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Python字典和集合编程技巧大总结

作者：Token_w

这篇文章主要给大家介绍了关于Python字典和集合编程技巧的相关资料,Python中的字典和集合是两种非常常用的数据结构,它们可以帮助我们更方便地管理和操作数据,需要的朋友可以参考下

1.如何在列表、字典、集合中根据条件筛选数据？

实际案例

但是在python中，还有更高级的方法来解决这类问题，并且更简单高效。

01 案例1：过滤掉列表[3, 9, -1, 10, 20, -2, …] 中的负数

方法一：使用 filter 函数

from random import randint
# 使用列表解析生成 -10~10 之间的10个元素
data = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
print('原始列表为：' , data)
# filter(function or None, iterable) --> filter object
data_o = filter(lambda x: x >= 0, data)
for each in data_o:
    print(each)

方法二：使用列表解析

from random import randint
# 使用列表解析生成 -10~10 之间的10个元素
data = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
print('原始列表为：',  data)
data_o = [x for x in data if x >= 0]
print(data_o)

02 案例2：筛出字典{‘lisi’: 79, ‘Jin’: 88, ‘lucy’: 93, … }中值高于90的项

from random import randint
# 使用字典解析生成 一个字典
d ={x: randint(60, 100) for x in range(1, 10)}
print(d)
d_o = {k: v for k, v in d.items() if v >= 90}
print(d_o)

03 案例3：筛出集合{77, 89, 34, 20, 21…}中能被3整除的元素

from random import randint
# 使用集合解析生成 -10~10 之间的10个元素
data = {randint(-10, 10) for _ in range(10)}
print('原始集合为：', data)
data_o = {x for x in data if x % 3 == 0}
print(data_o)

2.如何为元组中的每个元素命名，提高程序可读性？

stuents = ('Jim', 16, 'male', 'jim8721@qq.com')
name=stuents[0]
age=stuents[1]
sex= stuents[2]
email=stuents[3]
print(name, age, sex, email)

01 方法一：定义类似与其他语言的枚举类型，也就是定义一系列数值常量

s=stuents = ('Jim', 16, 'male', 'jim8721@qq.com')
NAME, AGE, SEX, EMAIL = range(4)
name=s[NAME]
age=s[AGE]
sex= s[SEX]
email=s[EMAIL]
print(name, age, sex, email)

02 方法二：使用标准库中 collections.nameedtuple 替代内置 tuple

from collections import namedtuple
Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'sex', 'email'])
s = Student('Jim', 16, 'male', 'jim182@qq.com')
print(s)
# Student(name='Jim', age=16, sex='male', email='jim182@qq.com')
print(s.name)
# 'Jim'
print(s.age)
# 16
print(s.sex)
# 'male'
print(s.email)
# 'jim182@qq.com'

3.如何统计序列中元素的出现频度？

案例1：

方法一：传统方法

from random import randint
# 随机生成一个列表
data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
# 以列表中的值为字典的键，0为字典的值建立字典
c = dict.fromkeys(data, 0)
# 依次遍历列表，遇到一个元素，就把字典中对应的键的值加1
for x in data:
    c[x] += 1
print(c)

方法二：使用 collections.Counter 对象

将序列传入 Counter 的构造器，得到 Counter 对象是元素频率的字典

Counter.most_common(n) 方法得到频率最高的 n 个元素的列表

from random import randint
from collections import Counter
# 随机生成一个列表
data = [randint(0, 20) for _ in range(30)]
c = Counter(data)
# 得到的 c 就是一个collections.Counter类型的数据，和方法 一 结果一样
# 用法与字典一样，例如 c[2] , 就是得到 键为2 对应的值
print(c)
# 另外，还可以使用 most_common() 方法得到 出现频率最高的几个键和值
print(c.most_common(3))  # 输出前3名

案例2：

from collections import Counter
import re
with open('./test.txt', 'r') as f:
    txt = f.read()
# 使用 正则表达式 对文本进行切割，按照 非字母字符 进行切割
l1 = re.split('\W+', txt)
c = Counter(l1)
# 得到频率最高的10个单词
print(c.most_common(10))

4.如何根据字典中值的大小，对字典中的项排序？

01 方法一：使用zip将字典数据转换为元组

from random import randint
# 生成随机字典
d = {x:randint(60,100) for x in 'xyzabc'}
print(d)
# 把值放在前面，键放在后面，构成元组，每个元组为列表的一个项
# 得到的结果为 [(74, 'z'), (80, 'y')...]形式
list1 = zip(d.values(), d.keys())
# 然后对得到的列表进行排序，就会以列表中的元组的第一项排序，相同时再比较第二项
print(sorted(list1))

02 方法二：使用 sorted 函数的 key 参数

from random import randint
# 生成随机字典
d = {x:randint(60,100) for x in 'xyzabc'}
print(d)
# d.items() 也是一个元组的列表，只是元组中键在前，值在后
# 使用 key 参数设置以第二项 （值）作为排序依据
print(sorted(d.items(), key = lambda x: x[1]))

5.如何快速找到多个字典中的公共键？

01 方法一：传统方法，依次遍历

from random import randint, sample
# 随机产生 3 场球赛的 进球人和数
s1 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s2 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s3 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
print(s1)
print(s2)
print(s3)
# 传统方法
res = []
for k in s1:
    if k in s2 and k in s3:
        res.append(k)
print(res)

02 方法二：利用集合（set）的交集操作

利用字典的keys() 方法，得到一个字典的 keys 的集合

取所有字典的 keys 的集合的交集

from random import randint, sample
# 随机产生 3 场球赛的 进球人和数
s1 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s2 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
s3 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefg',randint(3,6))}
print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s1.keys() & s2.keys() & s3.keys())

6.如何让字典保持有序？

d = dict()
d['Jim']=(1.35)
d['Leo']=(2,37)
d['Bob']=(3,45)
for k in d:
    print(k)

方法：使用collections.OrderedDict

以OrderedDict替代字典Dict，依次将选手成绩存入OrderedDict。

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict()
d['Jim']=(1.35)
d['Leo']=(2,37)
d['Bob']=(3,45)
for k in d:
    print(k)

7.如何实现用户的历史记录功能？

原始代码如下：

from random import randint
N = randint(0, 100)
def guess(k):
	if k == N:
		print('猜对了')
		return True
	elif k < N:
		print('猜小了')
	else:
		print('猜大了')
	return False
while True:
	line = input("please input a number:")
	if line.isdigit():
		k = int(line)
		if guess(k):
			break

我们希望保存最近 5 次猜的数字，之前的就被删除

解决方案：

使用容量为 n （本例中 n=5） 的队列存储历史记录

使用标准库中的 deque，它是一个双端循环队列

from random import randint
from collections import deque
history = deque([], 5)
N = randint(0, 100)
def guess(k):
	if k == N:
		print('猜对了')
		return True
	elif k < N:
		print('猜小了')
	else:
		print('猜大了')
	return False
while True:
	line = input("please input a number:")
	if line.isdigit():
		k = int(line)
		history.append(k)
		if guess(k):
			break
	elif line == 'history' or line == 'h?':
		print(history)

若我们还希望 程序下次运行时，可以查看之前的历史记录，就需要将 队列对象 保存到磁盘，可以使用 pickle

pickle 可以将任意类型的数据（包括 数字型、列表、字典、字符串等）保存到磁盘文件，在需要的时候还可以正常读回为原数据

解决方案：程序退出前，可以使用 pickle 将队列对象存入文件，再次运行程序时将其导入

pickle 的用法：

写数据：

import pickle
data = [1, 2, 3, 4]
with open('data.dat', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

读数据：

import pickle
with open('data.dat', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)
print(data)

总结

今天就是借助一些基础的代码案例，给大家分享讲解Python中的字典和集合在实际编程中的一些使用技巧，希望对您有所帮助！

到此这篇关于Python字典和集合编程技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python字典和集合技巧内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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