数据结构
函数式编程工具
对于列表来讲，有三个内置函数非常有用: filter(), map(), 以及reduce()。
filter(function, sequence)返回function(item)为true的子序列。会尽量返回和sequence相同的类型）。sequence是string或者tuple时返回相同类型，其他情况返回list 。实例：返回能被3或者5整除的序列:
#!python
>>> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0
...
>>> list(filter(f, range(2, 25)))
[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]
map(function, sequence) 为每个元素调用 function(item)，并将返回值组成一个列表返回。例如计算立方:
#!python
>>> def cube(x): return x*x*x
...
>>> list(map(cube, range(1, 11)))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
函数需要多个参数，可以传入对应的序列。如果参数和序列数不匹配，则按最短长度来处理。如果传入的序列长度不匹配，则用None不全。例如:
#!python
>>> seq = range(8)
>>> def add(x, y): return x+y
...
>>> list(map(add, seq, seq))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
>>> seq1 = range(8)
>>> seq2 = range(10)
>>> list(map(add, seq1, seq2))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
>>> list(map(add, seq1, seq, seq2))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-2ddf805a1583> in <module>()
----> 1 list(map(add, seq1, seq, seq2))
TypeError: add() takes 2 positional arguments but 3 were given
reduce(function, sequence) 先以序列的前两个元素调用函数function，再以返回值和第三个参数调用，以此类推。比如计算 1 到 10 的整数之和:
#!python
>>> from functools import reduce
>>> def add(x,y): return x+y
...
>>> reduce(add, range(1, 11))
55
如果序列中只有一个元素，就返回该元素，如果序列是空的，就报异常TypeError:
#!python
>>> reduce(add, [])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value
>>> reduce(add, [3])
3
可以传入第三个参数作为默认值。如果序列是空就返回默认值。
#!python
>>> def sum(seq):
... def add(x,y): return x+y
... return reduce(add, seq, 0)
...
>>> sum(range(1, 11))
55
>>> sum([])
0
不要像示例这样定义 sum()，内置的 sum(sequence) 函数更好用。
del 语句
del可基于索引而不是值来删除元素。：del 语句。与 pop() 方法不同，它不返回值。del 还可以从列表中删除区间或清空整个列表。例如:
#!python
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
del 也可以删除整个变量:
#!python
>>> del a
此后再引用a会引发错误。
元组和序列
链表和字符串有很多通用的属性，例如索引和切割操作。它们都属于序列类型(参见 Sequence Types — str, unicode, list, tuple, bytearray, buffer, xrange https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#typesseq)。Python在进化时也可能会加入其它的序列类型。
元组由逗号分隔的值组成:
#!python
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
元组在输出时总是有括号的，嵌套元组可以清晰展示。在输入时可以没有括号，清晰起见，建议尽量添加括号。不能给元组的的元素赋值，但可以创建包含可变对象的元组，比如列表。
元组是不可变的，通常用于包含不同类型的元素，并通过解包或索引访问(collections模块中namedtuple中可以通过属性访问）。列表是可变的，元素通常是相同的类型，用于迭代。
空的括号可以创建空元组；要创建一个单元素元组可以在值后面跟一个逗号单元素元组。丑陋，但是有效。例如:
#!python
>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)
>>> ('hello',)
('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 (tuple packing)的例子：值12345，54321 和 'hello!' 被封装进元组。其逆操作如下:
#!python
>>> x, y, z = t
等号右边可以是任何序列，即序列解包。序列解包要求左侧的变量数目与序列的元素个数相同。
集合
集合是无序不重复元素的集。基本用法有关系测试和去重。集合还支持 union(联合)，intersection(交)，difference(差)和 sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。
大括号或set()函数可以用来创建集合。注意：想要创建空集合只能使用 set() 而不是 {}。
#!python
>>> 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'])
类似列表推导式，集合也可以使用推导式:
#!python
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
字典
字典 (参见 Mapping Types — dict )。字典在一些语言中称为联合内存 (associative memories) 或联合数组 (associative arrays)。字典以key为索引，key可以是任意不可变类型，通常为字符串或数值。
可以把字典看做无序的键：值对 (key:value对)集合。{}创建空的字典。key:value的格式，以逗号分割。
字典的主要操作是依据key来读写值。用 del 可以删除key:value对。读不存在的key取值会导致错误。
keys() 返回字典中所有关键字组成的无序列表。使用 in 可以判断成员关系。
这里是使用字典的一个小示例:
#!python
>>> 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()
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
dict() 构造函数可以直接从 key-value 序列中创建字典:
#!python
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典:
#!python
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果关键字都是简单的字符串，可通过关键字参数指定 key-value 对:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
序列和其它类型比较
序列对象可以与相同类型的其它对象比较。比较基于字典序：首先比较前两个元素，如果不同，就决定了比较的结果；如果相同，就比较后两个元素，依此类推，直到有序列结束。如果两个元素是同样类型的序列，就递归比较。如果两个序列的所有子项都相等则序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列，较短的序列就小于另一个。字符串的字典序基于ASCII。
#!python
(1, 2, 3) < (1, 2, 4)
[1, 2, 3] < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)
(1, 2) < (1, 2, -1)
(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
注意可以比较不同类型的对象也是合法的。比较结果是确定的但是比较随意： 基于类型名(Python未来版本中可能发生变化)排序。因此，列表始终小于字符串，字符串总是小于元组，等等。 不同数值类型按照它们的值比较，所以 0 等于 0.0，等等。
参考资料
- 讨论qq群144081101 591302926 567351477 钉钉免费群21745728
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计算不同版本人脸识别框的重合面积
现有某图片，版本1识别的坐标为：(60, 188, 260, 387)，版本2识别的坐标为(106, 291, 340, 530)))。格式为left, top, right, buttom。
请计算：公共的像素总数，版本1的像素总数，版本2的像素总数，版本1的重合面积比例，版本2的重合面积比例.
参考代码：
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: xurongzhong#126.com wechat:pythontesting qq:37391319
# 技术支持 钉钉群：21745728(可以加钉钉pythontesting邀请加入)
# qq群：144081101 591302926 567351477
# CreateDate: 2018-6-07
def get_area(pos):
left, top, right, buttom = pos
left = max(0, left)
top = max(0, top)
width = right - left
height = buttom - top
return (width*height, left, top, right, buttom)
def overlap(pos1, pos2):
area1, left1, top1, right1, buttom1 = get_area(pos1)
area2, left2, top2, right2, buttom2 = get_area(pos2)
left = max(left1, left2)
top = max(top1, top2)
left = max(0, left)
top = max(0, top)
right = min(right1, right2)
buttom = min(buttom1, buttom2)
if right <= left or buttom <= top:
area = 0
else:
area = (right - left)*(buttom - top)
return (area, area1, area2, float(area)/area1, float(area)/area2)
print(overlap((60, 188, 260, 387), (106, 291, 340, 530)))
执行
#!python
$ python3 overlap.py
(14784, 39800, 55926, 0.3714572864321608, 0.2643493187426242)
1群
