许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python,它是一种十分流行的语言。 Python流行的部分原因在于简单易学。 本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段。 1. 唯一性 以下方法可以检查给定列表是否有重复的地方,可用set()的属性将其从列表中删除。 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) # Falseall_unique(y) # True 2. 变位词(相同字母异序词) 此方法可用于检查两个字符串是否为变位词。 from collections import Counterdef anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second)anagram('abcd3', '3acdb') # True 3. 内存 此代码段可用于检查对象的内存使用情况。 import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24 4. 字节大小 此方法可输出字符串的字节大小。 def byte_size(string): return(len(string.encode('utf-8')))byte_size('') # 4byte_size('Hello World') # 11 5. 打印N次字符串 此代码段无需经过循环操作便可多次打印字符串。 n = 2; s ='Programming'; print(s * n); # ProgrammingProgramming 6. 首字母大写 以下代码片段只利用了title(),就能将字符串中每个单词的首字母大写。 s = 'programming is awesome'print(s.title()) # Programming Is Awesome 7. 列表细分 该方法将列表细分为特定大小的列表。 def chunk(list, size): return [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)] 8. 压缩 以下代码使用filter()从,将错误值(False、None、0和“ ”)从列表中删除。 def compact(lst): return list(filter(bool, lst))compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]) # [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ] 9. 计数 以下代码可用于调换2D数组排列。 array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]transposed = zip(*array)print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')] 10. 链式比较 以下代码可对各种运算符进行多次比较。 a = 3print( 2 < a < 8) # Trueprint(1 == a < 2) # False 11. 逗号分隔 此代码段可将字符串列表转换为单个字符串,同时将列表中的每个元素用逗号隔开。 hobbies = ['basketball', 'football', 'swimming']print('My hobbies are: ' + ', '.join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming 12. 元音计数 此方法可计算字符串中元音(“a”、“e”、“i”、“o”、“u”)的数目。 import redef count_vowels(str): return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE))count_vowels('foobar') # 3count_vowels('gym') # 0 13. 首字母小写 此方法可将给定字符串的首字母转换为小写模式。 def decapitalize(string): return str[:1].lower() + str[1:] decapitalize('FooBar') # 'fooBar'decapitalize('FooBar') # 'fooBar' 14. 展开列表 下列代码采用了递归法展开潜在的深层列表。 def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retdef deep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5] 15. 寻找差异 此方法仅保留第一个迭代中的值来查找两个迭代之间的差异 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. 输出差异 以下方法利用已有函数,寻找并输出两个列表之间的差异。 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 floordifference_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 以下方法可以实现在一行中调用多个函数 def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a – ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9 18. 重复值存在与否 以下方法利用set()只包含唯一元素的特性来检查列表是否存在重复值。 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) # Truehas_duplicates(y) # False 19. 合并字库 以下方法可将两个字库合并。 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 ca = { 'x': 1, 'y': 2}b = { 'y': 3, 'z': 4}print(merge_two_dicts(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4} 在Python3.5及升级版中,也可按下列方式执行步骤代码: 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. 将两个列表转换为字库 以下方法可将两个列表转换为字库。 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. 列举 以下代码段可以采用列举的方式来获取列表的值和索引。 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. 时间成本 以下代码可计算执行特定代码所需的时间。 import timestart_time = time.time()a = 1b = 2c = a + bprint(c) #3end_time = time.time()total_time = end_time - start_timeprint('Time: ', total_time)# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05) 23. Try else语句 可将else句作为try/except语句的一部分,如果没有异常情况,则执行else语句。 try: 2*3except TypeError: print('An exception was raised')else: print('Thank God, no exceptions were raised.')#Thank God, no exceptions were raised. 24. 出现频率最高的元素 此方法将输出列表中出镜率最高的元素。 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(正反读有一样的字符串) 以下代码检查给定字符串是否为回文。首先将字符串转换为小写,然后从中删除非字母字符,最后将新字符串版本与原版本进行比对。 def palindrome(string): from re import sub s = sub('[\W_]', '', string.lower()) return s == s[::-1]palindrome('taco cat') # True 26. 不用if-else语句的计算器 以下代码片段展示了如何在不用if-else条件语句的情况下,编写简易计算器。 import operatoraction = { '+': operator.add, '-': operator.sub, '/': operator.truediv, '*': operator.mul, '**': pow}print(action['-'](50, 25)) # 25 27. 随机排序 该算法采用Fisher-Yates algorithm对新列表中的元素进行随机排序。 from copy import deepcopyfrom random import randintdef 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_lstfoo = [1,2,3]shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3] 28. 展开列表 此方法将类似javascript中[].concat(…arr)这样的列表展开。 def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retspread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 29. 交换变量 此方法为能在不使用额外变量的情况下快速交换两种变量。 def swap(a, b): return b, aa, b = -1, 14swap(a, b) # (14, -1) 30. 获取丢失部分的默认值 以下代码可在所需对象不在字库范围内的情况下获取默认值。 d = {'a': 1, 'b': 2}print(d.get('c', 3)) # 3 本文只简单介绍了一些能在日常工作中帮到我们的方法。但内容都主要立足于GitHub 存储库: ,该存储库还包含了有关Python及其他语言和技术行之有效的代码。 |
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