5 個越早知道越好的 Python 特性
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Python 是近十年來興起的編程語言,并且被證明是一種非常強大的語言。我用 Python 構(gòu)建了很多應(yīng)用程序,從交互式地圖到區(qū)塊鏈。Python 有很多特性,初學(xué)者很難一開始就掌握所有的特性。
即使你是一個從其他語言(如 C 或 MATLAB)轉(zhuǎn)換過來的程序員,用更高抽象級別的 Python 編寫代碼絕對是另一種體驗?;仡櫰饋恚泻芏?Python 特性如果我能早點知道,肯定能少走不少彎路?,F(xiàn)在我想要重點介紹其中五個最重要的特性。
1.理解 List——壓縮代碼
很多人會將 lambda、map 和 filter 作為 Python 的「技巧」,每個初學(xué)者都應(yīng)該學(xué)習(xí)這些技巧。雖然我相信它們是我們應(yīng)該掌握的特性,但我發(fā)現(xiàn)由于缺乏靈活性,它們在大多數(shù)時候并不特別有用。
Lambda 是一種在一行中組合函數(shù)以供一次性使用的方法。如果函數(shù)被多次調(diào)用,性能將受到影響。另一方面,map 將函數(shù)應(yīng)用于列表中的所有元素,而 filter 將獲取滿足用戶定義條件的集合中元素的子集。
- add_func = lambda z: z ** 2
- is_odd = lambda z: z%2 == 1
- multiply = lambda x,y: x*y
- aList = list(range(10))
- print(aList)
- # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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列表理解是一種簡潔而靈活的方法,可以使用靈活的表達(dá)式和條件從其他列表創(chuàng)建列表。它是由方括號構(gòu)造的,它有一個表達(dá)式或一個函數(shù),只有當(dāng)元素滿足某個條件時,該表達(dá)式或函數(shù)才應(yīng)用于列表中的每個元素。它還可以嵌套來處理嵌套列表,并且比使用 map 和 filter 靈活得多。
- # Syntax of list comprehension
- [ expression(x) for x in aList if optional_condition(x) ]
- print(list(map(add_func, aList)))
- print([x ** 2 for x in aList])
- # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
- # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
- print(list(filter(is_odd, aList)))
- print([x for x in aList if x%2 == 1])
- # [1, 3, 5, 7, 9]
- # [1, 3, 5, 7, 9]
2.列表循環(huán)
Python 允許使用負(fù)索引,其中 Altruts [-1]== Altrue[LeN(Listor)-1 ]。因此,我們可以通過調(diào)用 a list[-2] 等獲得列表中的倒數(shù)第二個元素。
我們還可以使用語法 aList[start:end:step] 對列表進(jìn)行切片,其中包含起始元素,但不包含結(jié)束元素。因此,aList[2:5] 的結(jié)果是 [2,3,4]。我們也可以通過調(diào)用 a list[::-1] 來反轉(zhuǎn)列表,我發(fā)現(xiàn)這種技術(shù)非常優(yōu)雅。
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列表也可以分解成單獨的元素,或者使用星號將元素和子列表混合。
- a, b, c, d = aList[0:4]
- print(f'a = {a}, b = , c = {c}, d = k6zqhab033oa')
- # a = 0, b = 1, c = 2, d = 3
- a, *b, c, d = aList
- print(f'a = {a}, b = , c = {c}, d = k6zqhab033oa')
- # a = 0, b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], c = 8, d = 9
3.壓縮和枚舉:for 循環(huán)
Zip 函數(shù)創(chuàng)建一個迭代器,該迭代器聚合來自多個列表的元素。它允許在 for 循環(huán)中并行遍歷列表并并行排序。它可以用星號來解壓縮。
- numList = [0, 1, 2]
- engList = ['zero', 'one', 'two']
- espList = ['cero', 'uno', 'dos']
- print(list(zip(numList, engList, espList)))
- # [(0, 'zero', 'cero'), (1, 'one', 'uno'), (2, 'two', 'dos')]
- for num, eng, esp in zip(numList, engList, espList):
- print(f'{num} is {eng} in English and {esp} in Spanish.')
- # 0 is zero in English and cero in Spanish.
- # 1 is one in English and uno in Spanish.
- # 2 is two in English and dos in Spanish.
- Eng = list(zip(engList, espList, numList))
- Eng.sort() # sort by engList
- a, b, c = zip(*Eng)
- print(a)
- print(b)
- print(c)
- # ('one', 'two', 'zero')
- # ('uno', 'dos', 'cero')
- # (1, 2, 0)
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枚舉一開始可能看起來有點嚇人,但在許多情況下它是非常方便的。它是一個經(jīng)常在 for 循環(huán)中使用的自動計數(shù)器,不需要在 for 循環(huán)中創(chuàng)建和初始化計數(shù)器變量 by counter=0 和 counter+=1。枚舉和 zip 是構(gòu)造 for 循環(huán)時最強大的兩個工具。
- upperCase = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
- lowerCase = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
- for i, (upper, lower) in enumerate(zip(upperCase, lowerCase), 1):
- print(f'{i}: {upper} and {lower}.')
- # 1: A and a.
- # 2: B and b.
- # 3: C and c.
- # 4: D and d.
- # 5: E and e.
- # 6: F and f.
4.生成器:內(nèi)存效率
當(dāng)我們打算對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,但希望避免同時分配所有結(jié)果所需的內(nèi)存時,會使用生成器。換句話說,它們會動態(tài)生成值,而不會將以前的值存儲在內(nèi)存中,因此我們只能對它們進(jìn)行一次迭代。
它們通常用于讀取大文件或使用關(guān)鍵字 yield 生成無限序列。我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)它在我的大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)項目中很有用。
- def gen(n): # an infinite sequence generator that generates integers >= n
- while True:
- yield n
- n += 1
- G = gen(3) # starts at 3
- print(next(G)) # 3
- print(next(G)) # 4
- print(next(G)) # 5
- print(next(G)) # 6
5.虛擬環(huán)境:isolation
如果你讀完本文中只記得其中一條,那么應(yīng)該是虛擬環(huán)境的使用。
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Python 應(yīng)用程序通常使用很多不同的包,這些包來不同的開發(fā)人員,具有復(fù)雜的依賴關(guān)系。不同的應(yīng)用程序是使用特定的庫設(shè)置開發(fā)的,其中的結(jié)果不能使用其他庫版本復(fù)制。不存在一次安裝就滿足所有應(yīng)用要求的情況。
- conda create -n venv pip python=3.7 # select python version
- source activate venv
- ...
- source deactivate
因此,為每個應(yīng)用程序創(chuàng)建獨立的獨立虛擬環(huán)境 venv 是非常重要的,這可以使用 pip 或 conda 來完成。