这篇文章主要讲解了“提升python学习效率的方法”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“提升python学习效率的方法”吧!
我们平时在跑数据的时候可能会将数据结果存储在txt文件中,不知道大家平时是怎么处理txt文件中的数据的,相信各位同学都有自己的方法,用python的pandas包或者把数据塞进数据库再用sql等等。无论是用哪种方法在处理数据的时候有很多方法是通用的,比如where,join等等,可以先将这些常用方法写成python脚本,需要对txt文件的数据进行处理时直接用脚本来处理txt文件。优点在于省掉了txt和数据库之间来回倒腾数据的时间,也省掉了用pandas读取数据写脚本的时间,能够快速方便地验证和处理数据。
在举例子之前要先介绍一个linux中“管道” 的概念,熟悉linux的人应该对这个概念不陌生,符号为“|” ,管道的作用在于连接多条命令比如命令:cat data.txt|wc -l 的含义就是查看data中数据条数,其中“|”就是管道,将cat data.txt的输出作为wc -l的输入。总结来说只要第一个命令向标准输出写入,而第二个命令是从标准输入读取,那么这两个命令就可以形成一个管道。同样我们可以用将输出传递给python脚本。
明白了管道的概念,那我们开始吧,案例数据如下:
data1.txt记录用户的id以及年龄,data2.txt记录用户的消费信息
首先我们写一个实现where功能的python脚本,脚本如下:
where.py
#!/usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- import sys import re import cutmode def where(col, cmpexpr, val, cmptype): sw ={ '>': lambda y, x: y > x, '>=': lambda y, x: y >= x, '<': lambda y, x: y < x, '<=': lambda y, x: y <= x, '==': lambda y, x: y == x, '!=': lambda y, x: y != x, } for line in sys.stdin: line = line.strip() #data= re.split('\s+',line) data = line.split('\t') if len(data) <= col : continue if cmptype == 'int': number = int(data[col]) val = int(val) elif cmptype == 'float': number = float(data[col]) val = float(val) else: number = data[col] if sw[cmpexpr](number,val): print line.strip() if __name__ == '__main__': col = int(sys.argv[1]) cmpexpr = sys.argv[2] val = sys.argv[3] cmptype = sys.argv[4] where(col, cmpexpr, val, cmptype)
程序就不一行行解释了,简单来说一下几个参数,其中 python 程序的四个参数
col 表示第几列
cmpexpr 表示比较运算符(>,>=,<,<=,=,!=)
val表示要比较的数字
cmptype表示数据类型
我们筛选年龄大于24岁的用户,指令和结果如下:
cat data.txt|python where.py 1 '>=' 25 int
join.py
#!/usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- import sys import re def makeJoin(joinfields, file_list=[]): dict = {} file_last = open(file_list[-1]) k, v = joinfields[-1].split(':') k, v = int(k),int(v) for line in file_last: sps = re.split('\s+', line) if len(sps) >= max(k,v): val = sps[v] if v >= 0 else '' dict.setdefault(sps[k], val) file_last.close() for i in xrange(len(file_list)-1): fd = open(file_list[i], 'r') field = joinfields[i].split(':')[0] for data in fd.readlines(): attr = re.split('\t', data.strip()) if len(attr) <= int(field):continue joinid = attr[int(field)] appendix = dict[joinid] if joinid in dict else 'noright' print data.strip() + '\t' + appendix fd.close() if __name__ == '__main__': joinfields = sys.argv[1].split(',') file_list = sys.argv[2:] makeJoin(joinfields, file_list)
下面将两个数据进行join,计算出每个用户的年龄以及对应的花费。
指令如下:python join.py '0:1,0:1' 'data1.txt' 'data2.txt'
第一个0:1 表示data1.txt的链接主键为0列,值为1列
第二个0:1 表示data2.txt的链接主键为0列,值为1列
data1.txt 和data2.txt 分别为需要链接的文件
select.py
#!/usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- import sys import re def cut(files,col1,col2): col1=int(col1) col2=int(col2) f=open for line in sys.stdin: line_list=line.split() if(len(line_list)>=max(col1,col2)): if col1>=0 and col2>=0 and col1<=col2: print("\t".join(line_list[col1:col2])) else: print("参数输入错误") else: print("参数超出范围") if __name__=="__main__": col1=sys.argv[1] col2=sys.argv[2] cut(col1,col2)
取出有花费的用户id,指令如下:
col1:开始列
col2:结束列
python select.py 0 1 data2.txt
综合使用
选出data1中付过费,且年龄大于35岁的用户id
python join.py '0:1,0:1' 'data1.txt' 'data2.txt'|python where.py 2 '!=' null string|python where.py 1 '>' 35 int|python select.py 0 1 12159 17473
感谢各位的阅读,以上就是“提升python学习效率的方法”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对提升python学习效率的方法这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。