pythonのリストの上位関数

Pythonのすべてのデータ構造において、listは重要な地位を持ち、非常に便利であり、この文章は主にlistリストの高級な応用を説明し、基礎知識はブログを見ることができる。
この文章はpython英語の文書の翻訳版です。英語版も見られます。https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
use a list as a stack：〓はスタックのようにリストを使います。

stack = [3, 4, 5] 
stack.append(6) 
stack.append(7) 
stack 
[3, 4, 5, 6, 7] 
stack.pop() #         
7 
stack 
[3, 4, 5, 6] 
stack.pop() 
6 
stack.pop() 
5 
stack 
[3, 4]

use a list as a queue:落は列のようにリストを使います。

> from collections import deque #        deque 
> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
> queue.append("Terry")      # Terry arrives
> queue.append("Graham")     # Graham arrives
> queue.popleft()         # The first to arrive now leaves
'Eric'
> queue.popleft()         # The second to arrive now leaves
'John'
> queue              # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

three built-in functions：三つの重要な内装関数
filter()、map()、and reduce()
1）、filter（function、sequence）：
Function関数の規則に従ってリストsequenceでデータをフィルタします。

> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0
... #f         x,x    3 5   
> filter(f, range(2, 25)) #  
[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]

2）、map（function、sequence）：
map関数は、function関数のルールに従ってリストsequenceに対して同じ処理を行うことを実現します。
ここでsequenceはリストに限らず、元のグループも同じです。

> def cube(x): return x*x*x #              x**3   
...
> map(cube, range(1, 11)) #              
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

ここのパラメータリストは固定されていません。主にカスタム関数のパラメータ個数を見て、map関数はdef func（x，y）map（func，sequence 1，sequence 2）の例として変形することができます。

 seq = range(8)  #      
> def add(x, y): return x+y #     ，     
...
> map(add, seq, seq) #  map  ，        add      ，              
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

3）、reduce（function、sequence）：
reduce関数は、sequenceのデータを、function関数に従って操作し、リストの最初の数と第二の数をfunction操作し、得られた結果とリストの次のデータをfunction操作して、ずっと循環していく…
例:

def add(x,y): return x+y
...
reduce(add, range(1, 11))
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List compone hensions：
ここではリストのいくつかのアプリケーションを紹介します。
スクウェア=[x*2 for x in range(10)]
󑧙はリストレンゲ（10）によって生成されたリストが平方計算された結果のリストを生成します。
[(x，y)for x in[1,2,3]for y in[3,1,4]if x！=y)
((1,3)、(1,4)、(2,3)、(2,4)、(2,4)、(3,1)、(3,4))ここでは一つのリストを生成しました。リストの各項目は元グループで、xとyからなります。xはリスト[1,2,3]から提供されます。yは[3,1,4=法則を満足します。yです。
Nested List Coprehensions：
ここでは翻訳が難しいので、例を挙げて説明しましょう。

matrix = [          #        
...   [1, 2, 3, 4],
...   [5, 6, 7, 8],
...   [9, 10, 11, 12],
... ]
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
#[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

ここでは、二重の入れ子が面倒です。簡単に説明します。マトリックスmatrixに対して、for row in matrixはマトリクスの各行を取り出します。row[i]は行ごとのリストのi番目（下付き）を取り出すためにリストを作成します。そして、iはfor i in range（4）に由来します。
The del statement:
リスト指定データを削除します。例:

> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>del a[0] #     0   
>a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>del a[2:4] #         2，3   
>a
[1, 66.25, 1234.5]
>del a[:] #         del a
>a
[]

セット:集合

> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> fruit = set(basket)        # create a set without duplicates
>>> fruit
set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana'])
>>> 'orange' in fruit         # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in fruit
False

>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                 # unique letters in a
set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd'])
>>> a - b               # letters in a but not in b
set(['r', 'd', 'b'])
>>> a | b               # letters in either a or b
set(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])
>>> a & b               # letters in both a and b
set(['a', 'c'])
>>> a ^ b               # letters in a or b but not both
set(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])

Dictiories：辞書

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127 #           
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack'] #   
4098
>>> del tel['sape'] #    
>>> tel['irv'] = 4127   #    
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel.keys()    #      key 
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel #     key      
True
>>> tel.get('irv') #   
4127

規則を使って辞書を生成することもできます。

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

enumerate()：元素と下付きを遍歴します。
エメラルド関数は、シーケンス内の要素を巡回するために使用され、それらの下付き文字として使用されます。

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...   print i, v
...
0 tic
1 tac
2 toe

zip():
zip()はPythonの構築関数であり、一連の反復可能なオブジェクトをパラメータとして受け入れ、対象中の対応する要素を一つずつtuple(タプル)に包装し、これらのtuplesからなるlist(リスト)を返します。着信パラメータの長さが異なると、リストの長さとパラメータの中で最も短いオブジェクトが同じになる。*号操作子を利用して、リストunzip（解凍）を行うことができます。

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...   print 'What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.

zipに関して簡単な例を挙げます。

>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

reversed()：反転

>>> for i in reversed(xrange(1,10,2)):
...   print i
...

sorted():並べ替え

> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
> for f in sorted(set(basket)):       #     set  
...   print f
...
apple
banana
orange
pear

pythonのsetは他の言語と類似しています。関係テストと重複要素の除去を含む基本機能です。
To change a sequence you ariterating over while inside the loop(for example to duplicate certain items)、it is recommanded that make a copy.Looping over a sequence does implicitlymake a pkes.Thevent。

>>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list.
...   if len(w) > 6:
...     words.insert(0, w)
...
>>> words
['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

以上が本文の全部です。皆さんの勉強に役に立ちたいです。