Python技法-序列拆分詳解
元組拆分
元組拆分是最為常見的一種拆分,示例如下：
p = (4, 5) x, y = p print(x, y) # 4 5
如果寫成
x, y, z = p
那么就會拋出ValueError異常：“not enough values to unpack (expected 3, got 2)”
如果寫成
p = (4, 5, 6) x, y = p
那么就會拋出ValueError異常：“too many values to unpack (expected 2)”
字符串拆分
字符串的拆分示意如下：
s = 'Hello' a, b, c, d, e = s print(a) # H
拆分時丟棄值
如果在拆分時想丟棄某些特定的值，可以用一個用不到的變量名來作為丟棄值的名稱（常選'_'做為變量名），如下所示：
s = 'Hello' a, b, _, d, _ = s print(a) # H
嵌套序列拆分
Python也提供簡潔的對嵌套序列進(jìn)行拆分的語法。如下所示我們對一個比較復(fù)雜的異質(zhì)列表進(jìn)行拆分：
data = ['zhy', 50, 123.0, (2000, 12, 21)] name, shares, price, (year, month, day) = data print(year) # 2000
如果你想完整地得到(2000, 12, 21)這個表示時間戳的元組，那么你就得這樣寫：
data = ['zhy', 50, 123.0, (2000, 12, 21)] name, shares, price, date = data print(date) # (2000, 12, 21)
從任意長度的可迭代對象中拆分
之前我們說過，如果我們想從可迭代對象中分解出\(N\)個元素，但如果這個可迭代對象長度超過\(N\)，則會拋出異常"too many values to unpack"。針對這個問題的解決方案是采用"*"表達(dá)式。
比如我們給定學(xué)生的分?jǐn)?shù)，想去掉一個最高分和一個最低分，然后對剩下的學(xué)生求平均分，我們可以這樣寫：
def avg(data: list):
return sum(data)/len(data)
# 去掉最高分，最低分然后做均分統(tǒng)計(jì)
def drop_first_last(grades):
first, *middle, last = grades
return avg(middle)
print(drop_first_last([1,2,3,4])) # 2.5
還有一種情況是有一些用戶記錄，記錄由姓名+電子郵件+任意數(shù)量的電話號碼組成，則我們可以這樣分解用戶記錄：
record = ['zhy', 'zhy1056692290@qq.com', '773-556234', '774-223333'] name, email, *phone_numbers = record print(phone_numbers) # ['773-556234', '774-223333']
事實(shí)上，如果電話號碼為空也是合法的，此時phone_numbers為空列表。
record = ['zhy', 'zhy1056692290@qq.com'] name, email, *phone_numbers = record print(phone_numbers) # []
還有一種使用情況則更為巧妙。如果我們需要遍歷變長元組組成的列表，這些元組長度不一。那么此時*表達(dá)式可大大簡化我們的代碼。
records = [('foo', 1, 2), ('bar', 'hello'), ('foo', 3, 4)]
for tag, *args in records:
if tag == 'bar':
print(args)
# ['hello']
在對一些復(fù)雜的字符串進(jìn)行拆分時，*表達(dá)式也顯得特別有用。
line = "nobody:*:-2:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false"
uname, *fields, home_dir, sh = line.split(':')
print(home_dir) # /var/empty
*表達(dá)式也可以和我們前面說的嵌套拆分和變量丟棄一起結(jié)合使用。
record = ['ACME', 50, 123.45, (128, 18, 2012)] name, *_, (*_, year) = record print(year) # 2012
最后再介紹*表達(dá)式用于遞歸函數(shù)的一種黑魔法，比如與遞歸求和結(jié)合可以這樣寫：
items = [1, 10, 7, 4, 5, 9]
def sum(items):
head, *tail = items
return head + sum(tail) if tail else head
print(sum(items)) # 36
不過，Python由于自身遞歸棧的限制，并不擅長遞歸。我們最后一個遞歸的例子可以做為一種學(xué)術(shù)上的嘗試，但不建議在實(shí)踐中使用它。
參考文獻(xiàn)
[1] Martelli A, Ravenscroft A, Ascher D. Python cookbook[M]. " O'Reilly Media, Inc.", 2005. 數(shù)學(xué)是符號的藝術(shù)，音樂是上界的語言。
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了詳解Python中pyautogui庫的最全使用方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-04-04
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python使用Pygame繪制時鐘，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2020-11-11
零基礎(chǔ)使用Python讀寫處理Excel表格的方法
這篇文章主要介紹了Python讀寫處理Excel表格，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-05-05
完美解決Pycharm中matplotlib畫圖中文亂碼問題
這篇文章主要介紹了完美解決Pycharm中matplotlib畫圖中文亂碼問題,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-01-01
Python Django 添加首頁尾頁上一頁下一頁代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python Django 添加首頁尾頁上一頁下一頁代碼實(shí)例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-08-08
使用Pytorch訓(xùn)練分類問題時,分類準(zhǔn)確率的計(jì)算方式
這篇文章主要介紹了使用Pytorch訓(xùn)練分類問題時,分類準(zhǔn)確率的計(jì)算方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-09-09
使用Python進(jìn)行新浪微博的mid和url互相轉(zhuǎn)換實(shí)例（10進(jìn)制和62進(jìn)制互算）
我們在使用新浪微博API時，有時需要得到一個微博的url，但是如statuses/public_timeline等接口中取得的微博status的字段中并沒有包含2014-04-04
從基礎(chǔ)到進(jìn)階帶你玩轉(zhuǎn)Python中的異常處理
在編程過程中,我們經(jīng)常會遇到各種運(yùn)行時錯誤,比如除零錯誤、文件未找到錯誤等,本文將介紹Python異常處理的基礎(chǔ)知識,希望對大家有所幫助2025-01-01
sys模塊?與?os包一樣，也是對系統(tǒng)資源進(jìn)行調(diào)用。功能同樣也是非常豐富。本文將對sys模塊的一些簡單且常用的函數(shù)進(jìn)行介紹，感興趣的可以學(xué)習(xí)一下2022-03-03
python中urllib.request和requests的使用及區(qū)別詳解
這篇文章主要介紹了python中urllib.request和requests的使用及區(qū)別詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05