今天给大家带来一些30秒就能学会的代码片段,这些代码潜力无限,蕴含了丰富的python编程思维,应用领域非常广泛,而且学起来非常简单。解读:根据给定的长和宽,以及初始值,返回一个二维列表。 def initialize_2d_list(w, h, val=None): return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]
例: >>> initialize_2d_list(2,2) [[None, None], [None, None]]
>>> initialize_2d_list(2,2,0) [[0, 0], [0, 0]]
解读:使用一个函数应用到一个数组的每个元素上,使得这个数组被切割成两个部分。如果说,函数应用到元素上返回的值为True,则该元素被切割到第一部分,否则分为第二部分。 def bifurcate_by(lst, fn): return [ [x for x in lst if fn(x)], [x for x in lst if not fn(x)] ]
例: >>> bifurcate_by(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], lambda x: x[0] == 'b') [['beep', 'boop', 'bar'], ['foo']]
解读: 两个数组在被一个函数应用后,从第一个数组中提取出共有的元素的原元素组成一个新的数组。 def intersection_by(a, b, fn): _b = set(map(fn, b)) return [item for item in a if fn(item) in _b]
例: >>> from math import floor >>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) [2.1]
解读:返回数组中最大值的下标。 def max_element_index(arr): return arr.index(max(arr))
例: >>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0]) 4
解读:找出两个数组中不同的元素,并合成为一个新的数组。 def symmetric_difference(a, b): _a, _b = set(a), set(b) return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a]
例: >>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4]) [3, 4]
解读:如果 num 落在一段数字范围内,则返回num,否则返回离这个范围最近的边界: def clamp_number(num,a,b): return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))
例: >> clamp_number(2,3,10) 3
>> clamp_number(7,3,10) 7
>> clamp_number(124,3,10) 10
解读:使用对象的键重新创建对象,并运行函数为每个对象的键创建值。 使用dict.keys()遍历对象的键, 通过函数生成一个新的值。 def map_values(obj, fn): ret = {} for key in obj.keys(): ret[key] = fn(obj[key]) return ret
例:
>>> users = { ... 'fred': { 'user': 'fred', 'age': 40 }, ... 'pebbles': { 'user': 'pebbles', 'age': 1 } ... }
>>> map_values(users, lambda u : u['age']) {'fred': 40, 'pebbles': 1}
>>> map_values(users, lambda u : u['age']+1) {'fred': 41, 'pebbles': 2}
解读: 将英文单词的首字母大写改为小写。 upper_rest参数:设定是否将除首字母外的其他字母大小写转换。 def decapitalize(s, upper_rest=False): return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:])
例: >>> decapitalize('FooBar') 'fooBar'
>>> decapitalize('FooBar', True) 'fOOBAR'
解读:对列表中的各个字典里相同键值的对象求和。 def sum_by(lst, fn): return sum(map(fn,lst))
例: >>> sum_by([{ 'n': 4 }, { 'n': 2 }, { 'n': 8 }], lambda v : v['n']) 14
解读:求出列表中某个数出现的次数和。 def count_occurrences(lst, val): return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)])
例: >>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1) 3
对一个列表根据所需要的大小进行细分:
效果如下: chunk([1,2,3,4,5],2) # [[1,2],[3,4],5]
return中,map的第二个参数是一个列表,map会将列表中的每一个元素用于调用第一个参数的 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 同样是一则关于map的应用,将整形数字拆分到数组中: def digitize(n): return list(map(int, str(n)))
效果如下: 它将整形数字n转化为字符串后,还自动对该字符串进行了序列化分割,最后将元素应用到map的第一个参数中,转化为整形后返回。 还记得菲波那切数列吗,前两个数的和为第三个数的值,如0、1、1、2、3、5、8、13....
如果使用递归来实现这个算法,效率非常低下,我们使用非递归的方式实现: 效果如下: fibonacci(7) # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
这样看是很简单,但是思维要绕的过来哦。
批量统一变量名称或者字符串格式。
效果如下: snake('camelCase')# 'camel_case'
snake('some text')# 'some_text'
snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
snake('AllThe-small Things')# 'all_the_small_things'
re.sub用于替换字符串中的匹配项。这里其实是一个“套娃”用法,一开始可能不太好理解,需要慢慢理解。
第一个替换,是将s字符串中,使用' '替换'-'。 第二个替换,是针对第一个替换后的字符串,对符合'([A-Z]+)'正则表达式的字符区段(全大写的单词)用r' \1'替换,也就是用空格区分开每一个单词。 第三个替换,是对第二个替换后的字符串,对符合'([A-Z][a-z]+)'正则表达式的字符区段(也就是首字母大写,其他字母小写的词语)用r' \1'替换,也是将单词用空格分隔开。 我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。
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