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  • 【python cookbook】【数据结构与算法】11.对切片命名

    问题:如何清理掉到处都是硬编码的切片索引

    解决方案:对切片命名

    假设有一些代码用来从字符串的固定位置中取出具体的数据(比如从一个平面文件或类似的格式:平面文件flat file是一种包含没有相对关系结构的记录文件):

    ########0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789
    record='....................100.......513.25..........'
    cost=int(record[20:23])*float(record[30:36])

    与其这样做,倒不如对切片进行命名:避免了使用许多神秘难懂的硬编码索引,代码变得清晰许多。

    SHARES=slice(20,23) #对切片命名
    PRICE=slice(30,36)  #对切片命名
    
    cost=int(record[SHARES])*float(record[PRICE])

    一般来说,内置的slice()函数会创建一个切片对象,可以用在任何允许进行切片操作的地方。

    >>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
    >>> a=slice(2,4)
    >>> a
    slice(2, 4, None)
    >>> items[a]
    [2, 3]
    >>> items[2:4]
    [2, 3]
    >>> items[a]=[77,88]
    >>> items
    [0, 1, 77, 88, 4, 5, 6]
    >>> del items[a]
    >>> items
    [0, 1, 4, 5, 6]
    >>> 

    如果有一个slice对象的实例s,可以分别通过s.start、s.stop以及s.step属性来得到关于该对象的信息。

    >>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
    >>> a=slice(2,4)
    >>> a
    slice(2, 4, None)
    >>> a.start
    2
    >>> a.stop
    4
    >>> a.step
    >>> b=slice(1,5,2)
    >>> b
    slice(1, 5, 2)
    >>> b.start
    1
    >>> b.stop
    5
    >>> b.step
    2
    >>> 

    另外,可以通过使用indices(size)方法将切片映射到特定大小的序列上。这会返回一个(start,stop,step)元组,所有的值都已经恰当地限制在边界以内(当做索引操作时可避免出现IndexError异常)

    >>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
    >>> a=slice(2,4)
    >>> a
    slice(2, 4, None)
    >>> a.start
    2
    >>> a.stop
    4
    >>> a.step
    >>> b=slice(1,5,2)
    >>> b
    slice(1, 5, 2)
    >>> b.start
    1
    >>> b.stop
    5
    >>> b.step
    2
    >>> s='HelloWorld'
    >>> a.indices(len(s))
    (2, 4, 1)
    >>> b.indices(len(s))
    (1, 5, 2)
    >>> items[a]
    [2, 3]
    >>> items[b]
    [1, 3]
    >>> for i in range(*a.indices(len(s))):
        print(s[i])
    
        
    l
    l
    >>> for i in range(*b.indices(len(s))):
        print(s[i])
    
        
    e
    l
    >>> c=slice(0,8,2)
    >>> c
    slice(0, 8, 2)
    >>> for i in range(*c.indices(len(s))):
        print(s[i])

        
    H
    l
    o
    o
    >>>
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/apple2016/p/5746817.html
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