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python洗牌函数 python模拟洗牌

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Python发牌案例几个问题求解答1、__str__,只有打印单个对象有效，比如：print(对象1)，
__repr__() ，打印列表中的对象也有效，比如：print([对象1，对象2，对象3])
2、就是一个嵌套的推导式
3、84-90合并一下 ， 更容易理解
就是一个列表的排序
Python初学者的一点疑问？可以
不是递归, 递归是一个功能python洗牌函数的自我调用. 这里也不需要递归.
python洗牌函数你可以使用更简单的方法. 先把列表打乱(使用shuffle函数), 然后在一排人中随机插两个不同的隔板进去, 就相当于把人分成了三组. 这样实现简单, 并且不会产生空的现象.
Python 数据模型 Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上python洗牌函数，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具 。
当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作 。特殊方法以双下划线开头 ， 以双下划线结尾 。如： obj[key]的背后就是__getitem__方法 。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法 。
使用__getitem__和__len__创建一摞有序的纸牌：
上面的例子，使用collections.namedtuple构建了一个简单的类来表示一张纸牌 ，  namedtuple用以构建只有少数属性但没有方法的类 。
python洗牌函数我们自定义的FrenchDeck类可以像任何 python 标准集合类型一样使用len()函数，查看一叠牌有多少张：
也可以像列表一样 ， 使用位置索引，d[i]将调用__getitem__方法：
也可以使用标准库模块提供的random.choice方法，从序列中随机选取一个元素 。下面，python洗牌函数我们如随机取出一张纸牌：
现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：
因为__getitem__方法把[]操作交给了self.cards列表，所以我们的FrenchDeck实例自动支持切片：
仅仅实现了__getitem__方法，这一摞牌即变得可迭代：
运行结果：
也可以直接调用内置的reversed函数 ， 反向迭代FrenchDeck实例：
运行结果：
迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现__contains__方法，那么in运算符就会按顺序做一次迭代搜索 。
因此，in运算符可以用在我们的FrenchDeck实例上，因为它是可迭代的：
FrenchDeck还可以使用 Python 标准库中的sorted函数，实现排序：
首先定义一个排序依据的函数：
优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：
运行结果：
优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：
运行结果：
按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：
shuffle函数要调换集合中元素的位置，而FrenchDeck只实现了不可变的序列协议 ， 可变的序列还必须提供__setitem__方法：
洗牌：
没有任何的返回值 ， 可见random.shuffle就地修改了可变序列d。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：
运行结果：
每次洗牌，都是一个随机的序列：
首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用obj.__len__()这种写法，而是len(obj)。在执行len(obj)时，如果obj是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的__len__方法 。
对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路，__len__实际上会返回PyVarObject里的ob_size属性 ， 这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多 。
很多时候，特殊方法的调用是隐式的 ， 比如for i in x:这个语句其实是调用iter(x) ，而这个函数的背后是x.__iter__()方法 。

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