Python各种奇妙的API
一、sortedlist
演示代码
from sortedcontainers import SortedList
test_sl.add(2) #添加元素
test_sl.add(8)
test_sl.add(1)
print(test_sl)
test_sl.remove(4) #删除元素 元素不存在时会报错
test_sl.discard(1) #删除元素 元素不存在时不会报错
print(test_sl)
test_sl.pop() #移除最后一个元素
print(test_sl)
pos_left = test_sl.bisect_left(2) #查找元素存在的位置
pos_right = test_sl.bisect_left(2)
print(pos_left, pos_right)
num = test_sl.count(2) #计数
print(num)
ind = test_sl.index(2) #返回第一次出现的下标
print(ind)
output:
SortedList([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
SortedList([1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
SortedList([1, 2, 2, 3, 5, 6, 7, 8])
SortedList([1, 2, 2, 3, 5, 6, 7])
1 1
2
1
作为强大的python，当然可以自定义lambda表达式比较函数啦
from sortedcontainers import SortedList
from operator import neg
test_sl = SortedList([3,5,1,2,7,6,4], key=neg)
print(test_sl)
output:
SortedKeyList([7, 6, 5, 4, 3, 2, 1], key=<built-in function neg>)
from sortedcontainers import SortedList
test_str = SortedList(["1", "431", "34"], key=lambda item:len(item))
print(test_str)
output:
SortedKeyList(['1', '34', '431'], key=<function <lambda> at 0x7fb883b36820>)
二、*args和**kwargs
1. *args——可选的位置参数
假如需要写一个求和函数。
def my_sum(a,b):
return a+b
print(my_sum(a,b))
那么如果需要传入三个参数是不是需要这样呢。
def my_sum(a,b,c):
return a+b+c
print(my_sum(a,b,c))
答案是不需要。我们只要借助神奇的*args即可。
def my_sum(*args):
return sum(args)
#对于该函数，我们不管传多少个参数都是可以的
print(my_sum(a,b))
2. **kwargs
既然已经有了可选的位置参数（args），还要可选的关键词参数（kwargs）干嘛呢？关键词参数相当于给参数一个关键词，有着特定的用途，关键词对这个特殊用途进行标识。由于需要关键词，因此kwargs的传入函数的类型是字典。
假如我想定义一个求和函数，在需要的时候对求和进行除法运算。这时就需要用到关键词参数。
def my_weird_sum(*args,**kwargs):
dominator=kwargs.get("dominator",1)#如果没有该键值，则返回1
return (sum(args)/dominator)
print(my_weird_sum(a,b,c))
print(my_weird_sum(a,b,c,dominator=3))
二、collections库
Counter 是 dict 字典的子类，Counter 拥有类似字典的 key 键和 value 值，只不过 Counter 中的键为待计数的元素，而 value 值为对应元素出现的次数 count。由于 Counter 类继承自 dict 类，所以 Counter 类可以使用 dict 类的方法。下面分别从 Counter 所特有的方法和一些字典的常规方法来介绍。
elements()方法
elements()方法返回一个迭代器，可以通过list或其他方法将其中的元素输出，输出的结果为对应出现次数的元素。
test=Counter({'a':1,'b':0,'c':-1})
print(list(test))
#['a']
most_common()
most_common([n])，返回一个出现次数从大到小的前 n 个元素的列表。（不输入参数默认返回所有）subtract()
将两个Counter中元素对应计数相减
Counter支持集合运算
>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d # add two counters together: c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d # subtract (keeping only positive counts)
Counter({'a': 2})
>>> c & d # intersection: min(c[x], d[x])
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d # union: max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})
三、zip()函数
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符对tuple实参进行解包。具体关于*操作符可以看这篇博客
其中最神奇的操作要属对zip()矩阵转置的实现。
x=[[1,2,3],
[3,4,5],
[5,6,7]]
x=list(map(list,zip(*x[::-1])))#[::-1]表示倒序复制一遍
ps:
map()函数
map(function,iter)，是对可迭代对象全部使用function
例如：map(str,list(a))
其他精彩操作可以参考这篇博客
四、filter()函数
filter(function,iter)，用于过滤可迭代对象。
e,g.1 正则与filter()结合的题目
class Solution:
def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str:
words=re.split('[^\w]',paragraph) #用非数字，字母分隔
words=list(filter(None,words)) #去除匹配到的空格
counts=defaultdict(int)
for w in words:
w=w.lower()
if w not in banned:
counts[w]+=1
res=max(counts,key=counts.get) #counts.get按每个元素的键值寻找最大
return res
#不过这题好像可以更简单。。。
class Solution:
def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str:
cnt=Counter(re.findall(r'\w+',paragraph.lower())).most_common()
for (w,_) in cnt:
if w not in banned:return w
