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python压缩函数 python压缩解压

IT技术函数

python zip函数zip()函数用于将可迭代python压缩函数的对象作为参考python压缩函数，将对象中对应的元素打包成一个个远足python压缩函数，然后返回有这些元祖组成的列表 。
zip（[iterabale,....]）
python 当中的zip( )函数到底是干嘛的？这个可以理解为拉链python压缩函数，将两个list拉到一起来，每个对应元素做一定操作后，合并成一个list.
【python压缩函数 python压缩解压】比如python压缩函数：
zip([1,2,3],['a','b','c'])
结果是
[(1,
'a'),
(2,
'b'),
(3,
'c')]
Python for 取ZIP函数值zip() 方法返回的是一个zip对象不能使用迭代遍历 ， 你把它改成 for i in list(k) 就可以了
Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法 。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对iterable序列依次执行function(item)操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列 。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列 。
返回结果为：，使用list函数可以输入序列内容 。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是：。使用print(list(my_new_list))可以得到结果 。
map函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列 。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数 ， 第二个参数是序列，返回计算结果之后的值 。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值 。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值 。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作 。
zip 函数原型如下：
zip函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表 。
如果各个迭代器的元素个数不一样 ， 则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（*）操作符 ， 可以将元组解压为列表 。
测试代码如下：
展示如何利用*操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典 。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
测试代码如下：
返回结果为：。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合 ， 能大幅度提高编码效率 。最好的学习资料永远是官方手册
python zip函数的用法定义：zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些 tuples组成的list（列表） 。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同 。利用*号操作符 ， 可以将list unzip（解压），看下面的例子就明白了：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
a = [1,2,3]b = [4,5,6]c = [4,5,6,7,8]zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：
* 二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通过python列表推导的方法，我们也能轻易完成这个任务
1 2
print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：
1 2 3 4 5
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
* 以指定概率获取元素
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import randomdef random_pick(seq,probabilities):x = random.uniform(0, 1)cumulative_probability = 0.0for item, item_probability in zip(seq, probabilities):cumulative_probability= item_probabilityif xcumulative_probability: breakreturn itemfor i in range(15):random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'
这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1 ， 否则这个函数可能不能像预想的那样工作 。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率 ， 同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到
6 个值得玩味的 Python 代码先选取了 6 个自己认为值得玩味的 python代码，希望对正在学习 python 的你有所帮助 。
1、类有两个方法，一个是 new,一个是 init,有什么区别，哪个会先执行呢？
运行结果如下：
再来看另一个例子
运行结果如下：
这里给出官方的解释：init作用是类实例进行初始化，第一个参数为 self ， 代表对象本身，可以没有返回值 。new则是返回一个新的类的实例 ， 第一个参数是 cls 代表该类本身，必须有返回值 。很明显，类先实例化才能产能对象 ， 显然是new先执行，然后再init，实际上 ， 只要new返回的是类本身的实例，它会自动调用init进行初始化 。但是有例外，如果new返回的是其他类的实例，则它不会调用当前类的init。下面我们分别输出下对象 a 和对象 b 的类型：
可以看出，a 是 test 类的一个对象，而 b 就是 object 的对象 。
2、map 函数返回的对象
map（）函数第一个参数是 fun，第二个参数是一般是 list ， 第三个参数可以写 list，也可以不写，作用就是对列表中 list 的每个元素顺序调用函数 fun。
有没有发现，第二次输出 b 中的元素时，发现变成空了 。原因是 map() 函数返回的是一个迭代器 ， 并用对返回结果使用了 yield，这样做的目的在于节省内存 。举个例子：
执行结果为：
这里如果不用 yield，那么在列表中的元素非常大时 ， 将会全部装入内存，这是非常浪费内存的，同时也会降低效率 。
3、正则表达式中 compile 是否多此一举？
比如现在有个需求，对于文本中国，用正则匹配出标签里面的“中国” ， 其中 class 的类名是不确定的 。有两种方法，代码如下：
这里为什么要用 compile 多写两行代码呢？ 原因是 compile 将正则表达式编译成一个对象，加快速度 ， 并重复使用 。
4、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]
5、一行代码将字符串 "-" 插入到 "abcdefg"中每个字符的中间
这里也建议多使用 os.path.join() 来拼接操作系统的文件路径 。
6、zip 函数
zip() 函数在运算时 ， 会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表 。同时将这些序列中并排的元素配对 。zip() 参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip 能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组 。
python压缩函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于python压缩解压、python压缩函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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