摘要：把具名元組以的形式返回，我們可以利用它來(lái)把元組里的信息友好地呈現(xiàn)出來(lái)。數(shù)組支持所有跟可變序列有關(guān)的操作，包括和。雙向隊(duì)列和其他形式的隊(duì)列類(lèi)雙向隊(duì)列是一個(gè)線(xiàn)程安全可以快速?gòu)膬啥颂砑踊蛘邉h除元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

>>> symbols = "$￠￡￥€¤"
>>> codes = [ord(symbol) for symbol in symbols]
>>> codes
[36, 162, 163, 165, 8364, 164]

>>> symbols = "$￠￡￥€¤"
>>> tuple(ord(symbol) for symbol in symbols) ?
(36, 162, 163, 165, 8364, 164)
>>> import array
>>> array.array("I", (ord(symbol) for symbol in symbols)) ?
array("I", [36, 162, 163, 165, 8364, 164])

latitude, longitude = lax_coordinates # 元組拆包

不用中間變量交換值
b, a = a, b

_用來(lái)臨時(shí)擋住不要的對(duì)象
_, filename = os.path.split("/home/luciano/.ssh/idrsa.pub")

平行賦值

>>> a, b, *rest = range(5)
>>> a, b, rest
(0, 1, [2, 3, 4])
>>> a, b, *rest = range(3)
>>> a, b, rest
(0, 1, [2])
>>> a, b, *rest = range(2)
>>> a, b, rest
(0, 1, [])

# 任意位置
>>> a, *body, c, d = range(5)
>>> a, body, c, d
(0, [1, 2], 3, 4)
>>> *head, b, c, d = range(5)
>>> head, b, c, d
([0, 1], 2, 3, 4)

可見(jiàn)在調(diào)用參數(shù)的時(shí)候使用*號(hào)可以自動(dòng)解包

def add（x，y）:
    print x+y
para = (1,2)
add(*para)

同理如果是兩個(gè)星號(hào)的話(huà)，就是帶有**號(hào)的字典，自動(dòng)解包

def add(x,y):
    print x+y
kkwd = {"x" :1,"y":2}
add(**kkwd)

嵌套元素拆包
metro_areas = [
("Tokyo","JP",36.933,(35.689722,139.691667)), # ?
("Delhi NCR", "IN", 21.935, (28.613889, 77.208889)),
("Mexico City", "MX", 20.142, (19.433333, -99.133333)),
("New York-Newark", "US", 20.104, (40.808611, -74.020386)),
("Sao Paulo", "BR", 19.649, (-23.547778, -46.635833)),
]

for name, cc, pop, (latitude, longitude) in metro_areas: # ?
if longitude <= 0: # ?
print(fmt.format(name, latitude, longitude))

Card = collections.namedtuple("Card", ["rank", "suit"])

>>> City._fields ?
("name", "country", "population", "coordinates")
>>> LatLong = namedtuple("LatLong", "lat long")
>>> delhi_data = ("Delhi NCR", "IN", 21.935, LatLong(28.613889, 77.208889))
>>> delhi = City._make(delhi_data) ?
>>> delhi._asdict() ?
OrderedDict([("name", "Delhi NCR"), ("country", "IN"), ("population",
21.935), ("coordinates", LatLong(lat=28.613889, long=77.208889))])
>>> for key, value in delhi._asdict().items():
print(key + ":", value)
name: Delhi NCR
country: IN
population: 21.935
coordinates: LatLong(lat=28.613889, long=77.208889)
>>>

? _fields 屬性是一個(gè)包含這個(gè)類(lèi)所有字段名稱(chēng)的元組。
? 用 _make() 通過(guò)接受一個(gè)可迭代對(duì)象來(lái)生成這個(gè)類(lèi)的一個(gè)實(shí)例，它
的作用跟 City(*delhi_data) 是一樣的。
? _asdict() 把具名元組以 collections.OrderedDict 的形式返
回，我們可以利用它來(lái)把元組里的信息友好地呈現(xiàn)出來(lái)。

列出來(lái)） page 84

為什么切片和區(qū)間會(huì)忽略最后一個(gè)元素

當(dāng)只有最后一個(gè)位置信息時(shí)，我們也可以快速看出切片和區(qū)間里有
幾個(gè)元素：range(3) 和 my_list[:3] 都返回 3 個(gè)元素。

當(dāng)起止位置信息都可見(jiàn)時(shí)，我們可以快速計(jì)算出切片和區(qū)間的長(zhǎng)
度，用后一個(gè)數(shù)減去第一個(gè)下標(biāo)（stop - start）即可。

這樣做也讓我們可以利用任意一個(gè)下標(biāo)來(lái)把序列分割成不重疊的兩
部分，只要寫(xiě)成 my_list[:x] 和 my_list[x:] 就可以了，如下所
示。

>>> l = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
>>> l[:2] # 在下標(biāo)2的地方分割
[10, 20]
>>> l[2:]
[30, 40, 50, 60]
>>> l[:3] # 在下標(biāo)3的地方分割
[10, 20, 30]
>>> l[3:]
[40, 50, 60]

對(duì)seq[start:stop:step] 進(jìn)行求值的時(shí)候，Python 會(huì)調(diào)用
seq.__getitem__(slice(start, stop, step))。

+= 背后的特殊方法是 iadd （用于“就地加法”）。但是如果一個(gè)類(lèi)
沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這個(gè)方法的話(huà)，Python 會(huì)退一步調(diào)用 add ?？?/p>

+= 的概念也適用于 *=，不同的是，后者相對(duì)應(yīng)的
是 imul

Python Tutor（http://www.pythontutor.com）是一個(gè)對(duì) Python 運(yùn)行原理進(jìn)行
可視化分析的工具。

一個(gè)只有一個(gè)參數(shù)的函數(shù)，這個(gè)函數(shù)會(huì)被用在序列里的每一個(gè)元素
上，所產(chǎn)生的結(jié)果將是排序算法依賴(lài)的對(duì)比關(guān)鍵字。

reverse
如果被設(shè)定為 True，被排序的序列里的元素會(huì)以降序輸出

注意并不是簡(jiǎn)單的把排序結(jié)果給反過(guò)來(lái),是降序(按照之前的反排序)

如果我們需要一個(gè)只包含數(shù)字的列表，那么 array.array 比 list 更高效。

數(shù)組支持所有跟可變序列有關(guān)的操作，包括 .pop、.insert 和.extend。

另外，數(shù)組還提供從文件讀取和存入文件的更快的方法，如.frombytes 和 .tofile。

示例代碼

>>> from array import array ?
>>> from random import random
>>> floats = array("d", (random() for i in range(10**7))) ?
>>> floats[-1] ?
0.07802343889111107
>>> fp = open("floats.bin", "wb")
>>> floats.tofile(fp) ?
>>> fp.close()
>>> floats2 = array("d") ?
>>> fp = open("floats.bin", "rb")
>>> floats2.fromfile(fp, 10**7) ?
>>> fp.close()
>>> floats2[-1] ?
0.07802343889111107
>>> floats2 == floats ?
True

結(jié)論:

array.tofile 和 array.fromfile 用 起來(lái)很簡(jiǎn)單。

用 array.fromfile 從一個(gè)二進(jìn)制文件里讀出 1000 萬(wàn)個(gè) 雙精度浮點(diǎn)數(shù)只需要 0.1 秒，

這比從文本文件里讀取的速度要快 60倍，因?yàn)楹笳邥?huì)使用內(nèi)置的 float 方法把每一行文字轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)數(shù)。

NumPy 和 SciPy 提供的高階數(shù)組和矩陣操作，Python 成為科學(xué)計(jì)
算應(yīng)用的主流語(yǔ)言。

collections.deque 類(lèi)（雙向隊(duì)列）是一個(gè)線(xiàn)程安全、可以快速?gòu)膬?br>端添加或者刪除元素的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

>>> 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.appendleft(-1) ?
>>> dq
deque([-1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)
>>> dq.extend([11, 22, 33]) ?
>>> dq
deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33], maxlen=10)
>>> dq.extendleft([10, 20, 30, 40]) ?
>>> dq
deque([40, 30, 20, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

? maxlen 是一個(gè)可選參數(shù)，代表這個(gè)隊(duì)列可以容納的元素的數(shù)量
? 在尾部添加 3 個(gè)元素的操作會(huì)擠掉 -1、1 和 2。

列表表達(dá)式 和 生成器表達(dá)式(元祖省內(nèi)存)很好用

元祖的拆包十分神奇,尤其是*號(hào)的存在

具名元組的實(shí)例也很節(jié)省空間,有點(diǎn)像模擬字典使用,._asdict() 方法來(lái)把記錄變成 OrderedDict 類(lèi)型

切片是基本用法,給切片賦值是個(gè)好的修改方式

+=

增量賦值 += 和 *= 會(huì)區(qū)別對(duì)待可變和不可變序列。
在遇到不可變序列時(shí)，這兩個(gè)操作會(huì)在背后生成新的序列。
但如果被賦值的對(duì)象是可變的，那么這個(gè)序列會(huì)就地修改

sorted 函數(shù),只需要一個(gè)比較方法key

純數(shù)字?jǐn)?shù)組用 array.array比較好,NumPy 和 SciPy科學(xué)計(jì)算神奇世界