摘要：把具名元組以的形式返回，我們可以利用它來把元組里的信息友好地呈現(xiàn)出來。數(shù)組支持所有跟可變序列有關(guān)的操作，包括和。雙向隊列和其他形式的隊列類雙向隊列是一個線程安全可以快速從兩端添加或者刪除元素的數(shù)據(jù)類型。

>>> 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

_用來臨時擋住不要的對象
_, 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)

可見在調(diào)用參數(shù)的時候使用*號可以自動解包

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

同理如果是兩個星號的話，就是帶有**號的字典，自動解包

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 屬性是一個包含這個類所有字段名稱的元組。
? 用 _make() 通過接受一個可迭代對象來生成這個類的一個實例，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，我們可以利用它來把元組里的信息友好地呈現(xiàn)出來。

列出來） page 84

為什么切片和區(qū)間會忽略最后一個元素

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

當起止位置信息都可見時，我們可以快速計算出切片和區(qū)間的長
度，用后一個數(shù)減去第一個下標（stop - start）即可。

這樣做也讓我們可以利用任意一個下標來把序列分割成不重疊的兩
部分，只要寫成 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2的地方分割
[10, 20]
>>> l[2:]
[30, 40, 50, 60]
>>> l[:3] # 在下標3的地方分割
[10, 20, 30]
>>> l[3:]
[40, 50, 60]

對seq[start:stop:step] 進行求值的時候，Python 會調(diào)用
seq.__getitem__(slice(start, stop, step))。

+= 背后的特殊方法是 iadd （用于“就地加法”）。但是如果一個類
沒有實現(xiàn)這個方法的話，Python 會退一步調(diào)用 add 。考

+= 的概念也適用于 *=，不同的是，后者相對應的
是 imul

Python Tutor（http://www.pythontutor.com）是一個對 Python 運行原理進行
可視化分析的工具。

一個只有一個參數(shù)的函數(shù)，這個函數(shù)會被用在序列里的每一個元素
上，所產(chǎn)生的結(jié)果將是排序算法依賴的對比關(guān)鍵字。

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

注意并不是簡單的把排序結(jié)果給反過來,是降序(按照之前的反排序)

如果我們需要一個只包含數(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 起來很簡單。

用 array.fromfile 從一個二進制文件里讀出 1000 萬個 雙精度浮點數(shù)只需要 0.1 秒，

這比從文本文件里讀取的速度要快 60倍，因為后者會使用內(nèi)置的 float 方法把每一行文字轉(zhuǎn)換成浮點數(shù)。

NumPy 和 SciPy 提供的高階數(shù)組和矩陣操作，Python 成為科學計
算應用的主流語言。

collections.deque 類（雙向隊列）是一個線程安全、可以快速從兩
端添加或者刪除元素的數(shù)據(jù)類型。

>>> 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 是一個可選參數(shù)，代表這個隊列可以容納的元素的數(shù)量
? 在尾部添加 3 個元素的操作會擠掉 -1、1 和 2。

列表表達式 和 生成器表達式(元祖省內(nèi)存)很好用

元祖的拆包十分神奇,尤其是*號的存在

具名元組的實例也很節(jié)省空間,有點像模擬字典使用,._asdict() 方法來把記錄變成 OrderedDict 類型

切片是基本用法,給切片賦值是個好的修改方式

+=

增量賦值 += 和 *= 會區(qū)別對待可變和不可變序列。
在遇到不可變序列時，這兩個操作會在背后生成新的序列。
但如果被賦值的對象是可變的，那么這個序列會就地修改

sorted 函數(shù),只需要一個比較方法key

純數(shù)字數(shù)組用 array.array比較好,NumPy 和 SciPy科學計算神奇世界