python “groupby” 操作实践之格式化输出星期字符串
python “groupby” 操作实践之格式化输出星期字符串
前言
最近遇到一个需求,是在一周内选择几天,并按格式输出出来,来说下完成这个功能的过程,如何从 0 到 1。
需求目标
一个星期几的多选字段,可以选择星期一到星期日,如果选择了星期一、星期二、星期三、星期五、星期六,则输出,星期一至星期三、星期五至星期六,如果选择了星期一、星期二、星期四、星期五、星期日,则输出,星期一至星期二、星期四至星期五、星期日
敲代码
敲之前
需求上是输出星期几的字符串,如果把星期直接换成数据,就变成了,连续数字分组的问题,比如:[1, 2, 4, 5, 7],分成[1, 2]、[4, 5]、[7],我们就是看这类问题在 python 中如何处理
不会啊,咋办
知道了是连续数字的分组又如何,还是不会啊,不会就百度啊
去掉前面几个不靠谱的,可以看到,最后一个还是靠点谱的,点进去看看
嗯,和我们的需求类似,看看下面有没有什么好的方案
这个看着是可以的,代码又少又简洁,还特意强调了python3
可用。
分析
我们先写一个案例模拟一下,看看可不可以用:
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
def main():
data = [1, 2, 4, 5, 7]
ranges = []
for k, g in groupby(enumerate(data), lambda x: x[0] - x[1]):
group = list(map(itemgetter(1), g))
ranges.append((group[0], group[-1]))
print(ranges)
if __name__ == '__main__':
main()
# 运行结果
[(1, 2), (4, 5), (7, 7)]
结果和预期的差不多,我们来分析一下,他是怎么实现的这个功能,先看下上面用到的知识点:
- groupby:对序列进行分组操作
- enumerate:把序列变成索引加值的方式,并返回迭代器
- lambda: 兰不达表达式,匿名函数
- map:对迭代中的每一项执行相同的方法,方法有一个参数就是序列的值
- itemgetter:返回一个使用
[]
的 getitem() 方法从[]
中获取 item 的可调用对象(就是一个函数,参数是列表或字典)
上面简单说了下代码中使用到的一些函数,我们先从第一步看enumerate
,上面说了这个方法是把现有列表的上面加上索引,先看一下。
data = [1, 2, 4, 5, 7]
enumerate(data)
Out[4]: <enumerate at 0x1d942fb1140>
list(enumerate(data))
Out[5]: [(0, 1), (1, 2), (2, 4), (3, 5), (4, 7)]
可以很明显的看到,把原有的一维列表变成了由(索引,值)
组成的二维列表,下一步就看看怎么用的这个二维列表,是当作了groupby
的参数,groupby
是用来分组的,第一个参数就是一个序列,第二个是一个key
,就是分组的依据,再这个里面使用的是一个匿名函数,函数的参数肯定就是序列的每一个值,然后操作是用第 0 个元素减去第一个元素,把结果作为分组的依据,虽然到这里意思懂了,但还不知道为啥这样做,先看下分组的结果:
data = [1, 2, 4, 5, 7]
ranges = {}
for k, g in groupby(enumerate(data), lambda x: x[0] - x[1]):
ranges[k] = list(g)
ranges
Out[12]: {-1: [(0, 1), (1, 2)], -2: [(2, 4), (3, 5)], -3: [(4, 7)]}
我们利用上面的代码输出了一下groupby
分组后的结果,就可以看出规律来了,再连续数字分组的问题中,重点就是如何判断数字的连续性,这里使用的方法就是用索引减去数字的值
,只要是连续的数字,索引减去数字的值
的结果一定是相等的。
咱们再往下看,后面对结果进行处理的时候使用了group = list(map(itemgetter(1), g))
,相当于就是对g
里面的每一项都执行了方法itemgetter(1)
,而itemgetter
的意思,上面也说了就是代替操作符[]
,如下:
l = (0, 1)
f = itemgetter(1)
f(l)
Out[15]: 1
所以这里的代码意思就是,取二维数组的第一个元素,也就是把enumerate
加进去的索引再删掉。
带入业务
技术方向已经分析好了,接下来就是带入业务逻辑了,已知现有的数据结构是这样的:
# 周一
monday = fields.Boolean(string='周一')
# 周二
tuesday = fields.Boolean(string='周二')
# 周三
wednesday = fields.Boolean(string='周三')
# 周四
thursday = fields.Boolean(string='周四')
# 周五
friday = fields.Boolean(string='周五')
# 周六
saturday = fields.Boolean(string='周六')
# 周天
sunday = fields.Boolean(string='周天')
获取字段的时候可以通过data.monday
的方法来获取属性,也可以通过data['monday']
的方式获取属性,所以第一步就是把 7 个Boolean
变成一个list
类型的数据,这时就可以动态的去判断属性,然后吧对应的索引+1
,存入新的列表中,这时就成功的把数据结构转换成了我们想要的
week_attr_names = ['monday', 'tuesday', 'wednesday', 'thursday', 'friday', 'saturday', 'sunday']
week_attr_names = [
index + 1
for index, week_attr in enumerate(week_attr_names)
if rule_data[week_attr]
]
下面就可以带入上面的方法,处理字符串了:
week_dict = {1: '一', 2: '二', 3: '三', 4: '四', 5: '五', 6: '六', 7: '日'}
week_list = []
for k, g in groupby(enumerate(week_attr_names), lambda x: x[0] - x[1]):
group = list(map(itemgetter(1), g))
week_list.append('至'.join(map(lambda s: f"周{week_dict[s]}", {group[0], group[-1]})))
不知道大家有没有发现,有一个不同的地方,就是把(group[0], group[-1])
变成了{group[0], group[-1]}
,这其中的区别就是后者的类型是set
类型也就是会自动去重的,否则会出现星期日至星期日
的情况。
结语
这节主要说了 python 中itertools
中的几个方法,和分析需求到,查询资料,到分析资料中的代码的过程。所以遇到问题,可以查资料,但是查了资料后一定要懂,为啥这么写,好还是不好,有没有啥改善的地方。就这么吧,下篇更精彩!!!
转载自:https://juejin.cn/post/7131220661640364039