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摘要：后面的先出場(chǎng)的是關(guān)于已經(jīng)有序的序列的操作。這次使用的模塊是，可以用來(lái)搜索，返回的是該元素應(yīng)該插入在序列的哪個(gè)位置。但不可否認(rèn)，數(shù)組對(duì)于一些固定類(lèi)型的元素，操作效率更高。最后出場(chǎng)的是隊(duì)列了。
今天看第二章，但是沒(méi)看完，被其他事纏住了。
首先登場(chǎng)的是 Python 的內(nèi)置序列類(lèi)型，對(duì)此我并不陌生，但也有幾個(gè)生面孔，但是基本的操作我想應(yīng)該是一樣的，只是類(lèi)型不同。
對(duì)列表的操作中，經(jīng)常用到的就是列表推導(dǎo)和生成器表達(dá)式。剛開(kāi)始對(duì)這概念還有點(diǎn)模糊，之前只是聽(tīng)過(guò)，不清楚自己有沒(méi)用過(guò)。但看書(shū)之后，發(fā)現(xiàn)自己都用過(guò)。
列表推導(dǎo)可用來(lái)優(yōu)雅地創(chuàng)建一個(gè)新的列表，而生成器表達(dá)式可以?xún)?yōu)雅地創(chuàng)建其他類(lèi)型的序列。除此之外，生成器表達(dá)式逐個(gè)產(chǎn)出元素比用 for 循環(huán)節(jié)省內(nèi)存。
對(duì)于元組，之前的印象一直都是「不可變列表」。但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)元組的功能遠(yuǎn)比我想象的要強(qiáng)。首先元組就是記錄的數(shù)據(jù)，字段和位置信息很重要，位置亂了，數(shù)據(jù)也就亂了。
一個(gè)新成員登場(chǎng)了，那就是具名元組。這個(gè)之前沒(méi)接觸過(guò)。同樣的記錄數(shù)據(jù)，這個(gè)可能會(huì)更加方便一點(diǎn)，因?yàn)閿?shù)據(jù)記錄更加清晰，書(shū)上介紹的一個(gè)屬性（獲取該對(duì)象的所有字段名稱(chēng)組成的元組）和兩個(gè)函數(shù)（通過(guò)可迭代對(duì)象生成一個(gè)實(shí)例，和把具名元組以collections.OrderedDict的形式返回）。
對(duì)于元組的拆分，之前也用過(guò)，但是對(duì)*運(yùn)算的卻沒(méi)怎么了解。除了可以用來(lái)忽略多余的元素，還可以「把一個(gè)可迭代對(duì)象拆開(kāi)作為函數(shù)的參數(shù)」。平行賦值中，用在一個(gè)變量名前，表示不確定數(shù)量，也只能出現(xiàn)在一個(gè)變量名前。
對(duì)序列最常用的操作還有就是切片了。之前一直有接觸但不怎么了解的就是s[a:b:c]了，它表示「對(duì) s 在 a 和 b之間以 c 為間隔取值」。之前對(duì)此概念比較模糊，現(xiàn)在算是理清了。
一個(gè)之前沒(méi)用過(guò)的技巧就是，對(duì)切片進(jìn)行賦值。這把切片的內(nèi)容直接替換了。還有 splice 對(duì)象，直接把切片包裝了。
對(duì)列表的+和*操作還是比較熟悉的，畢竟用的多。
最后就是排序了，列表自帶的list.sort()和內(nèi)置的sort函數(shù)不同，自帶的函數(shù)把自身排序了，返回的是None，而內(nèi)置的sort函數(shù)不破壞對(duì)象本身，而是返回一個(gè)新的對(duì)象，并且是穩(wěn)定排序。
剩下的一點(diǎn)內(nèi)容還沒(méi)看完，明天看吧。
后面的先出場(chǎng)的是關(guān)于已經(jīng)有序的序列的操作。這次使用的模塊是bisect，可以用來(lái)搜索，返回的是該元素應(yīng)該插入在序列的哪個(gè)位置。有可選參數(shù)，表示值相同時(shí)，應(yīng)該插入到已有值的左邊還是右邊，默認(rèn)是右邊。插入操作就是用到了上面的方法。
然后是數(shù)組，之前一直沒(méi)用過(guò)，如作者所說(shuō)，列表實(shí)在是太好用了。但不可否認(rèn)，數(shù)組對(duì)于一些固定類(lèi)型的元素，操作效率更高。比如直接以二進(jìn)制形式存到文件中比純文本存消耗的空間要少得多，而且讀取時(shí)也不用再進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
然后是兩個(gè)第三方模塊，但主要講了 Numpy 模塊。Numpy 模塊對(duì)于數(shù)學(xué)操作很方便，功能也很強(qiáng)大。想學(xué)的話，需要專(zhuān)門(mén)看一下。
內(nèi)存視圖的話，有點(diǎn)陌生?？戳酥蟾杏X(jué)還是有點(diǎn)不懂怎么用。
?內(nèi)存視圖其實(shí)是泛化和去數(shù)學(xué)化的 NumPy 數(shù)組。它讓你在不需要復(fù)制內(nèi)容的前提下，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間共享內(nèi)存。其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以
是任何形式，比如 PIL圖片、SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)和 NumPy 的數(shù)組，等等。這個(gè)功能在處理大型數(shù)據(jù)集合的時(shí)候非常重要。
不過(guò)書(shū)上的例子的操作是看懂了。
最后出場(chǎng)的是隊(duì)列了。列表雖然也能做到隊(duì)列那樣的操作，但是效率是個(gè)問(wèn)題。
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