資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：后面的先出場的是關于已經(jīng)有序的序列的操作。這次使用的模塊是，可以用來搜索，返回的是該元素應該插入在序列的哪個位置。但不可否認，數(shù)組對于一些固定類型的元素，操作效率更高。最后出場的是隊列了。
今天看第二章，但是沒看完，被其他事纏住了。
首先登場的是 Python 的內(nèi)置序列類型，對此我并不陌生，但也有幾個生面孔，但是基本的操作我想應該是一樣的，只是類型不同。
對列表的操作中，經(jīng)常用到的就是列表推導和生成器表達式。剛開始對這概念還有點模糊，之前只是聽過，不清楚自己有沒用過。但看書之后，發(fā)現(xiàn)自己都用過。
列表推導可用來優(yōu)雅地創(chuàng)建一個新的列表，而生成器表達式可以優(yōu)雅地創(chuàng)建其他類型的序列。除此之外，生成器表達式逐個產(chǎn)出元素比用 for 循環(huán)節(jié)省內(nèi)存。
對于元組，之前的印象一直都是「不可變列表」。但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)元組的功能遠比我想象的要強。首先元組就是記錄的數(shù)據(jù)，字段和位置信息很重要，位置亂了，數(shù)據(jù)也就亂了。
一個新成員登場了，那就是具名元組。這個之前沒接觸過。同樣的記錄數(shù)據(jù)，這個可能會更加方便一點，因為數(shù)據(jù)記錄更加清晰，書上介紹的一個屬性（獲取該對象的所有字段名稱組成的元組）和兩個函數(shù)（通過可迭代對象生成一個實例，和把具名元組以collections.OrderedDict的形式返回）。
對于元組的拆分，之前也用過，但是對*運算的卻沒怎么了解。除了可以用來忽略多余的元素，還可以「把一個可迭代對象拆開作為函數(shù)的參數(shù)」。平行賦值中，用在一個變量名前，表示不確定數(shù)量，也只能出現(xiàn)在一個變量名前。
對序列最常用的操作還有就是切片了。之前一直有接觸但不怎么了解的就是s[a:b:c]了，它表示「對 s 在 a 和 b之間以 c 為間隔取值」。之前對此概念比較模糊，現(xiàn)在算是理清了。
一個之前沒用過的技巧就是，對切片進行賦值。這把切片的內(nèi)容直接替換了。還有 splice 對象，直接把切片包裝了。
對列表的+和*操作還是比較熟悉的，畢竟用的多。
最后就是排序了，列表自帶的list.sort()和內(nèi)置的sort函數(shù)不同，自帶的函數(shù)把自身排序了，返回的是None，而內(nèi)置的sort函數(shù)不破壞對象本身，而是返回一個新的對象，并且是穩(wěn)定排序。
剩下的一點內(nèi)容還沒看完，明天看吧。
后面的先出場的是關于已經(jīng)有序的序列的操作。這次使用的模塊是bisect，可以用來搜索，返回的是該元素應該插入在序列的哪個位置。有可選參數(shù)，表示值相同時，應該插入到已有值的左邊還是右邊，默認是右邊。插入操作就是用到了上面的方法。
然后是數(shù)組，之前一直沒用過，如作者所說，列表實在是太好用了。但不可否認，數(shù)組對于一些固定類型的元素，操作效率更高。比如直接以二進制形式存到文件中比純文本存消耗的空間要少得多，而且讀取時也不用再進行轉(zhuǎn)換。
然后是兩個第三方模塊，但主要講了 Numpy 模塊。Numpy 模塊對于數(shù)學操作很方便，功能也很強大。想學的話，需要專門看一下。
內(nèi)存視圖的話，有點陌生?？戳酥蟾杏X還是有點不懂怎么用。
?內(nèi)存視圖其實是泛化和去數(shù)學化的 NumPy 數(shù)組。它讓你在不需要復制內(nèi)容的前提下，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間共享內(nèi)存。其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以
是任何形式，比如 PIL圖片、SQLite 數(shù)據(jù)庫和 NumPy 的數(shù)組，等等。這個功能在處理大型數(shù)據(jù)集合的時候非常重要。
不過書上的例子的操作是看懂了。
最后出場的是隊列了。列表雖然也能做到隊列那樣的操作，但是效率是個問題。
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