30个非常实用的Python技巧

更新日期: 2019-08-11阅读: 2.2k标签: Python

Python 是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了 30 段代码,它们都是平常非常实用的技巧,我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。


1. 重复元素判定

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

def all_unique(lst):
return len(lst) == len(set(lst))


x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # True

2. 字符元素组成判定

检查两个字符串的组成元素是不是一样的。

from collections import Counter

def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)


anagram("abcd3", "3acdb") # True

3. 内存占用

下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。

import sys 

variable = 30
print(sys.getsizeof(variable)) # 24

4. 字节占用

下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。

def byte_size(string):
return(len(string.encode('utf-8')))


byte_size(':grinning:') # 4
byte_size('Hello World') # 11

5. 打印 N 次字符串

该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。

n = 2; 
s ="Programming";

print(s * n);
# ProgrammingProgramming

6. 大写第一个字母

以下代码块会使用 title() 方法,从而大写字符串中每一个单词的首字母。

s = "programming is awesome"

print(s.title())
# Programming Is Awesome

7. 分块

给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

from math import ceil

def chunk(lst, size):
return list(
map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))



chunk([1,2,3,4,5],2)
# [[1,2],[3,4],5]

8. 压缩

这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

def compact(lst):
return list(filter(bool, lst))


compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])
# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

9. 解包

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = zip(*array)
print(transposed)
# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

10. 链式对比

我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。

a = 3
print( 2 < a < 8) # True
print(1 == a < 2) # False

11. 逗号连接

下面的代码可以将列表连接成单个字符串,且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]

print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming

12. 元音统计

以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数,它是通过正则表达式做的。

import re

def count_vowels(str):
return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE)))

count_vowels('foobar') # 3
count_vowels('gym') # 0

13. 首字母小写

如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。

def decapitalize(string):
return str[:1].lower() + str[1:]


decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

14. 展开列表

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

def spread(arg):
ret = []
for i in arg:
if isinstance(i, list):
ret.extend(i)
else:
ret.append(i)
return ret

def deep_flatten(lst):
result = []
result.extend(
spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
return result


deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]

15. 列表的差

该方法将返回第一个列表的元素,其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

def difference(a, b):
set_a = set(a)
set_b = set(b)
comparison = set_a.difference(set_b)
return list(comparison)


difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]

16. 通过函数取差

如下方法首先会应用一个给定的函数,然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。

def difference_by(a, b, fn):
b = set(map(fn, b))
return [item for item in a if fn(item) not in b]


from math import floor
difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]
difference_by([{ 'x': 2 }, { 'x': 1 }], [{ 'x': 1 }], lambda v : v['x'])
# [ { x: 2 } ]

17. 链式函数调用

你可以在一行代码内调用多个函数。

def add(a, b):
return a + b

def subtract(a, b):
return a - b

a, b = 4, 5
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9

18. 检查重复项

如下代码将检查两个列表是不是有重复项。

def has_duplicates(lst):
return len(lst) != len(set(lst))


x = [1,2,3,4,5,5]
y = [1,2,3,4,5]
has_duplicates(x) # True
has_duplicates(y) # False

19. 合并两个字典

下面的方法将用于合并两个字典。

def merge_two_dicts(a, b):
c = a.copy() # make a copy of a
c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b
return c


a = { 'x': 1, 'y': 2}
b = { 'y': 3, 'z': 4}
print(merge_two_dicts(a, b))
# {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

在 Python 3.5 或更高版本中,我们也可以用以下方式合并字典:

def merge_dictionaries(a, b)
return {**a, **b}


a = { 'x': 1, 'y': 2}
b = { 'y': 3, 'z': 4}
print(merge_dictionaries(a, b))
# {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}

20. 将两个列表转化为字典

如下方法将会把两个列表转化为单个字典。

def to_dictionary(keys, values):
return dict(zip(keys, values))


keys = ["a", "b", "c"]
values = [2, 3, 4]
print(to_dictionary(keys, values))
# {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}

21. 使用枚举

我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

list = ["a", "b", "c", "d"]
for index, element in enumerate(list):
print("Value", element, "Index ", index, )

# ('Value', 'a', 'Index ', 0)
# ('Value', 'b', 'Index ', 1)
#('Value', 'c', 'Index ', 2)
# ('Value', 'd', 'Index ', 3)

22. 执行时间

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

import time

start_time = time.time()

a = 1
b = 2
c = a + b
print(c) #3

end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print("Time: ", total_time)

# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)

23.Try else

我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句,如果没有触发错误的话,这个子句就会被运行。

try:
2*3
except TypeError:
print("An exception was raised")
else:
print("Thank God, no exceptions were raised.")

#Thank God, no exceptions were raised.

24. 元素频率

下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。

def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)


list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
most_frequent(list)

25. 回文序列

以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列,它首先会把所有字母转化为小写,并移除非英文字母符号。最后,它会对比字符串与反向字符串是否相等,相等则表示为回文序列。

def palindrome(string):
from re import sub
s = sub('[\W_]', '', string.lower())
return s == s[::-1]


palindrome('taco cat') # True

26. 不使用 if-else 的计算子

这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作,它通过字典这一数据结构实现:

import operator
action = {
"+": operator.add,
"-": operator.sub,
"/": operator.truediv,
"*": operator.mul,
"**": pow
}
print(action['-'](50, 25)) # 25

27.Shuffle

该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

from copy import deepcopy
from random import randint

def shuffle(lst):
temp_lst = deepcopy(lst)
m = len(temp_lst)
while (m):
m -= 1
i = randint(0, m)
temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
return temp_lst


foo = [1,2,3]
shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]

28. 展开列表

将列表内的所有元素,包括子列表,都展开成一个列表。

def spread(arg):
ret = []
for i in arg:
if isinstance(i, list):
ret.extend(i)
else:
ret.append(i)
return ret


spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

29. 交换值

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

def swap(a, b):
return b, a

a, b = -1, 14
swap(a, b) # (14, -1)
spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

30. 字典默认值

通过 Key 取对应的 Value 值,可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值,那么如果遇到不存在的 Key,则会返回 None。

d = {'a': 1, 'b': 2}

print(d.get('c', 3)) # 3
作者:Fatos Morina
机器之心编译


链接: https://fly63.com/article/detial/6368

9 个用于前端开发的Python 框架:JavaScript 替代品

JavaScript 是 Web 开发领域里非常重要的技术之一,并且是每个开发者都必须掌握的技能。而我作为一个开始使用 Python 编程的人

25个超有用的Python代码段

Python是一种通用的高级编程语言。用它可以做许多事,比如开发桌面 GUI 应用程序、网站和 Web 应用程序等。作为一种高级编程语言,Python 还可以让你通过处理常见的编程任务来专注应用程序的核心功能。

如何选择异步Web Python框架

Python在3.4引入了 asyncio 库,3.6新增了关键字 async 和 await ,此后,异步框架迅速发展了起来,性能上能和Node.js比肩,除非是CPU密集型任务,否则没有理由不适用异步框架

11 个优秀的 Python 编译器和解释器

Python 是一门对初学者友好的编程语言,是一种多用途的、解释性的和面向对象的高级语言。它拥有非常小的程序集,非常易于学习、阅读和维护。其解释器可在Windows、Linux 和 Mac OS 等多种操作系统上使用

写 Python 代码不可不知的函数式编程技术

在 Python 中,函数是「头等公民」(first-class)。也就是说,函数与其他数据类型(如 int)处于平等地位。因而,我们可以将函数赋值给变量,也可以将其作为参数传入其他函数

Python 中 3 个不可思议的返回

Python 字典通过检查键值是否相等和比较哈希值来确定两个键是否相同.具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值.注意: 具有不同值的对象也可能具有相同的哈希值(哈希冲突)

Python 实现单例模式

而且上面这种方法只有第一次 get_instance() 的时候能给对象传递参数,总之有许多弊端。Python 提供了 __new__ 方法正好完美解决了这个问题,再加上锁,就能实现一个线程安全的单例模式:

常见Python的Web开发框架

web开发框架存在的意义就在于可以快速便捷的构建应用,而不用去在意那些没必要的技术细节,到2020年为止,基于Python创建的的web应用已经非常多了,国外知名的有youtube.com、instagram、reditt、国内有知乎、豆瓣等等

nodejs中怎么调用python函数?

每种语言都有自己的优势,互相结合起来各取所长程序执行起来效率更高或者说哪种实现方式较简单就用哪个,nodejs是利用子进程来调用系统命令或者文件,NodeJS子进程提供了与系统交互的重要接口,其主要API有: 标准输入

Python 错误和异常

在编写代码的时候,先不管出于什么原因,在运行阶段,可能都看到过一些错误的信息。这些信息当中(至少)有两种可区分的错误:语法错误 和 异常。

点击更多...

内容以共享、参考、研究为目的,不存在任何商业目的。其版权属原作者所有,如有侵权或违规,请与小编联系!情况属实本人将予以删除!