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！

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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。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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