Python cookbook(数据结构与算法)同时对数据做转换和换算处理操作示例

这篇文章主要介绍了Python cookbook(数据结构与算法)同时对数据做转换和换算处理操作,涉及Python使用生成器表达式进行数据处理的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python同时对数据做转换和换算处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

问题：我们需要调用一个换算函数（例如sum()、min()、max()），但是首先需对数据做转换或者筛选处理

解决方案：非常优雅的方法---在函数参数中使用生成器表达式

例如：

# 计算平方和 nums=[1,2,3,4,5] s1=sum((x*x for x in nums)) s2=sum(x*x for x in nums) #更优雅的用法 s3=sum([x*x for x in nums]) #不使用生成器表达式 print(s1) print(s2) print(s3) # 判断一个目录下是否存在.py文件 import os files = os.listdir(os.path.expanduser('~')) print (files) if any(name.endswith('.py') for name in files): print('There be python!') else: print('Sorry, no python.') # Output a tuple as CSV s = ('Acme', 50, 123.45) print(','.join(str(x) for x in s)) # Data reduction across fields of a data structure portfolio = [ {'name':'GOOG', 'shares': 50}, {'name':'YHOO', 'shares': 75}, {'name':'AOL', 'shares': 20}, {'name':'SCOX', 'shares': 65} ] min_shares = min(s['shares'] for s in portfolio) print(min_shares) min_shares2 = min(portfolio,key=lambda s:s['shares']) #使用生成器表达式 print(min_shares2)

运行结果：

55

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['.idlerc', '.oracle_jre_usage', 'AppData', 'Application Data', 'Contacts', 'Cookies', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Favorites', 'HelloWorld', 'HelloWorld.zip', 'Links', 'Local Settings', 'log.html', 'Music', 'My Documents', 'mysite', 'mysite.zip', 'NetHood', 'NTUSER.DAT', 'ntuser.dat.LOG1', 'ntuser.dat.LOG2', 'NTUSER.DAT{6cced2f1-6e01-11de-8bed-001e0bcd1824}.TM.blf', 'NTUSER.DAT{6cced2f1-6e01-11de-8bed-001e0bcd1824}.TMContainer00000000000000000001.regtrans-ms', 'NTUSER.DAT{6cced2f1-6e01-11de-8bed-001e0bcd1824}.TMContainer00000000000000000002.regtrans-ms', 'ntuser.ini', 'output.xml', 'Pictures', 'pip', 'PrintHood', 'Recent', 'report.html', 'Saved Games', 'Searches', 'SendTo', 'Templates', 'Videos', '「开始」菜单']

Sorry, no python.

Acme,50,123.45

20

{'shares': 20, 'name': 'AOL'}

总结：

该方案展示了当把生成器表达式作为函数的参数时在语法上的一些微妙之处（即，不必重复使用圆括号），比如，如下的两行代码表示的是同一个意思：

s=sum((x*x for x in nums)) s=sum(x*x for x in nums) #更优雅的用法 s3=sum([x*x for x in nums]) #不使用生成器表达式

比起首先创建一个临时列表，使用生成器做参数更为高效和优雅。

（代码摘自《Python Cookbook》）

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。