Python cookbook对切片命名清除索引的示例分析

发布时间:2021-08-12 12:41:30 作者:小新
来源:亿速云 阅读:249

这篇文章将为大家详细讲解有关Python cookbook对切片命名清除索引的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

问题:如何清理掉到处都是硬编码的切片索引

解决方案:对切片命名

假设有一些代码用来从字符串的固定位置中取出具体的数据(比如从一个平面文件或类似的格式:平面文件flat file是一种包含没有相对关系结构的记录文件):

########0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789
record='....................100.......513.25..........'
cost=int(record[20:23])*float(record[30:36])

与其这样做,倒不如对切片进行命名:避免了使用许多神秘难懂的硬编码索引,代码变得清晰许多。

SHARES=slice(20,23) #对切片命名
PRICE=slice(30,36) #对切片命名
cost=int(record[SHARES])*float(record[PRICE])

一般来说,内置的slice()函数会创建一个切片对象,可以用在任何允许进行切片操作的地方。

>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[2:4]
[2, 3]
>>> items[a]=[77,88]
>>> items
[0, 1, 77, 88, 4, 5, 6]
>>> del items[a]
>>> items
[0, 1, 4, 5, 6]
>>>

如果有一个slice对象的实例s,可以分别通过s.starts.stop以及s.step属性来得到关于该对象的信息。

>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> a.start
2
>>> a.stop
4
>>> a.step
>>> b=slice(1,5,2)
>>> b
slice(1, 5, 2)
>>> b.start
1
>>> b.stop
5
>>> b.step
2
>>>

另外,可以通过使用indices(size)方法将切片映射到特定大小的序列上。这会返回一个(start,stop,step)元组,所有的值都已经恰当地限制在边界以内(当做索引操作时可避免出现IndexError异常)

>>> items=[0,1,2,3,4,5,6]
>>> a=slice(2,4)
>>> a
slice(2, 4, None)
>>> a.start
2
>>> a.stop
4
>>> a.step
>>> b=slice(1,5,2)
>>> b
slice(1, 5, 2)
>>> b.start
1
>>> b.stop
5
>>> b.step
2
>>> s='HelloWorld'
>>> a.indices(len(s))
(2, 4, 1)
>>> b.indices(len(s))
(1, 5, 2)
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[b]
[1, 3]
>>> for i in range(*a.indices(len(s))):
  print(s[i])
l
l
>>> for i in range(*b.indices(len(s))):
  print(s[i])
e
l
>>> c=slice(0,8,2)
>>> c
slice(0, 8, 2)
>>> for i in range(*c.indices(len(s))):
  print(s[i])
H
l
o
o
>>>

关于“Python cookbook对切片命名清除索引的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

推荐阅读:
  1. Python 中包/模块的 `import` 操作代码
  2. Python中list倒序索引和切片的示例分析

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

python

上一篇:如何使用python分治法求二维数组局部峰值

下一篇:Python cookbook中如何根据字段将记录分组

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》