本篇分享是Python生態系統中關于一些有用的技巧，大多數技巧只是使用標準庫中的包，但其他一些技巧會涉及一些第三方包，

在開始閱讀本文內容之前，我們首先來回顧一下Python中的Iterables的概念，

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根據Python標準檔案，Iterable的概念如下：

一種能夠一次回傳一個成員的物件，

iterables的示例包括：

• 所有序列型別（如list、str和tuple）
• 一些非序列型別，如dict、檔案物件以及類的實作中定義了__iter__()方法

Iterables是一個需要我們牢記的概念，因為接下來我們展示的許多技巧都使用itertools包，

itertools模塊提供了一些函式，用于接收Iterable物件，而不僅僅是列印逐個物件，

2.Trick 1

在作業學習中，我們經常會需要使用一個簡單的函式來實作從一個list來生成新的list,set或dict.此時我們就會用到iterables概念，

舉例來說：

生成List:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = [name.lower() for name in names]

生成Set:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {
 name.lower() for name in names}

生成Dict:

names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres']
lower_names = {
 name:name.lower() for name in names}

個人建議：

僅當for陳述句、函式呼叫和方法呼叫的數量較少時使用，

3.Trick 2

有時，我們需要獲得兩個串列物件之間的所有可能組合，

我們首先想到的實作可能如下：

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinations = []
for e1 in l1:
  for e2 in l2:
    combinations.append((e1, e2))

或者簡化一下，如下：

combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1]

上述實作已經很簡潔了，但標準庫itertools提供product函式，從而提供了相同的結果，如下所示：

from itertools import product
l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
combinatios = product(l1, l2)

4.Trick3

假設有一個元素串列，我們需要在每對相鄰元素之間比較或應用一些操作，這有時稱為2個元素的滑動視窗，我們可以采用以下方式：

from itertools import tee
from typing import Iterable

def window2(iterable: Iterable):
  it, offset = tee(iter(iterable))
  next(offset)
  return zip(it, offset)
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
dd = window2(l)
for a in dd:
    print(a)

運行結果如下：

(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
(5, 6)

5.Trick4

有時，我們會需要一個類來存盤資訊，但是如果我們覺得創建一個類并定義其__init__()函式太麻煩時，我們不妨選擇使用dataclass，如下所示：

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
  name: str
  age: int
  address: str

上述代碼創建了一個具有默認建構式的類，該類以與宣告相同的順序接收相應欄位的賦值，

person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street')

dataclass的另一個優點是，默認情況下，會生成特殊方法，如__str__、 repr 、__eq__等，關于dataclass的更多用法，可以 參考官網 ，

值得一提的是我們在類中宣告的成員變數的型別注釋（str、int等）并不強制在建構式中傳遞的值屬于這種型別，也就是說dataclasses構造物件時并不執行資料型別的檢查，

6.Trick5

我們有時希望將一個物件上的操作視為tuple上的操作，一種選擇是使用collections.namedtuple,但也存在更類似于dataclass的實作，如下：

from typing import NamedTuple
class Coordinate(NamedTuple):
  x: int
  y: int

上述定義了一個標準的類可以被當做tuple來使用，如下：

coordinate = Coordinate(10, 15)
coordinate.x == coordinate[0] // True 
coordinate.y == coordinate[1] // True

7.Trick6

假如我們有一個dataclass，需要驗證輸入資料是否符合型別注釋，在這種情況下，安裝第三方軟體包pydantic并將

from dataclasses import dataclass 替換為 from pydantic.dataclasses import dataclass 即可，如下：

from pydantic.dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
  name: str
  age: int
  address: str

這將生成一個類，該類具有根據成員變數宣告的型別進行輸入資料的決議和型別驗證， Pydantic 在運行時強制執行型別提示，并在資料無效時提供友好的錯誤提醒，

8.Trick7

在某些情況下，我們需要生成一些容器中元素頻率的基本統計資訊，在這種情況下，您可以使用標準結構Counter來接收iterable并根據元素的頻率生成相應的統計資訊，

from collections import Counter
l = [1, 1, 2, 3, 4, 4]
frequencys = Counter(l)
print(frequencys[1])    // Ouput: 2
print(frequencys[2])    // Ouput: 1
print(frequencys[2323]) // Ouput: 0

Counter也提供了一些其他方法，比如如most_common，用于檢索最常見的元素，

9.Trick8

如果我們相對兩個list中的元素對做相應的函式處理，我們最容易想到的方法如下：

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
for (e1, e2) in zip(l1, l2):
  f(e1, e2)

但是使用函式map可以讓代碼更加簡潔一些，

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 6]
map(f, l1, l2)

10.Trick9

有時候我們需要從一個list中隨機選擇一個元素，此時我們使用random.choice.如下所示：

from random import choice
l = [1, 2, 3]
random = choice(l)

如果我們需要隨機選擇多個元素呢？當然是使用random.choices.

from random import choices
l = [1, 2, 3, 4, 5]
random_elements = choices(l, k=3)

上述代碼中的引數k為我們隨機選擇元素的個數，

11.總結

本文重點介紹了在python中9個和迭代相關的使用技巧，可以方便提升大家的作業效率，

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