标签：Python items py list dict key print 数据结构
[TOC] ## 1. list > * [官网](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#lists) > * [菜鸟教程](http://www.runoob.com/python3/python3-list.html) ```py append() extend() >>> list=['a','b','c'] >>> list.append(['d', 'e']) ['a', 'b', 'c', ['d', 'e'] ] >>> list.extend(['d','e','f']) >>> list ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] pop(n_index) clear() remove(item) reverse() sort() copy() insert(i, x) ``` ## 2. tuple ## 3. set > * [官网](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#set-types-set-frozenset) ```py add() # 常见结构仅set有add()方法 update() # set.update(set2), 添加新的元素或集合到当前集合中 copy() discard() remove(item) pop() # 随机删除 clear() difference # set1-set2 difference_update() # 将差集更新至set1，而不是返回新集合 intersection() # set1 & set2 intersection_update() isdisjoint() # 判断没有交集，返回True,否则,返回False union() # 注意没有union_update() symmetric_difference() # 差集 symmetric_difference_update() issuperset() # 父集 issubset() # 子集 ```  ## 4. dict > * [官网](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict) ```py d[key] = value key not in d del d[key] get(key[, default]) items() # return: dict_items([(key,value), (key2, value2)...]) keys() # return: dict_keys([1,2,3]) values() # return: dict_values([value1, value2 ...]) pop(key[, default]) # 注意，不同于list的序数删除，也不同于set的随机删除 popitem() # 随机删除某一项，用于逐一删除每个item update([other]) # dict.update(dict2), 把字典dict2的键/值对更新到dict里 ``` 循环遍历 ```py for key in self.dict_: for key in self.dict_.keys(): for key, value in self.dict_.items(): ``` ### 4.1. 多种方式构造字典对象 可以通过成对的list/tuple来构造字典： ```py items=[('name','earth'),('port','80')] dict2=dict(items) # {'name': 'earth', 'port': '80'} ``` 通过zip构造字典： ```py dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5))) ``` from-keys构造字典： ```py {}.fromkeys(('x','y'),-1) # {'x': -1, 'y': -1} {}.fromkeys(('x','y')) # {'x':None, 'y':None} ``` 组合字典： ```py dictMerged2 = dict(dict1, **dict2) ``` 等同于： ```py dictMerged=dict1.copy() dictMerged.update(dict2) ``` 以下字典组合方式可能失败，原因在于此方式要求keyword必须为str：  合并两个字典：  支持非str类型的主键：  即便主键重复也没关系：  ### 4.2. 字典排序 ```py def func_dict_sort(dict_, sort_type): """ return a list of sorted """ if sort_type == "ascii": """ list_keys = list(dict_.keys()) list_keys.sort() return [(key, dict_[key]) for key in list_keys] """ return [(key, dict_[key]) for key in sorted(dict_.keys())] elif sort_type == "value": """ set_tuple = dict_.items() list_items_charge = [(tuple_[1], tuple_[0]) for tuple_ in set_tuple] list_items_charge.sort() print(list_items_charge) return [(key[1], key[0]) for key in list_items_charge] """ list_items_charge = [(tuple_[1], tuple_[0]) for tuple_ in dict_.items()] return [(key[1], key[0]) for key in sorted(list_items_charge)] ``` 用lambda表达式来排序，更灵活： ```py sorted(d.items(), lambda x, y: cmp(x[1], y[1])) # 或反序 sorted(d.items(), lambda x, y: cmp(x[1], y[1]), reverse=True) ``` 一种最为简练的方式： ```py # 按照key进行排序 print sorted(dict1.items(), key=lambda d: d[0]) # 按照value进行排序 print sorted(dict1.items(), key=lambda d: d[1]) ``` ## 5. Queue ### 5.1. queue.Queue 队列分类： * Queue() # 先进先出 * LifoQueue() # 后进先出 * PriorityQueue() # 优先级队列 * deque() # 双向队列 方法列表： * q.put(): 用以插入数据到队列中 put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。 * q.get(): 可以从队列读取并且删除一个元素 get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常. * q.get_nowait(): 同q.get(False) * q.put_nowait(): 同q.put(False) * q.empty(): 调用此方法时q为空则返回True 该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。 * q.full(): 调用此方法时q已满则返回True 该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。 * q.qsize(): 返回队列中目前项目的正确数量 结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样 ### 5.2. multiprocessing.Queue ### 5.3. JoinableQueue JoinableQueue与Queue一样也是multiprocessing模块中的一个类，也可以用于创建进程队列。 JoinableQueue创建可连接的共享进程队列，队列允许队列的消费者通知生产者，队列数据已被成功处理完成。通知过程是使用共享的信号和条件变量来实现的。 JoinableQueue除了与Queue相同的方法之外，还具有2个特有的方法： * q.task_done() 消费者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理完成。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。 * q.join() 生产者使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。 ```py from multiprocessing import Process,JoinableQueue import time,random def consumer(q): while True: time.sleep(random.randint(1,5)) res=q.get() print('消费者拿到了 %s' %res) q.task_done() def producer(seq,q): for item in seq: time.sleep(random.randrange(1,2)) q.put(item) print('生产者做好了 %s' %item) q.join() # 阻塞，直到队列为空（完全消费） if __name__ == '__main__': q=JoinableQueue() seq=('包子%s' %i for i in range(10)) p=Process(target=consumer,args=(q,)) p.daemon=True #设置为守护进程，在主线程停止时p也停止，但是不用担心，producer内调用q.join保证了consumer已经处理完队列中的所有元素 p.start() producer(seq, q) print('主进程结束') ``` ## 6. array > * [官网](https://docs.python.org/3/library/array.html) 更类似C语言的数组，要求每个元素的类型一致。  ```py array.itemsize array.typecode array.array(typecode[, initializer]) array.frombytes(s) array.fromlist(list) array.fromstring() array.fromunicode(s) array.tobytes() array.tolist() array.tostring() array.tounicode() array.count(x) array.append(x) array.extend(iterable) array.pop([i]) array.remove(x) ``` ## 7. enum > * [官网](https://docs.python.org/3/library/enum.html) ```py from enum import Enum >>> class Color(Enum): ... RED = 1 ... GREEN = 2 ... BLUE = 3 >>> print(Color.RED) # or Color['RED'] ``` ```py >>> from enum import Enum >>> Month = Enum('Month',('Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec')) >>> for name,member in Month.__members__.items(): print(name,'=>',member,',',member.value) ('Jan', '=>',标签：Python,items,py,list,dict,key,print,数据结构 来源： https://www.cnblogs.com/brt2/p/12943909.html
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