資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：內(nèi)置的模塊接下來我們一一介紹。小伙伴們有沒有想我為何介紹這個(gè)模塊，并且和排序放在一起呢，其實(shí)在很多時(shí)候我們需要找序列中的前幾個(gè)最大值或者最小值，使用此模塊中的方法是最好不過的了。
說到排序，很多人可能第一想到的就是sorted,但是你可能不知道python中其實(shí)還有還就中方法喲，并且好多種場(chǎng)景下效率都會(huì)比sorted高。那么接下來我就依次來介紹我所知道的排序操作。
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
list1=[1,6,4,3,9,5]
list2=["12","a6","4","c34","b9","5"]
print(sorted(list1)) #[1, 3, 4, 5, 6, 9]
print(sorted(list2)) #["12", "4", "5", "a6", "b9", "c34"]
#總結(jié)上面兩種排序：字符串排序根據(jù)元素首字符的ASCII比較進(jìn)行排序，
#數(shù)字類型按照大小排序，數(shù)字不能混合排序
list3=[
{"name":"jim","age":23,"price":500},
{"name":"mase","age":23,"price":600},
{"name":"tom","age":25,"price":2000},
{"name":"alice","age":22,"price":300},
{"name":"rose","age":21,"price":2400},
]
print(sorted(list3,key=lambda s:(s["age"],s["price"])))
#[{"name": "rose", "age": 21, "price": 2400}, {"name": "alice", "age": 22, "price": 300}, {"name": "jim", "age": 23, "price": 500}, {"name": "mase", "age": 23, "price": 600}, {"name": "tom", "age": 25, "price": 2000}]
最后的reverse參數(shù)我就不作說明了，就是把結(jié)果進(jìn)行倒序，可用作降序排列
介紹一種比lambda效率高的方式：
operator模塊中的方法itemgetter
>>> itemgetter(1)("ABCDEFG")
"B"
>>> itemgetter(1,3,5)("ABCDEFG")
("B", "D", "F")
>>> itemgetter(slice(2,None))("ABCDEFG")
"CDEFG
運(yùn)用到上述代碼
print(sorted(list3,key=itemgetter("age","price"))) #結(jié)果同上但效率會(huì)比較高
接下來的排序操作涉及到一個(gè)非常重要的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——堆，不過今天我主要介紹這個(gè)模塊中的方法，具體什么是堆，及其還有一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——棧，有時(shí)間我會(huì)專門寫一篇文章來介紹。
heapq(Python內(nèi)置的模塊)
__all__ = ["heappush", "heappop", "heapify", "heapreplace", "merge",
"nlargest", "nsmallest", "heappushpop"]
接下來我們一一介紹。
nlargest與nsmallest,通過字面意思可以看出方法大致的作用，接下來動(dòng)手測(cè)驗(yàn)
nlargest(n, iterable, key=None)
nsmallest(n, iterable, key=None)
#n:查找個(gè)數(shù) iterable:可迭代對(duì)象 key：同sorted
list1=[1,6,4,3,9,5]
list2=["12","a6","4","c34","b9","5"]
list3=[
{"name":"jim","age":23,"price":500},
{"name":"mase","age":23,"price":600},
{"name":"tom","age":25,"price":2000},
{"name":"alice","age":22,"price":300},
{"name":"rose","age":21,"price":2400},
]
from operator import itemgetter
import heapq
print(heapq.nlargest(len(list1),list1))
print(heapq.nlargest(len(list2),list2))
print(heapq.nlargest(len(list3),list3,key=itemgetter("age","price")))
#以上代碼輸出結(jié)果同sorted
print(heapq.nsmallest(len(list1),list1))
print(heapq.nsmallest(len(list2),list2))
print(heapq.nsmallest(len(list3),list3,key=itemgetter("age","price")))
#結(jié)果是降序
[1, 3, 4, 5, 6, 9]
["12", "4", "5", "a6", "b9", "c34"]
[{"name": "rose", "age": 21, "price": 2400}, {"name": "alice", "age": 22, "price": 300}, {"name": "jim", "age": 23, "price": 500}, {"name": "mase", "age": 23, "price": 600}, {"name": "tom", "age": 25, "price": 2000}]
heappush,heappop,heapify,heapreplace,heappushpop
堆結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：heap[0]永遠(yuǎn)是最小的元素(利用此特性排序)
heapify：對(duì)序列進(jìn)行堆排序， heappush:在堆序列中添加值 heappop:刪除最小值并返回 heappushpop:添加并刪除堆中最小值且返回，添加之后刪除 heapreplace:添加并刪除隊(duì)中最小值且返回，刪除之后添加 nums=[54,23,64.,323,53,3,212,453,65] heapify(nums) #先進(jìn)行堆排序 print(heappop(nums)) #3 print(heappush(nums,50)) #添加操作，返回None print(heappushpop(nums,10)) #由于是添加后刪除，所以返回10 print(heappop(nums)) #23 print(heapreplace(nums,10)) #和heappushpop，返回50 print(nums) #[10, 53, 54, 65, 323, 64.0, 212, 453]
merge：合并多個(gè)序列
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 12]
set1 = {2, 3, 9, 23, 54}
s = list(merge(list1,set1))
print(s) #[1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 9, 12, 54, 23]
#發(fā)現(xiàn)輸出結(jié)果不僅進(jìn)行了合并，還進(jìn)行了排序，有意思哈，可是換個(gè)代碼測(cè)驗(yàn)，你再看一下
list1 = [31, 2, 83, 24, 5, 12]
set1 = {2, 83, 9, 23, 54}
s = list(merge(list1,set1))
print(s) #[2, 9, 31, 2, 83, 24, 5, 12, 83, 54, 23]
#你們肯定想這是什么鬼，一點(diǎn)都沒有頭緒，其實(shí)經(jīng)過我的多次測(cè)驗(yàn)，還是有規(guī)律的，但是由于沒有什么作用就不大篇幅說明了，喜歡刨根問題的小伙伴可以嘗試自己思考一下。
小伙伴們有沒有想我為何介紹這個(gè)模塊，并且和排序放在一起呢，其實(shí)在很多時(shí)候我們需要找序列中的前幾個(gè)最大值或者最小值，使用此模塊中的方法是最好不過的了。
如果需要全部排序我們使用sorted，需要查找最大或最小的幾個(gè)或者多個(gè)我們使用alargest/asmallest,查找最大最小使用max/min
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