Python笔记之a = [0]*x格式的含义及说明

python a = [0]*x格式的含义

a为一个含有x个字符串的列表

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使用技巧与爬过的坑

1 dict的使用

python中的字典应该是许多朋友常用的一种数据结构，其数据结构如下：

{key: value}

这里主要列几个字典使用的技巧。

1.1 dict的删改查

其实对于dict的删改查都需要用到查询，比如改，就是先查询到某个键值对，然后再做更改操作。

可能许多初学者对于字典的访问是如下几种方式：

for k, v in d.items():
    balabala

for v in d.values():
    balabala

其实这是一种特别浪费性能的操作方式，因为python中的dict是通过Hash方式来查询键的。简单来说就是查询键的时间复杂度是O ( 1 ) O(1)O(1)，而查询值的时间复杂度是O ( n ) O(n)O(n)。放在代码里面来说，就是：

for k in d.keys():

这种查询方式是O ( 1 ) O(1)O(1)的时间复杂度，而：

for k, v in d.items():

或者：

for v in d.values():

是O ( n ) O(n)O(n)的时间复杂度。

所以为了节省查询时间，我们如果要对值进行操作，都是如下：

for k in d.keys():
    val = d[k]

而python三大数据结构：列表、元组、字典，就只有字典的键的查询是O ( 1 ) O(1)O(1)的时间复杂度，其余的都是O ( n ) O(n)O(n)的时间复杂度。

1.2 dict的键

既然上面已经说到了dict的键是hash查询的，所以dict的键有严格的要求，就是hashable的数据才能作为dict的键。

那么何为hashable？简单来说，就是在运行过程中不可修改的。

就比如列表就是可以修改的，因为列表可以随时进行append等操作，字典也是可以修改的，比如随时可以进行pop等操作。

那么什么是hashable的呢？常用的字符串、数字这些都可以，还有一个数据结构是hashable的，就是元组，因为元组是无法被修改的。所以当你想要存储一组数据作为键值的时候，可以考虑将这组数据转换成元组，毕竟list和dict是可以相互切换的嘛。

2 numpy

2.1 array

这是我最近编码过程中遇到的一个坑，就是array的赋值操作。我们通常的赋值操作就是：

a = b

但是对于numpy的ndarray对象，这种赋值不仅会将值赋过去，还会把内存地址赋值过去，比如如下代码：

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))

输出结果如下：

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

也就是说，如果你只是使用a = b这种操作，那么你在对b进行操作的时候也会更改a，但是如果在某个使用场景，你需要对b进行操作，但是不改变a，那么要用如下的代码(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))

输出结果：

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

3 文件操作

3.1 pickle

pickle是大家常用的一个文件，最大的优点在于什么东西存储进去，就可以读取什么东西出来。

pickle是以二进制方式进行存储与读取的，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)

但是可能有许多初学者会在写入pickle的时候选择追加方式写入（比如爬虫中断等情况），但是这种方式是不可行的。因为pickle是二进制操作，如果以追加方式写入，那么你在读取的时候只能读取到第一次写入的内容，之后的内容是无法读取的。

那么在这种有可能因为中断等原因需要一直添加内容到pkl里面，我比较推荐分成不同份的文件进行保存，既可以保证文件能够正常的读取，也不用担心因为程序中断而导致需要重新执行的问题。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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