python 3 如何提取list中值

$ pythonPython 273 (default, Mar 14 2014, 11:57:14) [GCC 472] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information>>> lst=[ '11', '1', '100', '10\n', '11', '2', '200', '20\n', '11', '3', '300', '30\n', '11', '4', '400', '40\n']>>> # 第一步：将数据组织成方便使用的结构>>> data = [ map(int, lst[i4:(i+1)4]) for i in xrange(len(lst)/4) ]>>> data[[11, 1, 100, 10], [11, 2, 200, 20], [11, 3, 300, 30], [11, 4, 400, 40]]>>> # 第二步就直接简单地计算好了>>> 1 sum([x[2] for x in data]) / len(data)2500>>> 1 sum([x[3] for x in data]) / len(data)250>>>

或者在要处理很多月份，并有按月计算的需求时：按月-数据的字典结构组织数据并设一个计算平均值的函数就更简单了

123456789101112131415161718192021222324

>>> lst=[ '11', '1', '100', '10\n', '11', '2', '200', '20\n', '11', '3', '300', '30\n', '11', '4', '400', '40\n', '12', '1', '120', '12\n', '12', '2', '230', '23\n', '12', '3', '340', '34\n', '12', '4', '450', '45\n', ]>>> >>> data = {}>>> for x in [ map(int, lst[i4:(i+1)4]) for i in xrange(len(lst)/4) ]: datasetdefault(x[0], [])append(x[1:]) >>> def avg(serial): return 1 sum(serial) / len(serial) >>> avg([x[1] for x in data[12]]) # 计算12月的第二个数据的平均值2850>>>

稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。

import urllib #python中用于获取网站的模块

import urllib2, cookielib

有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：

cj = cookielibCookieJar ( )

opener = urllib2build_opener( urllib2>

定义这个字典为变量d

那么拿到这个“klines”节点元素中列表的指定值就可以通过下标或是遍历通过特异性关键字获取。

但是从你的截图上看，感觉d["klines"]不是一个标准的列表，里面的各个元素之间并没有用“,”分割

你可以通过for i in d["klines"]遍历d["klines"]中的每个元素，然后获取你的目标对象

界面自动化是相当困难的，成本也高

测试还不如在代码里多加点辅助代码，测试的时候不依赖界面就方便了

另wpf的mvvm模式之所以受欢迎，原因之一就是因为对测试的友好，大多数情况下要相信binding的可靠性（因为这是由微软保证）测试只需要验证数据即可

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