python中order函數用法,python中order的用法

本文目錄一覽：

• 1、Python中的ord()函數怎麼使用？
• 2、Python中的「迭代」詳解
• 3、在Python函數中使用關鍵字參數時，怎樣按輸入的順序輸出
• 4、python 中sort—values函數
• 5、關於python中sorted方法的key參數

Python中的ord()函數怎麼使用？

1、中文編碼聲明注釋：# coding=gbk，

2、ord() 函數的作用：獲取字元對應的 ASCII 數值，

3、使用 ord() 函數獲取字元 a 和 A 的 ASCII 數值，

4、使用 print() 輸出獲取到的 ASCII 數值，

5、運行腳本，可以看到字元對應的 ASCII數值已經被輸出，

Python中的「迭代」詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數據項的方式，即按需一次獲取一個數據項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構造方法傳入包含一些文本的字元串，然後可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調用iter(x)。

內置的 iter 函數有以下作用：

由於序列都實現了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內置函數 iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關係：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環迭代一個字元串，這裡字元串 ‘abc’ 是可迭代的對象，用 for 循環迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環模擬，要寫成下面這樣：

Python 內部會處理 for 循環和其他迭代上下文（如列表推導，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標準的迭代器介面有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環中。

迭代器：實現了無參數的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那麼拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現 Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現 __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了「支持多種遍歷」，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護自身的內部狀態，因此這一模式正確的實現方式是，每次調用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。

所以總結下來就是：

實現相同功能，但卻符合 Python 習慣的方式是，用生成器函數代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數的定義體中有 yield 關鍵字，該函數就是生成器函數。調用生成器函數，就會返回一個生成器對象。

生成器函數會創建一個生成器對象，包裝生成器函數的定義體，把生成器傳給 next(…) 函數時，生成器函數會向前，執行函數定義體中的下一個 yield 語句，返回產出的值，並在函數定義體的當前位置暫停，。最終，函數的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認為最好的特質。惰性實現是指儘可能延後生成值，這樣做能節省內存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構建好了文本中的單詞列表，然後將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決於文本中有多少非單詞字元）。

re.finditer 函數是 re.findall 函數的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標準庫提供了很多生成器函數，有用於逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數等等。本節專註於通用的函數：參數為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用於生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用於 過濾 的生成器函數：從輸入的可迭代對象中產出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數大多數都接受一個斷言參數(predicate)，這個參數是個 布爾函數 ，有一個參數，會應用到輸入中的每個元素上，用於判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數的演示：

第二組是用於映射的生成器函數：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然後返回結果。

以下為這些函數的用法：

第三組是用於合併的生成器函數，這些函數都可以從輸入的多個可迭代對象中產出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產出多個值，擴展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數用於產出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數都接受一個可迭代的對象，然後返回單個結果，這種函數叫「歸約函數」，「合攏函數」或「累加函數」，其實，這些內置函數都可以用 functools.reduce 函數實現，但內置更加方便，而且還有一些優點。

參考教程：

《流暢的python》 P330 – 363

在Python函數中使用關鍵字參數時，怎樣按輸入的順序輸出

**kwargs 是一個 Dictionary. Dictionary 是無序的。

要想輸出有序，可以想一個排序的key函數，使你對 kwargs 的排序與輸入時的順序一致。

一種方法是直接把變數名按字母表順序寫進去，不過這樣輸入的順序就固定了，我覺得不是你想要的。

還有一種方法如下，需要你在寫參數時另外加一個由其他參數名稱組成的 tuple。這個 Tuple 中元素的順序就是你輸入參數的順序。

def test(**kwargs):

order = kwargs.get(‘order_list’,”)

if order:

sorted_keys = sorted([x for x in kwargs if x != ‘order_list’],key=order.index)

for key in sorted_keys:

print ‘{0} = {1}’.format(key,kwargs[key])

else:

for key in kwargs:

print ‘{0} = {1}’.format(key,kwargs[key])

test(a=3,b=3,g=0,v=99,order_list=(‘a’,’b’,’g’,’v’))

python 中sort—values函數

一、sort_values()函數用途

pandas中的sort_values()函數原理類似於SQL中的order by，可以將數據集依照某個欄位中的數據進行排序，該函數即可根據指定列數據也可根據指定行的數據排序。

二、sort_values()函數的具體參數

用法：

1DataFrame.sort_values(by=『##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=『last’)

參數說明

by指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’)

axis若axis=0或’index’，則按照指定列中數據大小排序；若axis=1或’columns’，則按照指定索引中數據大小排序，默認axis=0

ascending是否按指定列的數組升序排列，默認為True，即升序排列

inplace是否用排序後的數據集替換原來的數據，默認為False，即不替換

na_position{『first’,『last’}，設定缺失值的顯示位置

三、sort_values用法舉例

創建數據框

#利用字典dict創建數據框

import numpy as np

import pandas as pd

關於python中sorted方法的key參數

Python幫助文檔中對sorted方法的講解：

sorted(iterable[,cmp,[,key[,reverse=True]]])

作用：返回一個經過排序的列表。

第一個參數是一個iterable，返回值是一個對iterable中元素進行排序後的列表(list)。

可選的參數有三個，cmp、key和reverse。

1)cmp指定一個定製的比較函數，這個函數接收兩個參數（iterable的元素），如果第一個參數小於第二個參數，返回一個負數；如果第一個參數等於第二個參數，返回零；如果第一個參數大於第二個參數，返回一個正數。默認值為None。

2)key指定一個接收一個參數的函數，這個函數用於從每個元素中提取一個用於比較的關鍵字。默認值為None。

3)reverse是一個布爾值。如果設置為True，列表元素將被倒序排列。

key參數的值應該是一個函數，這個函數接收一個參數並且返回一個用於比較的關鍵字。對複雜對象的比較通常是使用對象的切片作為關鍵字。例如：

students

=

[(‘john’,

‘A’,

15),

(‘jane’,

‘B’,

12),

(‘dave’,

‘B’,

10)]

sorted(students,

key=lambda

s:

s[2])

#按年齡排序

#

[(‘dave’,

‘B’,

10),

(‘jane’,

‘B’,

12),

(‘john’,

‘A’,

15)]