# 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。
我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。
# 3.1 数据结构和序列
Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。
## 元组
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
```python
In [1]: tup = 4, 5, 6
In [2]: tup
Out[2]: (4, 5, 6)
```
当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内，如下所示：
```python
In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)
In [4]: nested_tup
Out[4]: ((4, 5, 6), (7, 8))
```
用``tuple``可以将任意序列或迭代器转换成元组：
```python
In [5]: tuple([4, 0, 2])
Out[5]: (4, 0, 2)
In [6]: tup = tuple('string')
In [7]: tup
Out[7]: ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')
```
可以用方括号访问元组中的元素。和C、C++、JAVA等语言一样，序列是从0开始的：
```python
In [8]: tup[0]
Out[8]: 's'
```
元组中存储的对象可能是可变对象。一旦创建了元组，元组中的对象就不能修改了：
```python
In [9]: tup = tuple(['foo', [1, 2], True])
In [10]: tup[2] = False
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-c7308343b841> in <module>()
----> 1 tup[2] = False
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
```
如果元组中的某个对象是可变的，比如列表，可以在原位进行修改：
```python
In [11]: tup[1].append(3)
In [12]: tup
Out[12]: ('foo', [1, 2, 3], True)
```
可以用加号运算符将元组串联起来：
```python
In [13]: (4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar',)
Out[13]: (4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')
```
元组乘以一个整数，像列表一样，会将几个元组的复制串联起来：
```python
In [14]: ('foo', 'bar') * 4
Out[14]: ('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')
```
对象本身并没有被复制，只是引用了它。
## 拆分元组
如果你想将元组赋值给类似元组的变量，Python会试图拆分等号右边的值：
```python
In [15]: tup = (4, 5, 6)
In [16]: a, b, c = tup
In [17]: b
Out[17]: 5
```
即使含有元组的元组也会被拆分：
```python
In [18]: tup = 4, 5, (6, 7)
In [19]: a, b, (c, d) = tup
In [20]: d
Out[20]: 7
```
使用这个功能，你可以很容易地替换变量的名字，其它语言可能是这样：
```python
tmp = a
a = b
b = tmp
```
但是在Python中，替换可以这样做：
```python
In [21]: a, b = 1, 2
In [22]: a
Out[22]: 1
In [23]: b
Out[23]: 2
In [24]: b, a = a, b
In [25]: a
Out[25]: 2
In [26]: b
Out[26]: 1
```
变量拆分常用来迭代元组或列表序列：
```python
In [27]: seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In [28]: for a, b, c in seq:
....: print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))
a=1, b=2, c=3
a=4, b=5, c=6
a=7, b=8, c=9
```
另一个常见用法是从函数返回多个值。后面会详解。
Python最近新增了更多高级的元组拆分功能，允许从元组的开头“摘取”几个元素。它使用了特殊的语法``*rest``，这也用在函数签名中以抓取任意长度列表的位置参数：
```python
In [29]: values = 1, 2, 3, 4, 5
In [30]: a, b, *rest = values
In [31]: a, b
Out[31]: (1, 2)
In [32]: rest
Out[32]: [3, 4, 5]
```
``rest``的部分是想要舍弃的部分，rest的名字不重要。作为惯用写法，许多Python程序员会将不需要的变量使用下划线：
```python
In [33]: a, b, *_ = values
```
## tuple方法
因为元组的大小和内容不能修改，它的实例方法都很轻量。其中一个很有用的就是``count``（也适用于列表），它可以统计某个值得出现频率：
```python
In [34]: a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
In [35]: a.count(2)
Out[35]: 4
```
## 列表
与元组对比，列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义，或用``list``函数：
```python
In [36]: a_list = [2, 3, 7, None]
In [37]: tup = ('foo', 'bar', 'baz')
In [38]: b_list = list(tup)
In [39]: b_list
Out[39]: ['foo', 'bar', 'baz']
In [40]: b_list[1] = 'peekaboo'
In [41]: b_list
Out[41]: ['foo', 'peekaboo', 'baz']
```
列表和元组的语义接近，在许多函数中可以交叉使用。
``list``函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器：
```python
In [42]: gen = range(10)
In [43]: gen
Out[43]: range(0, 10)
In [44]: list(gen)
Out[44]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```
## 添加和删除元素
可以用``append``在列表末尾添加元素：
```python
In [45]: b_list.append('dwarf')
In [46]: b_list
Out[46]: ['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
```
``insert``可以在特定的位置插入元素：
```python
In [47]: b_list.insert(1, 'red')
In [48]: b_list
Out[48]: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
```
插入的序号必须在0和列表长度之间。
>警告：与``append``相比，``insert``耗费的计算量大，因为对后续元素的引用必须在内部迁移，以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素，你可能需要使用``collections.deque``，一个双尾部队列。
insert的逆运算是pop，它移除并返回指定位置的元素：
```python
In [49]: b_list.pop(2)
Out[49]: 'peekaboo'
In [50]: b_list
Out[50]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']
```
可以用``remove``去除某个值，``remove``会先寻找第一个值并除去：
```python
In [51]: b_list.append('foo')
In [52]: b_list
Out[52]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
In [53]: b_list.remove('foo')
In [54]: b_list
Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
```
如果不考虑性能，使用``append``和``remove``，可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构。
用``in``可以检查列表是否包含某个值：
```python
In [55]: 'dwarf' in b_list
Out[55]: True
```
否定``in``可以再加一个not：
```python
In [56]: 'dwarf' not in b_list
Out[56]: False
```
在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢，因为Python是线性搜索列表中的值，但在字典和集合中，在同样的时间内还可以检查其它项（基于哈希表）。
## 串联和组合列表
与元组类似，可以用加号将两个列表串联起来：
```python
In [57]: [4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]
Out[57]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
```
如果已经定义了一个列表，用``extend``方法可以追加多个元素：
```python
In [58]: x = [4, None, 'foo']
In [59]: x.extend([7, 8, (2, 3)])
In [60]: x
Out[60]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
```
通过加法将列表串联的计算量较大，因为要新建一个列表，并且要复制对象。用``extend``追加元素，尤其是到一个大列表中，更为可取。因此：
```python
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything.extend(chunk)
```
要比串联方法快：
```python
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything = everything + chunk
```
## 排序
你可以用``sort``函数将一个列表原地排序（不创建新的对象）：
```python
In [61]: a = [7, 2, 5, 1, 3]
In [62]: a.sort()
In [63]: a
Out[63]: [1, 2, 3, 5, 7]
```
``sort``有一些选项，有时会很好用。其中之一是二级排序key，可以用这个key进行排序。例如，我们可以按长度对字符串进行排序：
```python
In [64]: b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']
In [65]: b.sort(key=len)
In [66]: b
Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']
```
稍后，我们会学习``sorted``函数，它可以产生一个排好序的序列副本。
## 二分搜索和维护已排序的列表
``bisect``模块支持二分查找，和向已排序的列表插入值。``bisect.bisect``可以找到插入值后仍保证排序的位置，``bisect.insort``是向这个位置插入值：
```python
In [67]: import bisect
In [68]: c = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 7]
In [69]: bisect.bisect(c, 2)
Out[69]: 4
In [70]: bisect.bisect(c, 5)
Out[70]: 6
In [71]: bisect.insort(c, 6)
In [72]: c
Out[72]: [1, 2, 2, 2, 3, 4, 6, 7]
```
>注意：``bisect``模块不会检查列表是否已排好序，进行检查的话会耗费大量计算。因此，对未排序的列表使用``bisect``不会产生错误，但结果不一定正确。
## 切片
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用``start:stop``：
```python
In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]
In [74]: seq[1:5]
Out[74]: [2, 3, 7, 5]
```
切片也可以被序列赋值：
```python
In [75]: seq[3:4] = [6, 3]
In [76]: seq
Out[76]: [7, 2, 3, 6, 3, 5, 6, 0, 1]
```
切片的起始元素是包括的，不包含结束元素。因此，结果中包含的元素个数是``stop - start``。
``start``或``stop``都可以被省略，省略之后，分别默认序列的开头和结尾：
```python
In [77]: seq[:5]
Out[77]: [7, 2, 3, 6, 3]
In [78]: seq[3:]
Out[78]: [6, 3, 5, 6, 0, 1]
```
负数表明从后向前切片：
```python
In [79]: seq[-4:]
Out[79]: [5, 6, 0, 1]
In [80]: seq[-6:-2]
Out[80]: [6, 3, 5, 6]
```
需要一段时间来熟悉使用切片，尤其是当你之前学的是R或MATLAB。图3-1展示了正整数和负整数的切片。在图中，指数标示在边缘以表明切片是在哪里开始哪里结束的。
在第二个冒号后面使用``step``，可以隔一个取一个元素：
```python
In [81]: seq[::2]
Out[81]: [7, 3, 3, 6, 1]
```
一个聪明的方法是使用``-1``，它可以将列表或元组颠倒过来：
```python
In [82]: seq[::-1]
Out[82]: [1, 0, 6, 5, 3, 6, 3, 2, 7]
```
## 序列函数
Python有一些有用的序列函数。
## enumerate函数
迭代一个序列时，你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样：
```python
i = 0
for value in collection:
# do something with value
i += 1
```
因为这么做很常见，Python内建了一个``enumerate``函数，可以返回``(i, value)``元组序列：
```python
for i, value in enumerate(collection):
# do something with value
```
当你索引数据时，使用``enumerate``的一个好方法是计算序列（唯一的）``dict``映射到位置的值：
```python
In [83]: some_list = ['foo', 'bar', 'baz']
In [84]: mapping = {}
In [85]: for i, v in enumerate(some_list):
....: mapping[v] = i
In [86]: mapping
Out[86]: {'bar': 1, 'baz': 2, 'foo': 0}
```
## sorted函数
``sorted``函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表：
```python
In [87]: sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2])
Out[87]: [0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]
In [88]: sorted('horse race')
Out[88]: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']
```
``sorted``函数可以接受和``sort``相同的参数。
## zip函数
``zip``可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表：
```python
In [89]: seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']
In [90]: seq2 = ['one', 'two', 'three']
In [91]: zipped = zip(seq1, seq2)
In [92]: list(zipped)
Out[92]: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]
```
``zip``可以处理任意多的序列，元素的个数取决于最短的序列：
```python
In [93]: seq3 = [False, True]
In [94]: list(zip(seq1, seq2, seq3))
Out[94]: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]
```
``zip``的常见用法之一是同时迭代多个序列，可能结合``enumerate``使用：
```python
In [95]: for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
....: print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))
....:
0: foo, one
1: bar, two
2: baz, three
```
给出一个“被压缩的”序列，``zip``可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。这个方法看起来有点神奇：
```python
In [96]: pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),
....: ('Schilling', 'Curt')]
In [97]: first_names, last_names = zip(*pitchers)
In [98]: first_names
Out[98]: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling')
In [99]: last_names
Out[99]: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')
```
## reversed函数
``reversed``可以从后向前迭代一个序列：
```python
In [100]: list(reversed(range(10)))
Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
```
要记住``reversed``是一个生成器（后面详细介绍），只有实体化（即列表或for循环）之后才能创建翻转的序列。
## 字典
字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用尖括号，用冒号分隔键和值：
```python
In [101]: empty_dict = {}
In [102]: d1 = {'a' : 'some value', 'b' : [1, 2, 3, 4]}
In [103]: d1
Out[103]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}
```
你可以像访问列表或元组中的元素一样，访问、插入或设定字典中的元素：
```python
In [104]: d1[7] = 'an integer'
In [105]: d1
Out[105]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
In [106]: d1['b']
Out[106]: [1, 2, 3, 4]
```
你可以用检查列表和元组是否包含某个值的方法，检查字典中是否包含某个键：
```python
In [107]: 'b' in d1
Out[107]: True
```
可以用``del``关键字或``pop``方法（返回值的同时删除键）删除值：
```python
In [108]: d1[5] = 'some value'
In [109]: d1
Out[109]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
5: 'some value'}
In [110]: d1['dummy'] = 'another value'
In [111]: d1
Out[111]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
5: 'some value',
'dummy': 'another value'}
In [112]: del d1[5]
In [113]: d1
Out[113]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
'dummy': 'another value'}
In [114]: ret = d1.pop('dummy')
In [115]: ret
Out[115]: 'another value'
In [116]: d1
Out[116]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
```
``keys``和``values``是字典的键和值的迭代器方法。虽然键值对没有顺序，这两个方法可以用相同的顺序输出键和值：
```python
In [117]: list(d1.keys())
Out[117]: ['a', 'b', 7]
In [118]: list(d1.values())
Out[118]: ['some value', [1, 2, 3, 4], 'an integer']
```
用``update``方法可以将一个字典与另一个融合：
```python
In [119]: d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12})
In [120]: d1
Out[120]: {'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'c': 12}
```
``update``方法是原地改变字典，因此任何传递给``update``的键的旧的值都会被舍弃。
## 用序列创建字典
常常，你可能想将两个序列配对组合成字典。下面是一种写法：
```python
mapping = {}
for key, value in zip(key_list, value_list):
mapping[key] = value
```
因为字典本质上是2元元组的集合，dict可以接受2元元组的列表：
```python
In [121]: mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5))))
In [122]: mapping
Out[122]: {0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}
```
后面会谈到``dict comprehensions``，另一种构建字典的优雅方式。
## 默认值
下面的逻辑很常见：
```python
if key in some_dict:
value = some_dict[key]
else:
value = default_value
```
因此，dict的方法get和pop可以取默认值进行返回，上面的if-else语句可以简写成下面：
```python
value = some_dict.get(key, default_value)
```
get默认会返回None，如果不存在键，pop会抛出一个例外。关于设定值，常见的情况是在字典的值是属于其它集合，如列表。例如，你可以通过首字母，将一个列表中的单词分类：
```python
In [123]: words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book']
In [124]: by_letter = {}
In [125]: for word in words:
.....: letter = word[0]
.....: if letter not in by_letter:
.....: by_letter[letter] = [word]
.....: else:
.....: by_letter[letter].append(word)
.....:
In [126]: by_letter
Out[126]: {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}
```
``setdefault``方法就正是干这个的。前面的for循环可以改写为：
```python
for word in words:
letter = word[0]
by_letter.setdefault(letter, []).append(word)
```
``collections``模块有一个很有用的类，``defaultdict``，它可以进一步简化上面。传递类型或函数以生成每个位置的默认值：
```python
from collections import defaultdict
by_letter = defaultdict(list)
for word in words:
by_letter[word[0]].append(word)
```
## 有效的键类型
字典的值可以是任意Python对象，而键通常是不可变的标量类型（整数、浮点型、字符串）或元组（元组中的对象必须是不可变的）。这被称为“可哈希性”。可以用``hash``函数检测一个对象是否是可哈希的（可被用作字典的键）：
```python
In [127]: hash('string')
Out[127]: 5023931463650008331
In [128]: hash((1, 2, (2, 3)))
Out[128]: 1097636502276347782
In [129]: hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-129-800cd14ba8be> in <module>()
----> 1 hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable
TypeError: unhashable type: 'list'
```
要用列表当做键，一种方法是将列表转化为元组，只要内部元素可以被哈希，它也就可以被哈希：
```python
In [130]: d = {}
In [131]: d[tuple([1, 2, 3])] = 5
In [132]: d
Out[132]: {(1, 2, 3): 5}
```
## 集合
集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用尖括号set语句：
```python
In [133]: set([2, 2, 2, 1, 3, 3])
Out[133]: {1, 2, 3}
In [134]: {2, 2, 2, 1, 3, 3}
Out[134]: {1, 2, 3}
```
集合支持合并、交集、差分和对称差等数学集合运算。考虑两个示例集合：
```python
In [135]: a = {1, 2, 3, 4, 5}
In [136]: b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}
```
合并是取两个集合中不重复的元素。可以用``union``方法，或者``|``运算符：
```python
In [137]: a.union(b)
Out[137]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In [138]: a | b
Out[138]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
```
交集的元素包含在两个集合中。可以用``intersection``或``&``运算符：
```python
In [139]: a.intersection(b)
Out[139]: {3, 4, 5}
In [140]: a & b
Out[140]: {3, 4, 5}
```
表3-1列出了常用的集合方法。
所有逻辑集合操作都有另外的原地实现方法，可以直接用结果替代集合的内容。对于大的集合，这么做效率更高：
```python
In [141]: c = a.copy()
In [142]: c |= b
In [143]: c
Out[143]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In [144]: d = a.copy()
In [145]: d &= b
In [146]: d
Out[146]: {3, 4, 5}
```
与字典类似，集合元素通常都是不可变的。要获得类似列表的元素，必须转换成元组：
```python
In [147]: my_data = [1, 2, 3, 4]
In [148]: my_set = {tuple(my_data)}
In [149]: my_set
Out[149]: {(1, 2, 3, 4)}
```
你还可以检测一个集合是否是另一个集合的子集或父集：
```python
In [150]: a_set = {1, 2, 3, 4, 5}
In [151]: {1, 2, 3}.issubset(a_set)
Out[151]: True
In [152]: a_set.issuperset({1, 2, 3})
Out[152]: True
```
集合的内容相同时，集合才对等：
```python
In [153]: {1, 2, 3} == {3, 2, 1}
Out[153]: True
```
## 列表、集合和字典推导式
列表推导式是Python最受喜爱的特性之一。它允许用户方便的从一个集合过滤元素，形成列表，在传递参数的过程中还可以修改元素。形式如下：
```python
[expr for val in collection if condition]
```
它等同于下面的for循环;
```python
result = []
for val in collection:
if condition:
result.append(expr)
```
filter条件可以被忽略，只留下表达式就行。例如，给定一个字符串列表，我们可以过滤出长度在2及以下的字符串，并将其转换成大写：
```python
In [154]: strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python']
In [155]: [x.upper() for x in strings if len(x) > 2]
Out[155]: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']
```
用相似的方法，还可以推导集合和字典。字典的推导式如下所示：
```python
dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}
```
集合的推导式与列表很像，只不过用的是尖括号：
```python
set_comp = {expr for value in collection if condition}
```
与列表推导式类似，集合与字典的推导也很方便，而且使代码的读写都很容易。来看前面的字符串列表。假如我们只想要字符串的长度，用集合推导式的方法非常方便：
```python
In [156]: unique_lengths = {len(x) for x in strings}
In [157]: unique_lengths
Out[157]: {1, 2, 3, 4, 6}
```
``map``函数可以进一步简化：
```python
In [158]: set(map(len, strings))
Out[158]: {1, 2, 3, 4, 6}
```
作为一个字典推导式的例子，我们可以创建一个字符串的查找映射表以确定它在列表中的位置：
```python
In [159]: loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)}
In [160]: loc_mapping
Out[160]: {'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}
```
## 嵌套列表推导式
假设我们有一个包含列表的列表，包含了一些英文名和西班牙名：
```python
In [161]: all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
.....: ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]
```
你可能是从一些文件得到的这些名字，然后想按照语言进行分类。现在假设我们想用一个列表包含所有的名字，这些名字中包含两个或更多的e。可以用for循环来做：
```python
names_of_interest = []
for names in all_data:
enough_es = [name for name in names if name.count('e') >= 2]
names_of_interest.extend(enough_es)
```
可以用嵌套列表推导式的方法，将这些写在一起，如下所示：
```python
In [162]: result = [name for names in all_data for name in names
.....: if name.count('e') >= 2]
In [163]: result
Out[163]: ['Steven']
```
嵌套列表推导式看起来有些复杂。列表推导式的for部分是根据嵌套的顺序，过滤条件还是放在最后。下面是另一个例子，我们将一个整数元组的列表扁平化成了一个整数列表：
```python
In [164]: some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In [165]: flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]
In [166]: flattened
Out[166]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```
记住，for表达式的顺序是与嵌套for循环的顺序一样（而不是列表推导式的顺序）：
```python
flattened = []
for tup in some_tuples:
for x in tup:
flattened.append(x)
```
你可以有任意多级别的嵌套，但是如果你有两三个以上的嵌套，你就应该考虑下代码可读性的问题了。分辨列表推导式的列表推导式中的语法也是很重要的：
```python
In [167]: [[x for x in tup] for tup in some_tuples]
Out[167]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
```
这段代码产生了一个列表的列表，而不是扁平化的只包含元素的列表。
# 3.2 函数
函数是Python中最主要也是最重要的代码组织和复用手段。作为最重要的原则，如果你要重复使用相同或非常类似的代码，就需要写一个函数。通过给函数起一个名字，还可以提高代码的可读性。
函数使用``def``关键字声明，用``return``关键字返回值：
```python
def my_function(x, y, z=1.5):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)
```
同时拥有多条return语句也是可以的。如果到达函数末尾时没有遇到任何一条return语句，则返回None。
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。也就是说，该函数可以下面这两种方式进行调用：
```python
my_function(5, 6, z=0.7)
my_function(3.14, 7, 3.5)
my_function(10, 20)
```
函数参数的主要限制在于：关键字参数必须位于位置参数（如果有的话）之后。你可以任何顺序指定关键字参数。也就是说，你不用死记硬背函数参数的顺序，只要记得它们的名字就可以了。
>笔记：也可以用关键字传递位置参数。前面的例子，也可以写为：
>```python
>my_function(x=5, y=6, z=7)
>my_function(y=6, x=5, z=7)
>```
>这种写法可以提高可读性。
## 命名空间、作用域，和局部函数
函数可以访问两种不同作用域中的变量：全局（global）和局部（local）。Python有一种更科学的用于描述变量作用域的名称，即命名空间（namespace）。任何在函数中赋值的变量默认都是被分配到局部命名空间（local namespace）中的。局部命名空间是在函数被调用时创建的，函数参数会立即填入该命名空间。在函数执行完毕之后，局部命名空间就会被销毁（会有一些例外的情况，具体请参见后面介绍闭包的那一节）。看看下面这个函数：
```python
def func():
a = []
for i in range(5):
a.append(i)
```
调用func()之后，首先会创建出空列表a，然后添加5个元素，最后a会在该函数退出的时候被销毁。假如我们像下面这样定义a：
```python
a = []
def func():
for i in range(5):
a.append(i)
```
虽然可以在函数中对全局变量进行赋值操作，但是那些变量必须用global关键字声明成全局的才行：
```python
In [168]: a = None
In [169]: def bind_a_variable():
.....: global a
.....: a = []
.....: bind_a_variable()
.....:
In [170]: print(a)
[]
```
>注意：我常常建议人们不要频繁使用global关键字。因为全局变量一般是用于存放系统的某些状态的。如果你发现自己用了很多，那可能就说明得要来点儿面向对象编程了（即使用类）。
## 返回多个值
在我第一次用Python编程时（之前已经习惯了Java和C++），最喜欢的一个功能是：函数可以返回多个值。下面是一个简单的例子：
```python
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return a, b, c
a, b, c = f()
```
在数据分析和其他科学计算应用中，你会发现自己常常这么干。该函数其实只返回了一个对象，也就是一个元组，最后该元组会被拆包到各个结果变量中。在上面的例子中，我们还可以这样写：
```python
return_value = f()
```
这里的return_value将会是一个含有3个返回值的三元元组。此外，还有一种非常具有吸引力的多值返回方式——返回字典：
```python
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return {'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}
```
取决于工作内容，第二种方法可能很有用。
## 函数也是对象
由于Python函数都是对象，因此，在其他语言中较难表达的一些设计思想在Python中就要简单很多了。假设我们有下面这样一个字符串数组，希望对其进行一些数据清理工作并执行一堆转换：
```python
In [171]: states = [' Alabama ', 'Georgia!', 'Georgia', 'georgia', 'FlOrIda',
.....: 'south carolina##', 'West virginia?']
```
不管是谁，只要处理过由用户提交的调查数据，就能明白这种乱七八糟的数据是怎么一回事。为了得到一组能用于分析工作的格式统一的字符串，需要做很多事情：去除空白符、删除各种标点符号、正确的大写格式等。做法之一是使用内建的字符串方法和正则表达式``re``模块：
```python
import re
def clean_strings(strings):
result = []
for value in strings:
value = value.strip()
value = re.sub('[!#?]', '', value)
value = value.title()
result.append(value)
return result
```
结果如下所示：
```python
In [173]: clean_strings(states)
Out[173]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']
```
其实还有另外一种不错的办法：将需要在一组给定字符串上执行的所有运算做成一个列表：
```python
def remove_punctuation(value):
return re.sub('[!#?]', '', value)
clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]
def clean_strings(strings, ops):
result = []
for value in strings:
for function in ops:
value = function(value)
result.append(value)
return result
```
然后我们就有了：
```python
In [175]: clean_strings(states, clean_ops)
Out[175]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']
```
这种多函数模式使你能在很高的层次上轻松修改字符串的转换方式。此时的clean_strings也更具可复用性！
还可以将函数用作其他函数的参数，比如内置的map函数，它用于在一组数据上应用一个函数：
```python
In [176]: for x in map(remove_punctuation, states):
.....: print(x)
Alabama
Georgia
Georgia
georgia
FlOrIda
south carolina
West virginia
```
## 匿名（lambda）函数
Python支持一种被称为匿名的、或lambda函数。它仅由单条语句组成，该语句的结果就是返回值。它是通过lambda关键字定义的，这个关键字没有别的含义，仅仅是说“我们正在声明的是一个匿名函数”。
```python
def short_function(x):
return x * 2
equiv_anon = lambda x: x * 2
```
本书其余部分一般将其称为lambda函数。它们在数据分析工作中非常方便，因为你会发现很多数据转换函数都以函数作为参数的。直接传入lambda函数比编写完整函数声明要少输入很多字（也更清晰），甚至比将lambda函数赋值给一个变量还要少输入很多字。看看下面这个简单得有些傻的例子：
```python
def apply_to_list(some_list, f):
return [f(x) for x in some_list]
ints = [4, 0, 1, 5, 6]
apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)
```
虽然你可以直接编写[x *2for x in ints]，但是这里我们可以非常轻松地传入一个自定义运算给apply_to_list函数。
再来看另外一个例子。假设有一组字符串，你想要根据各字符串不同字母的数量对其进行排序：
```python
In [177]: strings = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']
```
这里，我们可以传入一个lambda函数到列表的sort方法：
```python
In [178]: strings.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))
In [179]: strings
Out[179]: ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']
```
>笔记：lambda函数之所以会被称为匿名函数，与def声明的函数不同，原因之一就是这种函数对象本身是没有提供名称__name__属性。
## 柯里化：部分参数应用
柯里化（currying）是一个有趣的计算机科学术语，它指的是通过“部分参数应用”（partial argument application）从现有函数派生出新函数的技术。例如，假设我们有一个执行两数相加的简单函数：
```python
def add_numbers(x, y):
return x + y
```
通过这个函数，我们可以派生出一个新的只有一个参数的函数——add_five，它用于对其参数加5：
```python
add_five = lambda y: add_numbers(5, y)
```
add_numbers的第二个参数称为“柯里化的”（curried）。这里没什么特别花哨的东西，因为我们其实就只是定义了一个可以调用现有函数的新函数而已。内置的functools模块可以用partial函数将此过程简化：
```python
from functools import partial
add_five = partial(add_numbers, 5)
```
## 生成器
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：
```python
In [180]: some_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
In [181]: for key in some_dict:
.....: print(key)
a
b
c
```
当你编写for key in some_dict时，Python解释器首先会尝试从some_dict创建一个迭代器：
```python
In [182]: dict_iterator = iter(some_dict)
In [183]: dict_iterator
Out[183]: <dict_keyiterator at 0x7fbbd5a9f908>
```
迭代器是一种特殊对象，它可以在诸如for循环之类的上下文中向Python解释器输送对象。大部分能接受列表之类的对象的方法也都可以接受任何可迭代对象。比如min、max、sum等内置方法以及list、tuple等类型构造器：
```python
In [184]: list(dict_iterator)
Out[184]: ['a', 'b', 'c']
```
生成器（generator）是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数执行之后只会返回单个值，而生成器则是以延迟的方式返回一个值序列，即每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续。要创建一个生成器，只需将函数中的return替换为yeild即可：
```python
def squares(n=10):
print('Generating squares from 1 to {0}'.format(n ** 2))
for i in range(1, n + 1):
yield i ** 2
```
调用该生成器时，没有任何代码会被立即执行：
```python
In [186]: gen = squares()
In [187]: gen
Out[187]: <generator object squares at 0x7fbbd5ab4570>
```
直到你从该生成器中请求元素时，它才会开始执行其代码：
```python
In [188]: for x in gen:
.....: print(x, end=' ')
Generating squares from 1 to 100
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
```
## 生成器表达式
另一种更简洁的构造生成器的方法是使用生成器表达式（generator expression）。这是一种类似于列表、字典、集合推导式的生成器。其创建方式为，把列表推导式两端的方括号改成圆括号：
```python
In [189]: gen = (x ** 2 for x in range(100))
In [190]: gen
Out[190]: <generator object <genexpr> at 0x7fbbd5ab29e8>
```
它跟下面这个冗长得多的生成器是完全等价的：
```python
def _make_gen():
for x in range(100):
yield x ** 2
gen = _make_gen()
```
生成器表达式也可以取代列表推导式，作为函数参数：
```python
In [191]: sum(x ** 2 for x in range(100))
Out[191]: 328350
In [192]: dict((i, i **2) for i in range(5))
Out[192]: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
```
## itertools模块
标准库itertools模块中有一组用于许多常见数据算法的生成器。例如，groupby可以接受任何序列和一个函数。它根据函数的返回值对序列中的连续元素进行分组。下面是一个例子：
```python
In [193]: import itertools
In [194]: first_letter = lambda x: x[0]
In [195]: names = ['Alan', 'Adam', 'Wes', 'Will', 'Albert', 'Steven']
In [196]: for letter, names in itertools.groupby(names, first_letter):
.....: print(letter, list(names)) # names is a generator
A ['Alan', 'Adam']
W ['Wes', 'Will']
A ['Albert']
S ['Steven']
```
表3-2中列出了一些我经常用到的itertools函数。建议参阅Python官方文档，进一步学习。
## 错误和异常处理
优雅地处理Python的错误和异常是构建健壮程序的重要部分。在数据分析中，许多函数函数只用于部分输入。例如，Python的float函数可以将字符串转换成浮点数，但输入有误时，有``ValueError``错误：
```python
In [197]: float('1.2345')
Out[197]: 1.2345
In [198]: float('something')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-198-439904410854> in <module>()
----> 1 float('something')
ValueError: could not convert string to float: 'something'
```
假如想优雅地处理float的错误，让它返回输入值。我们可以写一个函数，在try/except中调用float：
```python
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except:
return x
```
当float(x)抛出异常时，才会执行except的部分：
```python
In [200]: attempt_float('1.2345')
Out[200]: 1.2345
In [201]: attempt_float('something')
Out[201]: 'something'
```
你可能注意到float抛出的异常不仅是ValueError：
```python
In [202]: float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-202-842079ebb635> in <module>()
----> 1 float((1, 2))
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'
```
你可能只想处理ValueError，TypeError错误（输入不是字符串或数值）可能是合理的bug。可以写一个异常类型：
```python
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except ValueError:
return x
```
然后有：
```python
In [204]: attempt_float((1, 2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-204-9bdfd730cead> in <module>()
----> 1 attempt_float((1, 2))
<ipython-input-203-3e06b8379b6b> in attempt_float(x)
1 def attempt_float(x):
2 try:
----> 3 return float(x)
4 except ValueError:
5 return x
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'tuple'
```
可以用元组包含多个异常：
```python
def attempt_float(x):
try:
return float(x)
except (TypeError, ValueError):
return x
```
某些情况下，你可能不想抑制异常，你想无论try部分的代码是否成功，都执行一段代码。可以使用finally：
```python
f = open(path, 'w')
try:
write_to_file(f)
finally:
f.close()
```
这里，文件处理f总会被关闭。相似的，你可以用else让只在try部分成功的情况下，才执行代码：
```python
f = open(path, 'w')
try:
write_to_file(f)
except:
print('Failed')
else:
print('Succeeded')
finally:
f.close()
```
## IPython的异常
如果是在%run一个脚本或一条语句时抛出异常，IPython默认会打印完整的调用栈（traceback），在栈的每个点都会有几行上下文：
```python
In [10]: %run examples/ipython_bug.py
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in <module>()
13 throws_an_exception()
14
---> 15 calling_things()
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in calling_things()
11 def calling_things():
12 works_fine()
---> 13 throws_an_exception()
14
15 calling_things()
/home/wesm/code/pydata-book/examples/ipython_bug.py in throws_an_exception()
7 a = 5
8 b = 6
----> 9 assert(a + b == 10)
10
11 def calling_things():
AssertionError:
```
自身就带有文本是相对于Python标准解释器的极大优点。你可以用魔术命令``%xmode``，从Plain（与Python标准解释器相同）到Verbose（带有函数的参数值）控制文本显示的数量。后面可以看到，发生错误之后，（用%debug或%pdb magics）可以进入stack进行事后调试。
# 3.3 文件和操作系统
本书的代码示例大多使用诸如pandas.read_csv之类的高级工具将磁盘上的数据文件读入Python数据结构。但我们还是需要了解一些有关Python文件处理方面的基础知识。好在它本来就很简单，这也是Python在文本和文件处理方面的如此流行的原因之一。
为了打开一个文件以便读写，可以使用内置的open函数以及一个相对或绝对的文件路径：
```python
In [207]: path = 'examples/segismundo.txt'
In [208]: f = open(path)
```
默认情况下，文件是以只读模式（'r'）打开的。然后，我们就可以像处理列表那样来处理这个文件句柄f了，比如对行进行迭代：
```python
for line in f:
pass
```
从文件中取出的行都带有完整的行结束符（EOL），因此你常常会看到下面这样的代码（得到一组没有EOL的行）：
```python
In [209]: lines = [x.rstrip() for x in open(path)]
In [210]: lines
Out[210]:
['Sueña el rico en su riqueza,',
'que más cuidados le ofrece;',
'',
'sueña el pobre que padece',
'su miseria y su pobreza;',
'',
'sueña el que a medrar empieza,',
'sueña el que afana y pretende,',
'sueña el que agravia y ofende,',
'',
'y en el mundo, en conclusión,',
'todos sueñan lo que son,',
'aunque ninguno lo entiende.',
'']
```
如果使用open创建文件对象，一定要用close关闭它。关闭文件可以返回操作系统资源：
```python
In [211]: f.close()
```
用with语句可以可以更容易地清理打开的文件：
```python
In [212]: with open(path) as f:
.....: lines = [x.rstrip() for x in f]
```
这样可以在退出代码块时，自动关闭文件。
如果输入f =open(path,'w')，就会有一个新文件被创建在examples/segismundo.txt，并覆盖掉该位置原来的任何数据。另外有一个x文件模式，它可以创建可写的文件，但是如果文件路径存在，就无法创建。表3-3列出了所有的读/写模式。
对于可读文件，一些常用的方法是read、seek和tell。read会从文件返回字符。字符的内容是由文件的编码决定的（如UTF-8），如果是二进制模式打开的就是原始字节：
```python
In [213]: f = open(path)
In [214]: f.read(10)
Out[214]: 'Sueña el r'
In [215]: f2 = open(path, 'rb') # Binary mode
In [216]: f2.read(10)
Out[216]: b'Sue\xc3\xb1a el '
```
read模式会将文件句柄的位置提前，提前的数量是读取的字节数。tell可以给出当前的位置：
```python
In [217]: f.tell()
Out[217]: 11
In [218]: f2.tell()
Out[218]: 10
```
尽管我们从文件读取了10个字符，位置却是11，这是因为用默认的编码用了这么多字节才解码了这10个字符。你可以用sys模块检查默认的编码：
```python
In [219]: import sys
In [220]: sys.getdefaultencoding()
Out[220]: 'utf-8'
```
seek将文件位置更改为文件中的指定字节：
```python
In [221]: f.seek(3)
Out[221]: 3
In [222]: f.read(1)
Out[222]: 'ñ'
```
最后，关闭文件：
```python
In [223]: f.close()
In [224]: f2.close()
```
向文件写入，可以使用文件的write或writelines方法。例如，我们可以创建一个无空行版的prof_mod.py：
```python
In [225]: with open('tmp.txt', 'w') as handle:
.....: handle.writelines(x for x in open(path) if len(x) > 1)
In [226]: with open('tmp.txt') as f:
.....: lines = f.readlines()
In [227]: lines
Out[227]:
['Sueña el rico en su riqueza,\n',
'que más cuidados le ofrece;\n',
'sueña el pobre que padece\n',
'su miseria y su pobreza;\n',
'sueña el que a medrar empieza,\n',
'sueña el que afana y pretende,\n',
'sueña el que agravia y ofende,\n',
'y en el mundo, en conclusión,\n',
'todos sueñan lo que son,\n',
'aunque ninguno lo entiende.\n']
```
表3-4列出了一些最常用的文件方法。
## 文件的字节和Unicode
Python文件的默认操作是“文本模式”，也就是说，你需要处理Python的字符串（即Unicode）。它与“二进制模式”相对，文件模式加一个b。我们来看上一节的文件（UTF-8编码、包含非ASCII字符）：
```python
In [230]: with open(path) as f:
.....: chars = f.read(10)
In [231]: chars
Out[231]: 'Sueña el r'
```
UTF-8是长度可变的Unicode编码，所以当我从文件请求一定数量的字符时，Python会从文件读取足够多（可能少至10或多至40字节）的字节进行解码。如果以“rb”模式打开文件，则读取确切的请求字节数：
```python
In [232]: with open(path, 'rb') as f:
.....: data = f.read(10)
In [233]: data
Out[233]: b'Sue\xc3\xb1a el '
```
取决于文本的编码，你可以将字节解码为str对象，但只有当每个编码的Unicode字符都完全成形时才能这么做：
```python
In [234]: data.decode('utf8')
Out[234]: 'Sueña el '
In [235]: data[:4].decode('utf8')
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-235-300e0af10bb7> in <module>()
----> 1 data[:4].decode('utf8')
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc3 in position 3: unexpecte
d end of data
```
文本模式结合了open的编码选项，提供了一种更方便的方法将Unicode转换为另一种编码：
```python
In [236]: sink_path = 'sink.txt'
In [237]: with open(path) as source:
.....: with open(sink_path, 'xt', encoding='iso-8859-1') as sink:
.....: sink.write(source.read())
In [238]: with open(sink_path, encoding='iso-8859-1') as f:
.....: print(f.read(10))
Sueña el r
```
注意，不要在二进制模式中使用seek。如果文件位置位于定义Unicode字符的字节的中间位置，读取后面会产生错误：
```python
In [240]: f = open(path)
In [241]: f.read(5)
Out[241]: 'Sueña'
In [242]: f.seek(4)
Out[242]: 4
In [243]: f.read(1)
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-243-7841103e33f5> in <module>()
----> 1 f.read(1)
/miniconda/envs/book-env/lib/python3.6/codecs.py in decode(self, input, final)
319 # decode input (taking the buffer into account)
320 data = self.buffer + input
--> 321 (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final
)
322 # keep undecoded input until the next call
323 self.buffer = data[consumed:]
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid s
tart byte
In [244]: f.close()
```
如果你经常要对非ASCII字符文本进行数据分析，通晓Python的Unicode功能是非常重要的。更多内容，参阅Python官方文档。
# 3.4 结论
我们已经学过了Python的基础、环境和语法，接下来学习NumPy和Python的面向数组计算。
- 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
- 第 1 章 准备工作
- 第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter Notebooks
- 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件
- 第 4 章 NumPy 基础：数组和矢量计算
- 第 5 章 pandas 入门
- 第 6 章 数据加载、存储与文件格式
- 第 7 章 数据清洗和准备
- 第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑
- 第 9 章 绘图和可视化
- 第 10 章 数据聚合与分组运算
- 第 11 章 时间序列
- 第 12 章 pandas 高级应用
- 第 13 章 Python 建模库介绍
- 第 14 章 数据分析案例
- 附录 A NumPy 高级应用
- 附录 B 更多关于 IPython 的内容