第一章 python数据结构和算法--1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量

本文主要是介绍第一章 python数据结构和算法--1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题

如果一个可迭代对象的元素个数超过变量个数时,会抛出一个 ValueError 。 那么怎样才能从这个可迭代对象中解压出 N 个元素出来?

解决方案

Python 的星号表达式可以用来解决这个问题。比如,你在学习一门课程,在学期末的时候, 你想统计下家庭作业的平均成绩,但是排除掉第一个和最后一个分数。如果只有四个分数,你可能就直接去简单的手动赋值, 但如果有 24 个呢?这时候星号表达式就派上用场了:

import numpy as np
def drop_first_last(grades):first,*middle,last = gradesreturn np.mean(middle)
grades = [88,89,90,75,95,100,85,86,79,87,94,93,88,87]
drop_first_last(grades)
88.41666666666667

另外一种情况,假设你现在有一些用户的记录列表,每条记录包含一个名字、邮件,接着就是不确定数量的电话号码。 你可以像下面这样分解这些记录:

record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
name,email,*phone_numbers = record
name
'Dave'
email
'dave@example.com'
phone_numbers
['773-555-1212', '847-555-1212']

值得注意的是上面解压出的 phone_numbers 变量永远都是列表类型,不管解压的电话号码数量是多少(包括 0 个)。 所以,任何使用到 phone_numbers 变量的代码就不需要做多余的类型检查去确认它是否是列表类型了。

星号表达式也能用在列表的开始部分。比如,你有一个公司前 8 个月销售数据的序列, 但是你想看下最近一个月数据和前面 7 个月的平均值的对比。你可以这样做:

*trailing, current = [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10, 3]
trailing
[10, 8, 7, 1, 9, 5, 10]
current
3

讨论

扩展的迭代解压语法是专门为解压不确定个数或任意个数元素的可迭代对象而设计的。 通常,这些可迭代对象的元素结构有确定的规则(比如第 1 个元素后面都是电话号码), 星号表达式让开发人员可以很容易的利用这些规则来解压出元素来。 而不是通过一些比较复杂的手段去获取这些关联的元素值。

值得注意的是,星号表达式在迭代元素为可变长元组的序列时是很有用的。 比如,下面是一个带有标签的元组序列:

records = [('foo', 1, 2),('bar', 'hello'),('foo', 3, 4),
]
def do_foo(x,y):print('foo',x,y)
def do_bar(s):print('bar',s)
for tag,*args in records:if tag == 'foo':do_foo(*args)elif tag == 'bar':do_bar(*args)
foo 1 2
bar hello
foo 3 4

星号解压语法在字符串操作的时候也会很有用,比如字符串的分割。

line = 'nobody:*:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false'
uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')
uname
'nobody'
homedir
'/var/empty'
sh
'/usr/bin/false'
fields
['*', '-2', '-2', 'Unprivileged User']

有时候,你想解压一些元素后丢弃它们,你不能简单就使用 * , 但是你可以使用一个普通的废弃名称,比如 _ 或者 ign (ignore)。

record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012))
name, *_, (*_, year) = record
name
'ACME'
year
2012

在很多函数式语言中,星号解压语法跟列表处理有许多相似之处。比如,如果你有一个列表, 你可以很容易的将它分割成前后两部分:

items = [1, 10, 7, 4, 5, 9]
head,*tail = items
head
1
tail
[10, 7, 4, 5, 9]

还能用这种分割语法去巧妙的实现递归算法。比如:

def sum(items):head,*tail = itemsreturn head + sum(tail) if tail else head
sum(items)
36

这篇关于第一章 python数据结构和算法--1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1103158

相关文章

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件)

《在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件)》:本文主要介绍在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件),具有很好的参考价... 目录需求说明问题解决总结需求说明在后端中通过POI生成Excel文件流,将输出流(outputStre

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

在C#中调用Python代码的两种实现方式

《在C#中调用Python代码的两种实现方式》:本文主要介绍在C#中调用Python代码的两种实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#调用python代码的方式1. 使用 Python.NET2. 使用外部进程调用 Python 脚本总结C#调