1 列表生成式和生成器
from numpy import random
a = random.random(10000)
lst = []
for i in a:
lst.append(i * i) # 不推荐做法
lst = [i * i for i in a] # 使用列表生成式
gen = (i * i for i in a) # 生成器更节省内存
2 字典推导式创建子集
a = {\'apple\': 5.6, \'orange\': 4.7, \'banana\': 2.8}
da = {key: value for key, value in a.items() if value > 4.0}
print(da) # {\'apple\': 5.6, \'orange\': 4.7}
3 Key使用itemgetter多字段排序
from operator import itemgetter
a = [{\'date\': \'2019-12-15\', \'weather\': \'cloud\'},
{\'date\': \'2019-12-13\', \'weather\': \'sunny\'},
{\'date\': \'2019-12-14\', \'weather\': \'cloud\'}]
a.sort(key=itemgetter(\'weather\', \'date\'))
print(a)
# [{\'date\': \'2019-12-14\', \'weather\': \'cloud\'}, {\'date\': \'2019-12-15\', \'weather\': \'cloud\'}, {\'date\': \'2019-12-13\', \'weather\': \'sunny\'}]
4 Key使用itemgetter分组
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
a.sort(key=itemgetter(\'weather\', \'date\')) # 必须先排序再分组
for k, items in groupby(a, key=itemgetter(\'weather\')):
print(k)
for i in items:
print(i)
5 sum类聚合函数与生成器
Python中的聚合类函数sum,min,max第一个参数是iterable类型，一般使用方法如下：
a = [4,2,5,1]
sum([i+1 for i in a]) # 16
使用列表生成式[i+1 for i in a]创建一个长度与a一样的临时列表，这步完成后，再做sum聚合。试想如果你的数组a长度是百万级，再创建一个这样的临时列表就很不划算，最好是一边算一边聚合，稍改动为如下：
a = [4,2,5,1]
sum(i+1 for i in a) # 16
此时i+1 for i in a是(i+1 for i in a)的简写，得到一个生成器(generator)对象，如下所示：
In [8]:(i+1 for i in a)
OUT [8]:<generator object <genexpr> at 0x000002AC7FFA8CF0>
生成器每迭代一步吐出(yield)一个元素并计算和聚合后，进入下一次迭代，直到终点。
6 ChainMap逻辑上合并多个字典
dic1 = {\'x\': 1, \'y\': 2 }
dic2 = {\'y\': 3, \'z\': 4 }
merged = {**dic1, **dic2} # {\'x\': 1, \'y\': 3, \'z\': 4}
修改merged[\'x\']=10，dic1中的x值不变ChainMap 只在逻辑上合并，在内部创建了一个容纳这些字典的列表。
from collections import ChainMap
merged = ChainMap(dic1,dic2)
print(merged)
# ChainMap({\'x\': 1, \'y\': 2}, {\'y\': 3, \'z\': 4})
使用ChainMap合并字典，修改merged[\'x\']=10，dic1中的x值改变