标签：__ name Python l1 更上一层楼 dataclass import 分享 names
本篇分享是Python生态系统中关于一些有用的技巧。大多数技巧只是使用标准库中的包，但其他一些技巧会涉及一些第三方包。
在开始阅读本文内容之前，我们首先来回顾一下Python中的Iterables的概念。
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根据Python标准文档，Iterable的概念如下：
一种能够一次返回一个成员的对象。
iterables的示例包括：
- 所有序列类型（如list、str和tuple）
- 一些非序列类型，如dict、文件对象以及类的实现中定义了__iter__()方法
Iterables是一个需要我们牢记的概念，因为接下来我们展示的许多技巧都使用itertools包。
itertools模块提供了一些函数，用于接收Iterable对象，而不仅仅是打印逐个对象。
2.Trick 1
在工作学习中，我们经常会需要使用一个简单的函数来实现从一个list来生成新的list,set或dict.此时我们就会用到iterables概念。
举例来说：
生成List:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = [name.lower() for name in names]生成Set:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {
name.lower() for name in names}生成Dict:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {
name:name.lower() for name in names}个人建议：
仅当for语句、函数调用和方法调用的数量较少时使用。
3.Trick 2
有时，我们需要获得两个列表对象之间的所有可能组合。
我们首先想到的实现可能如下：
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinations = []
for e1 in l1:
for e2 in l2:
combinations.append((e1, e2))或者简化一下，如下：
combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1]上述实现已经很简洁了，但标准库itertools提供product函数，从而提供了相同的结果。如下所示：
from itertools import product
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinatios = product(l1, l2)4.Trick3
假设有一个元素列表，我们需要在每对相邻元素之间比较或应用一些操作，这有时称为2个元素的滑动窗口。我们可以采用以下方式：
from itertools import tee
from typing import Iterable
def window2(iterable: Iterable):
it, offset = tee(iter(iterable))
next(offset)
return zip(it, offset)
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
dd = window2(l)
for a in dd:
print(a)运行结果如下：
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
(5, 6)5.Trick4
有时，我们会需要一个类来存储信息，但是如果我们觉得创建一个类并定义其__init__()函数太麻烦时，我们不妨选择使用dataclass。如下所示：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
address: str上述代码创建了一个具有默认构造函数的类，该类以与声明相同的顺序接收相应字段的赋值。
person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street')dataclass的另一个优点是，默认情况下，会生成特殊方法，如__str__、 repr 、__eq__等。关于dataclass的更多用法，可以 参考官网 。
值得一提的是我们在类中声明的成员变量的类型注释（str、int等）并不强制在构造函数中传递的值属于这种类型。也就是说dataclasses构造对象时并不执行数据类型的检查。
6.Trick5
我们有时希望将一个对象上的操作视为tuple上的操作，一种选择是使用collections.namedtuple,但也存在更类似于dataclass的实现。如下：
from typing import NamedTuple
class Coordinate(NamedTuple):
x: int
y: int上述定义了一个标准的类可以被当做tuple来使用，如下：
coordinate = Coordinate(10, 15)
coordinate.x == coordinate[0] // True
coordinate.y == coordinate[1] // True7.Trick6
假如我们有一个dataclass，需要验证输入数据是否符合类型注释。在这种情况下，安装第三方软件包pydantic并将
from dataclasses import dataclass 替换为 from pydantic.dataclasses import dataclass 即可，如下：
from pydantic.dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
address: str这将生成一个类，该类具有根据成员变量声明的类型进行输入数据的解析和类型验证。 Pydantic 在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供友好的错误提醒。
8.Trick7
在某些情况下，我们需要生成一些容器中元素频率的基本统计信息。在这种情况下，您可以使用标准结构Counter来接收iterable并根据元素的频率生成相应的统计信息。
from collections import Counter
l = [1, 1, 2, 3, 4, 4]
frequencys = Counter(l)
print(frequencys[1]) // Ouput: 2
print(frequencys[2]) // Ouput: 1
print(frequencys[2323]) // Ouput: 0Counter也提供了一些其他方法，比如如most_common，用于检索最常见的元素。
9.Trick8
如果我们相对两个list中的元素对做相应的函数处理，我们最容易想到的方法如下：
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
for (e1, e2) in zip(l1, l2):
f(e1, e2)但是使用函数map可以让代码更加简洁一些。
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
map(f, l1, l2)10.Trick9
有时候我们需要从一个list中随机选择一个元素，此时我们使用random.choice.如下所示：
from random import choice
l = [1, 2, 3]
random = choice(l)如果我们需要随机选择多个元素呢？当然是使用random.choices.
from random import choices
l = [1, 2, 3, 4, 5]
random_elements = choices(l, k=3)上述代码中的参数k为我们随机选择元素的个数。
11.总结
本文重点介绍了在python中9个和迭代相关的使用技巧，可以方便提升大家的工作效率。
标签：__,name,Python,l1,更上一层楼,dataclass,import,分享,names 来源： https://www.cnblogs.com/pythonQqun200160592/p/15723019.html
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