fluent python（一）

0x00 memoryview for Python3

用于操作大数据，不用复制他们就可以操作

>>> import array

>>> numbers = array.array('d',[-2,-1,0,1,2])

>>> memv = memoryview(numbers)

>>> len(memv)

5

>>> memv_oct=memv.cast('B')

>>> memv_oct.tolist()

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 192, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 240, 191, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 240, 63, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 64]

>>> numbers

array('d', [-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0])

>>> memv_oct[5]=4

>>> numbers

array('d', [-2.001953125, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0])

>>> memv_oct.tolist()

[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 192, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 240, 191, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 240, 63, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 64]

python array文档中typecode的表格

0x02 numpy黑魔法 操作array

>>> import numpy

>>> a= numpy.arange(12)

>>> a

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

>>> a.shape

(12,)

>>> a.shape=3,4

>>> a

array([[ 0,  1,  2,  3],

       [ 4,  5,  6,  7],

       [ 8,  9, 10, 11]])

>>> a[2]

array([ 8,  9, 10, 11])

>>> a[2,1]

9

>>> a[:,1]

array([1, 5, 9])

>>> a[:,1]

array([1, 5, 9])

>>> a.transpose()              矩阵转置

array([[ 0,  4,  8],

       [ 1,  5,  9],

       [ 2,  6, 10],

       [ 3,  7, 11]])

0x03队列操作 Deques和其他队列

• 从list的左边做删除和插入都很消耗资源，整个list都会改变，collections.deque 是一个线程安全的双端队列，为两端快速插入删除而设计。

• 一个deque可以有边界 往满队列 添加新元素时，队列从另一端丢弃元素。

• deque在处理删除中间元素的时不快，主要优化在pop和append。

• append和pop_left是原子级的操作，deque可以放心的应用于多线程程序中，不用加线程锁。

python中其它应用deque的地方对比

1、queue 同样的线程安全，但是当队列满时的处理方式和deque不同，不会丢弃另一项，而是等待线程腾出空间来，可以用于限制线程的数量。

2、multiprocessing 使用自己的边界队列，和queue很像 为inter-process 程序设计

3、asyncio 适合异步编程 提供Queue , LifoQueue , PriorityQueue and JoinableQueue的API接口 底层是deque和multiprocessing

4、heapq 和前三个模块不一样 它并没有实现一个队列类，但是提供了heappush，heappop方法，让你把可变序列像队列一样使用

>>> from collections import deque

>>> dq =deque(range(10),maxlen=10)

>>> dq

deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

>>> dq.rotate(3)

>>> dq

deque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)

>>> dq.rotate(-4)

>>> dq

deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0], maxlen=10)

>>> dq.extend([4,11,22])

>>> dq

deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 4, 11, 22], maxlen=10)

>>> dq.extendleft(['h','h','a'])                       # 像左扩展的顺序是反的

>>> dq

deque(['a', 'h', 'h', 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

0x04 bisect

>>> def grade(score, breakpoints=[60, 70, 80, 90], grades='FDCBA'):
        i = bisect(breakpoints, score)
        return grades[i]
        

>>> [grade(score) for score in [33, 99, 77, 70, 89, 90, 100]]
['F', 'A', 'C', 'C', 'B', 'A', 'A']

0x05小结

• *= 和 += 对可变序列和不可变序列有区别 ，不可变序列会创建一个新的序列，不可变序列通常会原地更改，主要看序列的实现。

• sort和sorted很方便。要维持一个序列有序使用bisect.insort ，高效的查找用bisect.bisect

• Some objects contain references to other objects; these are called containers.

l = [28, 14, '28', 5, '9', '1', 0, 6, '23', 19]

sorted(l, key=int)

>   [0, '1', 5, 6, '9', 14, 19, '23', 28, '28']

0x06 什么是可hash

先引用官方文档的说法

An object is hashable if it has a hash value which never changes during its lifetime (it needs a hash() method), and can be compared to other objects (it needs an

eq() method). Hashable objects which compare equal must have the same hash value. [...]

• 原子可变的类型都是可hash的，例如str 、bytes 和数字类型

• frozenset 天生可hash

• tuple 能不能hash得看他的每个元素，是不是可hash

dict

dict生成

OrderDict 和defaultdict

setdefault是一个巧妙的映射方法，用得好可以避免key的冗余