Достаточно одной строчки, временная переменная не нужна.
Специально для канала PyWay.
Метка: python
Defaultdict
Возьмем обычный питоновский dict. Определяем его мы так:
x = dict()
# или лучше
x = {}
Что будет, если мы обратимся к несуществующему элементу?
>>> x['abc'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'abc'
Возникает исключение KeyError. Можно попробовать отловить его конструкцией try-except, что выглядит и работает достаточно громоздко, можно проверить вхождение ключа операцией in или, наконец, воспользоваться методом get (в котором, кстати, мы можем указать значение по умолчанию, если ключа нет).
# плохо...
try:
v = x['abc']
except:
v = 'no value'
# лучше
v = x['abc'] if 'abc' in x else 'no value'
# еще лучше
v = x.get('abc', 'no value')
Это хорошо, но можно еще лучше!
Рассмотрим пример: допустим у нас есть задача по каждому ключевому слову из текста составить список позиций этого ключевого слова (номер слова) в тексте.
text = """
We develop a methodology for automatically analyzing text to aid in discriminating firms that encounter catastrophic
financial events. The dictionaries we create from Management Discussion and Analysis Sections (MD&A) of 10-Ks
discriminate fraudulent from non-fraudulent firms 75% of the time and bankrupt from nonbankrupt firms 80% of the
time. Our results compare favorably with quantitative prediction methods. We further test for complementarities by
merging quantitative data with text data. We achieve our best prediction results for both bankruptcy (83.87%) and
fraud (81.97%) with the combined data, showing that that the text of the MD&A complements the quantitative financial
information.
"""
key_words = [
"quantitative",
"results",
"automatically"
]
# решение не претендует на общую эффективность, сделано для демонстрации
def solution1(text, keywords):
# разбивка текста на слова и удаление лишних символов
all_words = map(lambda word: word.strip(' .)(%\n').lower(), text.split(' '))
kw_map = {}
for word_no, word in enumerate(all_words):
if word in key_words:
if word in kw_map:
kw_map[word].append(word_no)
else:
kw_map[word] = [word_no]
return kw_map
print(solution1(text, key_words))
Нам понадобилось 4 строки, чтобы понять, есть ли уже такое слово словаре, если нет, то создать новый ключ со значением из списка с одним элементом, иначе добавить позицию в существующий список. Конечно, можно было сразу создать словарь, где ключи – ключевые слова, а значения – пустые списки, но есть и более элегантный способ – использовать defaultdict из модуля collection из стандартной библиотеки. Не зря мы в программировании всегда стремимся к простоте.
from collections import defaultdict
...
kw_map = defaultdict(list)
for word_no, word in enumerate(all_words):
if word in key_words:
kw_map[word].append(word_no)
return kw_map
Чем же отличается defaultdict от dict? И что значит параметр list?
Когда мы обращаемся к несуществующему ключу словаря, то defaultdict вызывает функцию, указанную при создании (в данном случае list) без параметров. И результат работы этой функции и будет присвоен новом элементу словаря с ключом, который раннее не существовал. А как только он появился, то исключении уже не будет брошено, и выполнится та операция, которую мы хотим (в данном случае append).
list – это встроенная функция, которая позволяет нам сконструировать список, если вызвана без параметров.
>>> print([]) [] >>> print(list()) # тоже самое []
Поэкспериментируем в интерпретаторе:
>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(list) # создали нашdefaultdict
>>> d
defaultdict(<type 'list'>, {})
>>> d['test'] # усп! этого ключа еще нет в словаре
[]
>>> d # а теперь есть, хотя мы всего лишь обратились на чтение
defaultdict(<type 'list'>, {'test': []})
>>> d['test2'].append('foo') # test2 тоже нет, но он создасться как [] и append сработает
>>> d
defaultdict(<type 'list'>, {'test': [], 'test2': ['foo']})
Вместо list попробуем, например, int. То есть при обращении к несуществующему элементу defaultdict будет добавлено целое число (0 по умолчанию).
>>> d2 = defaultdict(int)
>>> d2['a']
0
>>> d2['b'] += 10 # операция += сработает, такое не пройдет с обычным dict
>>> d2
defaultdict(<type 'int'>, {'a': 0, 'b': 10})
defaultdict при создании принимает любую ф-цию, а не только встроенные! В следующем примеры мы создадим словарь по-умолчанию со значением элемента – числом 3 (с помощью лямбда ф-ции lambda: 3):
>>> d3 = defaultdict(lambda: 3)
>>> d3['fef']
3
>>> d3['rrr'] += 3
>>> d3
defaultdict(<function <lambda> at 0x10e0376e0>, {'fef': 3, 'rrr': 6})
И самое Питон-чудо напоследок! Смотрите как элегантно мы создадим тип данных «дерево» всего одной строкой!
def tree(): return defaultdict(tree)
Теперь мы можем:
x = tree()
x['a']['b']['c'] = 'test'
print(x)
defaultdict(<function tree at 0x10e037578>, {'a': defaultdict(<function tree at 0x10e037578>, {'b': defaultdict(<function tree at 0x10e037578>, {'c': 'test'})})})
Все поддеревья создались автоматически благодаря рекурсии! Каждый раз, когда мы хотим получить доступ к несуществующему поддереву, вызывается снова ф-ция tree, которая создает такое же поддерево, конструктор по-умолчанию которого тот же самый tree.
Специально для канала PyWay.
Prettytable
Мы любим консольные приложения, но как много способов мы знаем, чтобы оформить вывод в консоль кроме простого print? Я уже рассказывал на своем телеграм-канале про TQDM для красивых прогресс-баров. Теперь расскажу, как делать красивые таблицы.
Рекомендую библиотеку PrettyTable (https://github.com/jazzband/prettytable).
Установка:
pip install prettytable
Простой пример. Зададим сначала поля, которые отобразятся в заголовке, а потом добавим строчки.
from prettytable import PrettyTable x = PrettyTable() # зададим названия полей в заголовках x.field_names = ["City name", "Area", "Population", "Annual Rainfall"] # добавим строки данных x.add_row(["Adelaide",1295, 1158259, 600.5]) x.add_row(["Brisbane",5905, 1857594, 1146.4]) x.add_row(["Darwin", 112, 120900, 1714.7]) x.add_row(["Hobart", 1357, 205556, 619.5]) x.add_row(["Sydney", 2058, 4336374, 1214.8]) x.add_row(["Melbourne", 1566, 3806092, 646.9]) x.add_row(["Perth", 5386, 1554769, 869.4]) print(x) # проще простого!
Получим на экране:
+-----------+------+------------+-----------------+ | City name | Area | Population | Annual Rainfall | +-----------+------+------------+-----------------+ | Adelaide | 1295 | 1158259 | 600.5 | | Brisbane | 5905 | 1857594 | 1146.4 | | Darwin | 112 | 120900 | 1714.7 | | Hobart | 1357 | 205556 | 619.5 | | Sydney | 2058 | 4336374 | 1214.8 | | Melbourne | 1566 | 3806092 | 646.9 | | Perth | 5386 | 1554769 | 869.4 | +-----------+------+------------+-----------------+
Того же эффекта можно достичь, если добавлять данных по столбцам (иногда так удобнее).
x = PrettyTable()
x.add_column("City name",
["Adelaide","Brisbane","Darwin","Hobart","Sydney","Melbourne","Perth"])
x.add_column("Area", [1295, 5905, 112, 1357, 2058, 1566, 5386])
x.add_column("Population", [1158259, 1857594, 120900, 205556, 4336374, 3806092,
1554769])
x.add_column("Annual Rainfall",[600.5, 1146.4, 1714.7, 619.5, 1214.8, 646.9,
869.4])
print(x)
Даже если вы не фанат консоли, то иногда нужно сохранить отчет о работе вашей программы в текстовый файл. Туда мы тоже можем добавить и нашу таблицу.
with open('1.txt', 'w') as f:
f.write(x.get_string())
Если мы работаем с базой данных, например Sqlite, то можно печатать результаты ваших запросов красивыми таблицами вот так:
import sqlite3
from prettytable import from_cursor
# тут вы загружаете вашу БД и делаете запрос, какой надо.
connection = sqlite3.connect("mydb.db")
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT field1, field2, field3 FROM my_table")
mytable = from_cursor(cursor)
print(mytable)
Параметры таблицы можно кастомизировать, меняя практически все, что придет в голову. Также вывод таблицы можно сортировать, выделять нужные колонки и диапазоны рядов. Читайте официальную документацию или пишите комментарии.
Специально для канала PyWay.