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由 sort 中 key 的用法浅谈 python

用 Python 时间也算不短了,但总感觉自己在用写 C++ 代码的思维写 Python,没有真正用到其作为脚本语言的优势。之前刷 LeetCode 时,自己的 Python 代码总是很长,很像披着 Python 外衣的 C++ 代码(放在 这里 ,不断重构中)。

由 sort 中 key 的用法浅谈 python

想来大概是因为觉得python简单,平时只是零零碎碎的学习,也没有去读别人的代码,导致掌握的不够深入。回想起前段时间的面试,面试官看我简历写熟悉Python,就问了两个Python的问题:

  1. Python 中常用的优化技巧(能够提升 Python 执行效率的,除了算法层面)
  2. 按照 value 从小到大输出 dict 中的 key-value值。

我支支吾吾半天,就是没有答到点上,直接导致被拒(后来整理的内容放在 这里 )。所谓知耻而后勇,经过一段时间对 Python 的重新学习,才慢慢发现 Python 的一些强大与美妙之处。

从排序说起!

程序中经常用到排序函数,Python 提供了 sort 和 sorted 函数,一个原地排序,一个返回排序后的新结果,函数原型很简单:

sort([cmp[, key[, reverse]]]) 

自己用的最多的类似下面的语句:

>>> l = [43, 12, 4, 6] >>> l.sort() >>> l [4, 6, 12, 43] 

曾经窃以为这就体现了 Python 的简单优雅,不像 C++ STL中那样还需要指定迭代器范围,然后对 sort 的理解也就止步于此。后来遇到稍微复杂一点的排序场景,自己就 Google-Stackoverflow-Copy ,解决了眼前的问题,但是从来没有去深挖(这也就导致那次面试中中没有回答出来上面的第二个问题)。

sort 之美

后来去看了下 sort 的函数说明,包括 cmp, key, reverse 参数究竟怎么去用,又写了几个例子,以为这下子对 sort 可谓是理解透彻了。比如要要根据值的大小输出字典内容,那么就可以像下面这样优雅地解决:

>>> d = {1: 'z', 2:'y', 3: 'x'} >>> print sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]) [(3, 'x'), (2, 'y'), (1, 'z')] 

我甚至可以得到一个根据value排序的字典,只需要用 collections.OrderedDict 即可:

>>> from collections import OrderedDict >>> sorted_d = OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])) >>> sorted_d OrderedDict([(3, 'x'), (2, 'y'), (1, 'z')]) 

sort 之魅

我以为我对 sort 理解足够了,直到在 hackerrank 遇到这个 题目

给定一个只包含大小写字母,数字的字符串,对其进行排序,保证:

  • 所有的小写字母在大写字母前面
  • 所有的字母在数字前面
  • 所有的奇数在偶数前面

考虑用 sort 函数来完成排序。开始之前,再来看看文档对sort函数中key的说明:

key parameter to specify a function to be called on each list element prior to making comparisons. The value of the key parameter should be a function that takes a single argument and returns a key to use for sorting purposes.

通俗讲, key 用来决定在排序算法中 cmp 比较的内容,key 可以是任何可被比较的内容,比如元组(python 中元组是可被比较的) 。所以上面的排序问题可以用下面的代码来解决:

>>> s = "Sorting1234" >>> "".join(sorted(s, key=lambda x: (x.isdigit(), x.isdigit() and int(x) % 2 == 0, x.isupper(), x.islower(), x))) 'ginortS1324' 

这里,lambda 函数将输入的字符转换为一个元组,然后 sorted 函数将根据元组 (而不是字符)来进行比较,进而判断每个字符的前后顺序。

如果同样的程序用 C++ 来写的话,可能需要一个复杂的仿函数,来定义排序的规则,远没有 Python 这般简洁优雅。

再探 Python

Python 是一门简单方便的语言,相信这是大部分人对 Python 的第一感觉。初学 Python,我们可能痴迷于 Python 的列表解析,list 切片,字典推导,或者是陶醉在各种强大的第三方库里,比如网络库 requests,科学计算库 numpy,web开发框架 Django 等。

但是实际写程序中,我们经常会写出许多 繁杂的、丑陋的 Python代码。比如要 判断一个数字是否是回文数字 ,可能会习惯性地写出下面这样的代码:

def isPalindrome(x):     if x < 0:         return False     reversed_x = 0     original_x = x     while x > 0:         reversed_x = reversed_x * 10 + x % 10         x /= 10     return reversed_x == original_x 

仔细一看,这简直就是 C++ 代码,完全没有 Python 的优雅与简单。那么,该怎样写才能够显的 Pythonic 呢?其实,用 Python 的话只要一行就可以啦(这里不考虑效率,如果考虑效率的话,C++会更加合适,单对这题来说,其实有比上面 更高效的方法 )!

def isPalindrome(x):     return x >= 0 and str(x) == str(x)[::-1] 

那么如何养成用 Pythonic 的思维解决问题呢?我觉得首先要对 Python 十分熟悉,精通大部分函数以及 Python 的特色:比如装饰器,迭代器,生成器以等,下面举几个简单的例子:

# 函数式编程 >>> nums = map(int, "123456789" ) >>> nums [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum(nums) 45 # 生成器 >>> mygenerator = (x*x for x in range(3)) >>> for i in mygenerator: ...     print i ... 0 1 4 >>> for i in mygenerator: ...     print i ... # lambda 匿名函数 >>> c = lambda *z: z >>> c( 10, 'test') (10, 'test') # 迭代 >>> l = [i**2 for i in range(9)] >>> l_iter = iter(l) >>> next(l_iter) 0 >>> next(l_iter) 1 >>> next(l_iter) 4 # 数据结构 set >>> set_a = set([i for i in range(1,9,2)]) >>> set_b = set([i for i in range(0,9,2)]) >>> print set_a | set_b set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 

其次,要多读一些 Pythonic 的代码,学习别人如何优雅地使用python。这里我推荐去看 Leetcode 的 Discuss,里面有许多惊才艳艳的代码。特别推荐 @StefanPochmann ,许多代码让我获益匪浅,比如这里对 iter() 的使用。

再来看一个问题,按照二进制位 反转 32 位的一个整形无符号数字 。用 Python 可以写出很简单直观的代码,如下:

def reverseBits(n):     bit_str = '{0:032b}'.format(n)     reverse_str = bit_str[::-1]     return int(reverse_str, 2) 

当然,上面不考虑效率, 这里 有一个利用分治法思想的高效的方法。

Python 是一门高效、简单、方便的语言,但这并不意味你不花时间就可以用的很好。

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