文件有必要的列,代码就能正常运行。


修改在 2.3 节编写的 report.py 程序,以便能够使用相同的技术挑选出列标题。


尝试以 Data/portfoliodate.csv 文件作为输入,运行 report.py 程序,并观察是否生成和之前一样的答案。


练习 2.17:翻转字典


字典将键映射到值。例如,股票价格字典。


>>> prices = {        'GOOG' : 490.1,        'AA' : 23.45,        'IBM' : 91.1,        'MSFT' : 34.23    }>>>
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如果使用字典的 items() 方法,那么可以获取到键值对 (key,value)


>>> prices.items()dict_items([('GOOG', 490.1), ('AA', 23.45), ('IBM', 91.1), ('MSFT', 34.23)])>>>
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但是,如果想要获取 (value, key) 键值对列表呢?


*提示:使用 zip()函数。*


>>> pricelist = list(zip(prices.values(),prices.keys()))>>> pricelist[(490.1, 'GOOG'), (23.45, 'AA'), (91.1, 'IBM'), (34.23, 'MSFT')]>>>
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为什么这样操作?首先,这允许对字典数据执行确切类型的数据处理。


>>> min(pricelist)(23.45, 'AA')>>> max(pricelist)(490.1, 'GOOG')>>> sorted(pricelist)[(23.45, 'AA'), (34.23, 'MSFT'), (91.1, 'IBM'), (490.1, 'GOOG')]>>>
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其次,这也说明了元组的一个重要特征,当在比较中使用元组时,从第一项开始,逐元素进行比较,类似于字符串中字符与字符逐个比较。


zip() 函数经常应用于需要从不同的地方把数据进行配对。例如,为了使用已命名的值构建字典,将列名和列值进行配对。


请注意,zip() 函数不限于一对。例如,可以使用任意数量的列表作为输入。


>>> a = [1, 2, 3, 4]>>> b = ['w', 'x', 'y', 'z']>>> c = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]>>> list(zip(a, b, c))[(1, 'w', 0.2), (2, 'x', 0.4), (3, 'y', 0.6), (4, 'z', 0.8))]>>>
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另外,请注意,一旦最短的输入序列耗尽,zip() 函数将会停止。


>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> b = ['x', 'y', 'z']>>> list(zip(a,b))[(1, 'x'), (2, 'y'), (3, 'z')]>>>
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注:完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh


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