自定义序列类_自定义序列填充

自定义序列类_自定义序列填充一.序列类型的分类1.容器序列(可以在容器中放置任意类型的数据)list、tuple、deque2.扁平序列str、bytes、bytearray、array.array(数组,同一类型数据

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一. 序列类型的分类 

     1.容器序列(可以在容器中放置任意类型的数据)
    list、tuple、deque
  2.扁平序列
    str、bytes、bytearray、array.array(数组,同一类型数据)
  3.可变序列
    list, deque,bytearray、array
  4.不可变
    str、tuple、bytes

二. 序列的abc继承关系

  1.collections中的abc模块:

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collections中相关的抽象基类

  2.序列化协议:(每个序列类型中的魔法函数共同构成了序列协议)

    例:”Sequence”(可变的序列类型), “MutableSequence”(不可变的序列类型)

      2.1Sequence

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继承至Reversible,Collection

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Sized中实现__len__(可返回长度)魔法函数,Iterable中实现__iter__(可遍历)魔法函数,Container中实现__contains__(可使用if in方法)魔法函数

      2.2MutableSequece: 

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具体的子类必须提供__new__或__init__,
     __getitem __,__ setitem __,__ delitem __,__ len__和insert()

三. 序列的+、+=和extend的区别

  +只能是同一类型(如列表),+=就地加,不产生新序列,且参数可以为任意的序列类型.是通过魔法函数__iadd__实现的,extend也可以添加任意序列类型自定义序列类_自定义序列填充

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四.实现可切片的对象

  1.切片用法回顾:

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自定义序列类_自定义序列填充

#模式[start:end:step]
"""
    其中,第一个数字start表示切片开始位置,默认为0;
    第二个数字end表示切片截止(但不包含)位置(默认为列表长度);
    第三个数字step表示切片的步长(默认为1)。
    当start为0时可以省略,当end为列表长度时可以省略,
    当step为1时可以省略,并且省略步长时可以同时省略最后一个冒号。
    另外,当step为负整数时,表示反向切片,这时start应该比end的值要大才行。
"""
aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
print (aList[::])  # 返回包含原列表中所有元素的新列表
print (aList[::-1])  # 返回包含原列表中所有元素的逆序列表
print (aList[::2])  # 隔一个取一个,获取偶数位置的元素
print (aList[1::2])  # 隔一个取一个,获取奇数位置的元素
print (aList[3:6])  # 指定切片的开始和结束位置
aList[0:100]  # 切片结束位置大于列表长度时,从列表尾部截断
aList[100:]  # 切片开始位置大于列表长度时,返回空列表

aList[len(aList):] = [9]  # 在列表尾部增加元素
aList[:0] = [1, 2]  # 在列表头部插入元素
aList[3:3] = [4]  # 在列表中间位置插入元素
aList[:3] = [1, 2]  # 替换列表元素,等号两边的列表长度相等
aList[3:] = [4, 5, 6]  # 等号两边的列表长度也可以不相等
aList[::2] = [0] * 3  # 隔一个修改一个
print (aList)
aList[::2] = ['a', 'b', 'c']  # 隔一个修改一个
aList[::2] = [1,2]  # 左侧切片不连续,等号两边列表长度必须相等
aList[:3] = []  # 删除列表中前3个元素

del aList[:3]  # 切片元素连续
del aList[::2]  # 切片元素不连续,隔一个删一个

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  2.实现可切片对象:   

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具有__getitem__方法

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注销__getitem__方法

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 1 class Group:  2 # 支持切片操作  3 def __init__(self, company_name, group_name, staff):  4 self.company_name = company_name  5 self.group_name = group_name  6 self.staff = staff  7  8 def __reversed__(self):  9 #反转 10  self.staff.reverse() 11 12 def __getitem__(self, item): 13 # 实现该魔法函数就能实现切片操作 14 cls = type(self) 15 if isinstance(item, slice): 16 #传入的数据是切片类型时[0:2] 17 return cls(company_name=self.company_name, group_name=self.group_name, staff=self.staff[item]) 18 elif isinstance(item, numbers.Integral): 19 #传入的数据时整数时[0] 20 return cls(company_name=self.company_name, group_name=self.group_name, staff=[self.staff[item]]) 21 22 def __len__(self): 23 #长度 24 return len(self.staff) 25 26 def __iter__(self): 27 #迭代器 28 return iter(self.staff) 29 30 def __contains__(self, item): 31 #是否包含某条数据 32 if item in self.staff: 33 return True 34 else: 35 return False 36 37 38 staff = ['1', '2', '3'] 39 group = Group('haha', 'heihei', staff=staff) 40 sub_group1=group[0:2] 41 sub_group2 = group[0] 42 #调用__len__ 43 print(len(group)) 44 #调用__contains_ 45 print('1' in group) 46 #调用__iter__ 47 for num in group: 48 print('iter遍历:'+str(num)) 49 #调用__reverse__ 50 reversed(group)

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五.bisect管理可排序序列

  1.作用:

    用来处理已排序的序列,用来维持已排序的序列,升序(性能高);

    采用二分查找,性能非常高,推荐使用

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  2.例:

    默认插入右边,如插入两个3,则第二个在第一个的右边,可以查看插入的位置(左右)

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六.什么时候我们不该用列表

  1.array:性能比list高很多,但是array只能存放指定类型的数据(要求性能,且类型固定时可以使用)

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array参数

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有很多方法,用到时可以查看

  2.还有deque等等

七. 列表推导式、生成器表达式、字典推导式

  1.列表生成式(列表推导式):

    语义清晰,简洁,且性能高于列表操作(注意代码可读性,逻辑不应过于复杂)

#1.取20以内的奇数 ji_list=[] for i in range(21): if i %2!=0: ji_list.append(i) print(ji_list) #列表生成式 my_list=[i for i in range(21) if i%2!=0] print(my_list) #较复杂的情况,求10以内奇数的平方 def handel(item): return item*item my_list2=[handel(i) for i in range(11) if i%2!=0] print(my_list2) print(type(my_list2)) #改成括号,是生成器(可以遍历) my3=(handel(i) for i in range(11) if i%2!=0) print(type(my3)) print(my3)

 

  自定义序列类_自定义序列填充

 

  2.生成器表达式(括号):

def handel(item): return item*item #生成器表达式 my_gen=(handel(i) for i in range(11) if i%2!=0) print(my_gen) print(type(my_gen)) #生成器(可迭代)转换为列表 my_list=list(my_gen) print(my_list)

 

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  3.字典推导式:

#字典推导式 my_dict={'name':'LYQ','age':20,'sex':'man'} #将键值互换(比循环简单) rev_dict={value:key for key,value in my_dict.items()} print(rev_dict)

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  4.集合推导式:

#集合推导式 my_dict={'name':'LYQ','age':20,'sex':'man'} my_set={key for key,value in my_dict.items()} #my_set=set(my_dict.keys())也可以,但灵活性没有集合推导式高 print(type(my_set)) print(my_set)

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