1.1现在有一个包含N个元素的元组或者是序列，怎样将它里面的值解压后同时赋值给N个变量
代码：
>>>p = (4,5)
>>>x,y = p
>>>x
4
>>>y
5
>>>data = ['ACME',50,91.1,(2012,12,21)]
>>>name,shares,price,data = data
>>>name
'ACME'
>>>data
(2012,12,21)
>>>name,shares,price,(year,mon,day) = data
>>>name
'ACME'
>>>year
2012
如果变量个数和序列元素的个数不匹配，会产生一个异常。实际上，解压赋值可以用在任何可迭代对象上面，而不仅仅是列表或者元组。包括字符串，文件对象，迭代器和生成器
有时候， 如果只想解压一部分，丢弃其他部分，可以用任意变量去占位，到时候丢掉这些变量就行了
代码：
>>>data = ['ACME',50,91.1,(2012,12,21)]
>>>_,shares,price,_ = data
>>>shares
50
1.2如果一个可迭代对象的元素个数超过变量个数时，回抛出一个ValueError。那么怎样才能从这个可迭代对象中解压出N个元素出来？
代码：
def drop_first_last(grades):
first,*middle,last = grades
return avg(middle)
也可以把*号放在最后一个位置，最后一定得到的是一个列表
代码：
>>>record = ('Dave','dave@example.com','773-555-1212','847-555-1212')
>>>name,email,*phone_numbers = record
>>>name
'Dave'
>>>phone_numbers
['773-555-1212','847-555-1212']
也可以把*放在最前面
代码：
*trailing_qtrs,current_qtr = sales_record
trailing_avg = sum(trailing_qtrs)/len(trailing_qtrs)
return avg_comparison(trailing_avg,current_qtr)
1.3在迭代操作或者其他操作的时候，怎样只保留最后有限几个元素的历史记录
代码：
from collections iport deque
def search(lines,pattern,history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for li in lines:
if pattern in li:
yield li,previous_lines
previous_lines.append(li)
if __name__ == '__main__':
with open(r'../../cookbook/somefile.txt')as f:
for line,prevlines in search(f,'python',5):
for pline in prevlines:
print(pline,end='')
print(line,end='')
print('_'*20)
代码讲解：
首先是deque，使用deque(maxlen=N)构造函数回新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候，最老的元素会自动被移除掉，如果没有指定大小，默认就是无限大
代码示例：
>>>q = deque(maxlen=3)
>>>q.append(1)
>>>q.append(2)
>>>q.append(3)
>>>q
deque([1,2,3],maxlen=3)
>>>q.append(4)
>>>q
deque([2,3,4],maxlen=3)
>>>q=deque()
>>>q.append(1)
>>>q.append(2)
>>>q.append(3)
>>>q
deque([1,2,3])
>>>q.appendleft(4)
>>>q
deque([4,1,2,3])
>>>q.pop()
3
>>>q.popleft()
4
生成器yield的用法讲解
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
# print b
a, b = b, a + b
n = n + 1
'''
仅仅把 print b 改为了 yield b，就在保持简洁性的同时获得了 iterable 的效果。
>>> for n in fab(5): ... print n ... 1 1 2 3 5
简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。
1.4、怎样从一个集合中获得最大或者最小的N个元素列表
heapq模块有两个函数：nlargest和nsmallest()可以解决
代码：
import heapq
nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]
print(heapq.nlargest(3,nums))
print(heapq.lsmallest(3,nums))
两个函数都能接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：
代码：
portfolio = [
{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},
{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
cheap = heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])
expensive = heapq.nlargest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])
heapq的排序函数heapify
>>>nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]
>>>import heapq
>>>heapq.heapify(nums)
>>>nums
[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
>>>heapq.heappop(nums)
-4
如果是查找唯一的最大或者最小的话，可以直接使用min()和max()
如果N接近集合的大小的话，可以直接用sorted先排序再取sorted(items)[:N]或者sorted(items)[_N:]