python a = [0]*x格式的含義

a為一個(gè)含有x個(gè)字符串的列表

例如：

import sys
a = "12352523452334"
num = len(a)
k = int(num/3)
print(k)
sub = [0]*k
for i in range(k):
? ? sub[i] = a[i*3:i*3+3]
? ? isString = isinstance(sub,list)
? ? print(isString)
? ? print(sub[i])
print(len(sub))

4
True
123
True
525
True
234
True
523
4

python使用技巧與爬過(guò)的坑

1 dict的使用

python中的字典應(yīng)該是許多朋友常用的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下：

{key: value}

這里主要列幾個(gè)字典使用的技巧。

1.1 dict的刪改查

其實(shí)對(duì)于dict的刪改查都需要用到查詢，比如改，就是先查詢到某個(gè)鍵值對(duì)，然后再做更改操作。

可能許多初學(xué)者對(duì)于字典的訪問(wèn)是如下幾種方式：

for k, v in d.items():
?? ?balabala

for v in d.values():
?? ?balabala

其實(shí)這是一種特別浪費(fèi)性能的操作方式，因?yàn)閜ython中的dict是通過(guò)Hash方式來(lái)查詢鍵的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是查詢鍵的時(shí)間復(fù)雜度是O ( 1 ) O(1)O(1)，而查詢值的時(shí)間復(fù)雜度是O ( n ) O(n)O(n)。放在代碼里面來(lái)說(shuō)，就是：

for k in d.keys():

這種查詢方式是O ( 1 ) O(1)O(1)的時(shí)間復(fù)雜度，而：

for k, v in d.items():

或者：

for v in d.values():

是O ( n ) O(n)O(n)的時(shí)間復(fù)雜度。

所以為了節(jié)省查詢時(shí)間，我們?nèi)绻獙?duì)值進(jìn)行操作，都是如下：

for k in d.keys():
?? ?val = d[k]

而python三大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：列表、元組、字典，就只有字典的鍵的查詢是O ( 1 ) O(1)O(1)的時(shí)間復(fù)雜度，其余的都是O ( n ) O(n)O(n)的時(shí)間復(fù)雜度。

1.2 dict的鍵

既然上面已經(jīng)說(shuō)到了dict的鍵是hash查詢的，所以dict的鍵有嚴(yán)格的要求，就是hashable的數(shù)據(jù)才能作為dict的鍵。

那么何為hashable？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是在運(yùn)行過(guò)程中不可修改的。

就比如列表就是可以修改的，因?yàn)榱斜砜梢噪S時(shí)進(jìn)行append等操作，字典也是可以修改的，比如隨時(shí)可以進(jìn)行pop等操作。

那么什么是hashable的呢？常用的字符串、數(shù)字這些都可以，還有一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是hashable的，就是元組，因?yàn)樵M是無(wú)法被修改的。所以當(dāng)你想要存儲(chǔ)一組數(shù)據(jù)作為鍵值的時(shí)候，可以考慮將這組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成元組，畢竟list和dict是可以相互切換的嘛。

2 numpy

2.1 array

這是我最近編碼過(guò)程中遇到的一個(gè)坑，就是array的賦值操作。我們通常的賦值操作就是：

a = b

但是對(duì)于numpy的ndarray對(duì)象，這種賦值不僅會(huì)將值賦過(guò)去，還會(huì)把內(nèi)存地址賦值過(guò)去，比如如下代碼：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print("id(a):", id(a))
b = a
print("id(b):", id(b))
print(id(a) == id(b))

輸出結(jié)果如下：

id(a): 2721844244768
id(b): 2721844244768
True

也就是說(shuō)，如果你只是使用a = b這種操作，那么你在對(duì)b進(jìn)行操作的時(shí)候也會(huì)更改a，但是如果在某個(gè)使用場(chǎng)景，你需要對(duì)b進(jìn)行操作，但是不改變a，那么要用如下的代碼(b = a.copy())：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print("id(a):", id(a))
b = a.copy()
print("id(b):", id(b))
print(id(a) == id(b))

輸出結(jié)果：

id(a): 1549742256336
id(b): 1549742141968
False

3 文件操作

3.1 pickle

pickle是大家常用的一個(gè)文件，最大的優(yōu)點(diǎn)在于什么東西存儲(chǔ)進(jìn)去，就可以讀取什么東西出來(lái)。

pickle是以二進(jìn)制方式進(jìn)行存儲(chǔ)與讀取的，比如下面的栗子：

import pickle
with open(filepath_1, 'rb') as f:
?? ?file = pickle.load(f)
with open(filepath_2, 'wb') as f:
?? ?pickle.dump(file, f)

但是可能有許多初學(xué)者會(huì)在寫(xiě)入pickle的時(shí)候選擇追加方式寫(xiě)入（比如爬蟲(chóng)中斷等情況），但是這種方式是不可行的。因?yàn)閜ickle是二進(jìn)制操作，如果以追加方式寫(xiě)入，那么你在讀取的時(shí)候只能讀取到第一次寫(xiě)入的內(nèi)容，之后的內(nèi)容是無(wú)法讀取的。

那么在這種有可能因?yàn)橹袛嗟仍蛐枰恢碧砑觾?nèi)容到pkl里面，我比較推薦分成不同份的文件進(jìn)行保存，既可以保證文件能夠正常的讀取，也不用擔(dān)心因?yàn)槌绦蛑袛喽鴮?dǎo)致需要重新執(zhí)行的問(wèn)題。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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