进行分类、、实施复制这样的一套动作, 进行求和、求最大值、求最小值、计算长度这四大类操作。20.1 原地方法 vs 新列表函数原地 vs 新建nums [3, 1, 4, 1, 5] # 方法大多原地修改: 改自己, 返回 None nums.sort() # 排序后 nums 变了, 但 sort() 本身返回 None print(nums) # [1, 1, 3, 4, 5] nums.reverse() # 原地翻转 print(nums) # [5, 4, 3, 1, 1] # 大坑: 想接住 sort 的返回值 result nums.sort() # result 是 None! 排序发生了, 但没东西可接 # 想要排好序的新列表、原件不动 → 用内置函数 sorted origin [3, 1, 2] new_sorted sorted(origin) # 新列表 print(origin, new_sorted) # [3, 1, 2] [1, 2, 3] # 同理: reverse(方法) vs reversed(内置函数)第一大坑: 将 x 赋值为 lst.sort() , sort 属于原地操作会返回 None, 如此一来 x 就会变成 None。口诀是: 方法对原件进行修改返回 None 时不要去接, 函数则会产生新的产品返回值是要去接的。那么到了什么时候该用哪一个呢? 要是还想用原来的顺序 → 要是不再需要原顺序了 → sort这样能节省内存。20.2 sort 的进阶参数sort 参数scores [88, 95, 76, 92] # reverseTrue 降序 scores.sort(reverseTrue) print(scores) # [95, 92, 88, 76] # key: 排序前对每个元素先做一次换算 words [banana, apple, fig, cherry] words.sort() # 默认按内容: apple banana cherry fig words.sort(keylen) # 按长度: fig apple banana cherry # 组合: 按长度降序 words.sort(keylen, reverseTrue) # banana cherry apple fig专门用于排序的灵魂成分是 key 参数, 它会去接收一个函数, “按什么标准排”这一情况由此函数处理, keylen, 所表示的具体含义是“比较前先换成各自的长度”, 往后在排序字典列表之时出现key s, 其中 s是超高频写法 在函数进阶章节区域, 于初始时候先混脸熟。20.3 内置函数四大件四大件temps [23.5, 25.1, 21.8, 26.3, 24.0] print(len(temps)) # 5 元素个数 print(sum(temps)) # 120.7 总和 print(max(temps)) # 26.3 最大 print(min(temps)) # 21.8 最小 print(round(sum(temps) / len(temps), 1)) # 24.1 平均分套路 # 判空的三种等价写法推荐第一种, 最 Pythonic if not temps: # 空列表是假 print(没有数据) # copy 方法: 复制列表浅拷贝, 深浅拷贝细节在函数进阶章 backup temps.copy() backup.append(99) print(temps, backup) # temps 不受影响那个所谓的“平均分套路”, 也就是sum(lst)/len(lst) 的这种表达, 你已经在成绩系统里面用过而关于判空, 要用if not lst , 而不是if len(lst) 0——前面这种表达可是社区里大家普遍认可的审美方式, 读起来就是“列表空着吗”。三连预测: ()究竟返回啥? 那max()又如何? 为啥字符串竟能被这些函数处理呢? —— 返回的是按字符排序的列表。把这些字符, 分别成单个字符来说, 是这样的, 依次为 “a”, “a”, “a” , “b” , “n” , “n”。max返回‘n’按照编码来比较大小, 之所以这样, 是因为字符串同样属于“序列”也就是可迭代对象, 而容器的通用操作并非仅仅对列表才有效, 这里所埋下的伏笔将会在下下节课被全面揭示出来。️ 本课练习练习 1给定销量列表 sales 120, 85, 200, 95, 160, 110, 得出: 总数, 算得平均保留 1 位小数、获得到至高的最高数值寻得极低的最低数值, 按照从高到低顺次排列后输出从高到低排名排序妥当之后输出。五个输出, 分别采用 len, 通过 round(sum/len,1), 使用 max, 应用 min, (sales, True)。感受四大件与排序涵盖了报表 80% 的需求——“统计三板斧”自此成为你的默认工具。练习 2按长度给单词列表排序并输出, is, a, , 先升序再降序。lst.sort这个操作, 其依据key等于len来进行排序, 另外还有lst.sort按照key等于len且等于True的情形来排序。这里的key等于len所传递的乃是函数本身其不带括号, 带括号的话那就是调用。而这种“传函数”的写法, 所处的是函数进阶章里关于“函数是一等公民”的首次呈现。进行练习 3: 排坑实验, a 被赋予空值, 执行 b 等于 a.sort() 之后, 打印出来的 b 和 a 分别是什么? 接着再执行 c 等于将 a 予以括号括起来的操作, 此时这三者又分别是什么?b呈现为None这种状态sort在原位改变a且返回None, a发生改变, 则c是一个具备变化的新列表, 将此实验结果记录成你的笔记就会是——“承接sort返回值得到None”这个特定情况每个进行学习且带有探索性质的人都需要亲身经历一回, 尽早面对为好。习题 4: 思索: not 为何是 True ? 空的列表属于假值——布尔课程里的“空就为假”规定可还记得? 罗列出你所晓得的全部“假值”。False, None, 0, 0.0, , (), {}, set(), 记忆口诀是零、空、无, 全家都是假, 它使得if not lst:这种简洁判空能够成为可能, 并且也是默认值兜底or 语法的底层逻辑。
进行分类、、实施复制这样的一套动作, 进行求和、求最大值、求最小值、计算长度这四大类操作。20.1 原地方法 vs 新列表函数原地 vs 新建nums [3, 1, 4, 1, 5] # 方法大多原地修改: 改自己, 返回 None nums.sort() # 排序后 nums 变了, 但 sort() 本身返回 None print(nums) # [1, 1, 3, 4, 5] nums.reverse() # 原地翻转 print(nums) # [5, 4, 3, 1, 1] # 大坑: 想接住 sort 的返回值 result nums.sort() # result 是 None! 排序发生了, 但没东西可接 # 想要排好序的新列表、原件不动 → 用内置函数 sorted origin [3, 1, 2] new_sorted sorted(origin) # 新列表 print(origin, new_sorted) # [3, 1, 2] [1, 2, 3] # 同理: reverse(方法) vs reversed(内置函数)第一大坑: 将 x 赋值为 lst.sort() , sort 属于原地操作会返回 None, 如此一来 x 就会变成 None。口诀是: 方法对原件进行修改返回 None 时不要去接, 函数则会产生新的产品返回值是要去接的。那么到了什么时候该用哪一个呢? 要是还想用原来的顺序 → 要是不再需要原顺序了 → sort这样能节省内存。20.2 sort 的进阶参数sort 参数scores [88, 95, 76, 92] # reverseTrue 降序 scores.sort(reverseTrue) print(scores) # [95, 92, 88, 76] # key: 排序前对每个元素先做一次换算 words [banana, apple, fig, cherry] words.sort() # 默认按内容: apple banana cherry fig words.sort(keylen) # 按长度: fig apple banana cherry # 组合: 按长度降序 words.sort(keylen, reverseTrue) # banana cherry apple fig专门用于排序的灵魂成分是 key 参数, 它会去接收一个函数, “按什么标准排”这一情况由此函数处理, keylen, 所表示的具体含义是“比较前先换成各自的长度”, 往后在排序字典列表之时出现key s, 其中 s是超高频写法 在函数进阶章节区域, 于初始时候先混脸熟。20.3 内置函数四大件四大件temps [23.5, 25.1, 21.8, 26.3, 24.0] print(len(temps)) # 5 元素个数 print(sum(temps)) # 120.7 总和 print(max(temps)) # 26.3 最大 print(min(temps)) # 21.8 最小 print(round(sum(temps) / len(temps), 1)) # 24.1 平均分套路 # 判空的三种等价写法推荐第一种, 最 Pythonic if not temps: # 空列表是假 print(没有数据) # copy 方法: 复制列表浅拷贝, 深浅拷贝细节在函数进阶章 backup temps.copy() backup.append(99) print(temps, backup) # temps 不受影响那个所谓的“平均分套路”, 也就是sum(lst)/len(lst) 的这种表达, 你已经在成绩系统里面用过而关于判空, 要用if not lst , 而不是if len(lst) 0——前面这种表达可是社区里大家普遍认可的审美方式, 读起来就是“列表空着吗”。三连预测: ()究竟返回啥? 那max()又如何? 为啥字符串竟能被这些函数处理呢? —— 返回的是按字符排序的列表。把这些字符, 分别成单个字符来说, 是这样的, 依次为 “a”, “a”, “a” , “b” , “n” , “n”。max返回‘n’按照编码来比较大小, 之所以这样, 是因为字符串同样属于“序列”也就是可迭代对象, 而容器的通用操作并非仅仅对列表才有效, 这里所埋下的伏笔将会在下下节课被全面揭示出来。️ 本课练习练习 1给定销量列表 sales 120, 85, 200, 95, 160, 110, 得出: 总数, 算得平均保留 1 位小数、获得到至高的最高数值寻得极低的最低数值, 按照从高到低顺次排列后输出从高到低排名排序妥当之后输出。五个输出, 分别采用 len, 通过 round(sum/len,1), 使用 max, 应用 min, (sales, True)。感受四大件与排序涵盖了报表 80% 的需求——“统计三板斧”自此成为你的默认工具。练习 2按长度给单词列表排序并输出, is, a, , 先升序再降序。lst.sort这个操作, 其依据key等于len来进行排序, 另外还有lst.sort按照key等于len且等于True的情形来排序。这里的key等于len所传递的乃是函数本身其不带括号, 带括号的话那就是调用。而这种“传函数”的写法, 所处的是函数进阶章里关于“函数是一等公民”的首次呈现。进行练习 3: 排坑实验, a 被赋予空值, 执行 b 等于 a.sort() 之后, 打印出来的 b 和 a 分别是什么? 接着再执行 c 等于将 a 予以括号括起来的操作, 此时这三者又分别是什么?b呈现为None这种状态sort在原位改变a且返回None, a发生改变, 则c是一个具备变化的新列表, 将此实验结果记录成你的笔记就会是——“承接sort返回值得到None”这个特定情况每个进行学习且带有探索性质的人都需要亲身经历一回, 尽早面对为好。习题 4: 思索: not 为何是 True ? 空的列表属于假值——布尔课程里的“空就为假”规定可还记得? 罗列出你所晓得的全部“假值”。False, None, 0, 0.0, , (), {}, set(), 记忆口诀是零、空、无, 全家都是假, 它使得if not lst:这种简洁判空能够成为可能, 并且也是默认值兜底or 语法的底层逻辑。
