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這18 個(gè) Python 高效編程小技巧,真香!

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初識(shí)Python語(yǔ)言,覺(jué)得python滿足了你上學(xué)時(shí)候?qū)幊陶Z(yǔ)言的所有要求。python語(yǔ)言的高效編程技巧讓那些曾經(jīng)苦逼學(xué)了四年c或者c++的人,興奮的不行不行的,終于解脫了。高級(jí)語(yǔ)言,如果做不到這樣,還扯啥高級(jí)呢?

 初識(shí)Python語(yǔ)言,覺(jué)得python滿足了你上學(xué)時(shí)候?qū)幊陶Z(yǔ)言的所有要求。python語(yǔ)言的高效編程技巧讓那些曾經(jīng)苦逼學(xué)了四年c或者c++的人,興奮的不行不行的,終于解脫了。高級(jí)語(yǔ)言,如果做不到這樣,還扯啥高級(jí)呢?

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01 交換變量

 

  1. >>>a=3 
  2.  
  3. >>>b=6 

這個(gè)情況如果要交換變量在c++中,肯定需要一個(gè)空變量。但是python不需要,只需一行,大家看清楚了

 

  1. >>>a,b=b,a 
  2.  
  3. >>>print(a)>>>6 
  4.  
  5. >>>ptint(b)>>>5 

02 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)

大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過(guò)列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對(duì)list comprehensions概念不是很熟悉——一個(gè)list comprehension就是一個(gè)更簡(jiǎn)短、簡(jiǎn)潔的創(chuàng)建一個(gè)list的方法。

 

  1. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5] 
  2.  
  3. >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ] 
  4.  
  5. >>> another_list 
  6. [2, 3, 4, 5, 6] 

自從python 3.1 起,我們可以用同樣的語(yǔ)法來(lái)創(chuàng)建集合和字典表:

 

  1. >>> # Set Comprehensions 
  2. >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8] 
  3.  
  4. >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 } 
  5.  
  6. >>> even_set 
  7. set([8, 2, 4]) 
  8.  
  9. >>> # Dict Comprehensions 
  10.  
  11. >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) } 
  12.  
  13. >>> d 
  14. {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True

在第一個(gè)例子里,我們以some_list為基礎(chǔ),創(chuàng)建了一個(gè)具有不重復(fù)元素的集合,而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里,我們創(chuàng)建了一個(gè)key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù),value是布爾型,用來(lái)指示key是否是偶數(shù)。這里另外一個(gè)值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡(jiǎn)單的用這種方法創(chuàng)建一個(gè)集合:

 

  1. >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4} 
  2.  
  3. >>> my_set 
  4. set([1, 2, 3, 4]) 

而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。

03 計(jì)數(shù)時(shí)使用Counter計(jì)數(shù)對(duì)象

這聽(tīng)起來(lái)顯而易見(jiàn),但經(jīng)常被人忘記。對(duì)于大多數(shù)程序員來(lái)說(shuō),數(shù)一個(gè)東西是一項(xiàng)很常見(jiàn)的任務(wù),而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡(jiǎn)單的完成這種任務(wù)。Python的collections類庫(kù)里有個(gè)內(nèi)置的dict類的子類,是專門來(lái)干這種事情的:

 

  1. >>> from collections import Counter 
  2. >>> c = Counter( hello world ) 
  3.  
  4. >>> c 
  5. Counter({ l : 3,  o : 2,    : 1,  e : 1,  d : 1,  h : 1,  r : 1,  w : 1}) 
  6.  
  7. >>> c.most_common(2) 
  8. [( l , 3), ( o , 2)] 

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式,被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理,可以使JSON串具有一定的可讀性,但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時(shí),它表現(xiàn)成一個(gè)很長(zhǎng)的、連續(xù)的一行時(shí),人的肉眼就很難觀看了。為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好,我們可以使用indent參數(shù)來(lái)輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺(tái)交互式編程或做日志時(shí),這尤其有用:

 

  1. >>> import json 
  2.  
  3. >>> print(json.dumps(data))  # No indention 
  4. {"status""OK""count": 2, "results": [{"age": 27, "name""Oz""lactose_intolerant"true}, {"age": 29, "name""Joe""lactose_intolerant"false}]} 
  5.  
  6. >>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention 
  7.  
  8.   "status""OK"
  9.   "count": 2, 
  10.   "results": [ 
  11.  
  12.     { 
  13.       "age": 27, 
  14.       "name""Oz"
  15.  
  16.       "lactose_intolerant"true 
  17.     }, 
  18.     { 
  19.       "age": 29, 
  20.  
  21.       "name""Joe"
  22.       "lactose_intolerant"false 
  23.     } 
  24.   ] 
  25.  

同樣,使用內(nèi)置的pprint模塊,也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。

05 解決FizzBuzz

前段時(shí)間Jeff Atwood 推廣了一個(gè)簡(jiǎn)單的編程練習(xí)叫FizzBuzz,問(wèn)題引用如下:

寫(xiě)一個(gè)程序,打印數(shù)字1到100,3的倍數(shù)打印“Fizz”來(lái)替換這個(gè)數(shù),5的倍數(shù)打印“Buzz”,對(duì)于既是3的倍數(shù)又是5的倍數(shù)的數(shù)字打印“FizzBuzz”。

這里就是一個(gè)簡(jiǎn)短的,有意思的方法解決這個(gè)問(wèn)題:

 

  1. for x in range(1,101): 
  2.     print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x 

06 if 語(yǔ)句在行內(nèi)

 

  1. print "Hello" if True else "World" 
  2. >>> Hello 

07 連接

下面的最后一種方式在綁定兩個(gè)不同類型的對(duì)象時(shí)顯得很cool。

 

  1. nfc = ["Packers""49ers"
  2. afc = ["Ravens""Patriots"
  3. print nfc + afc 
  4. >>> [ Packers ,  49ers ,  Ravens ,  Patriots ] 
  5.  
  6. print str(1) + " world" 
  7. >>> 1 world 
  8.  
  9. print `1` + " world" 
  10. >>> 1 world 
  11.  
  12. print 1, "world" 
  13. >>> 1 world 
  14. print nfc, 1 
  15. >>> [ Packers ,  49ers ] 1 

08 數(shù)值比較

這是我見(jiàn)過(guò)諸多語(yǔ)言中很少有的如此棒的簡(jiǎn)便法

 

  1. x = 2 
  2. if 3 > x > 1: 
  3.    print x 
  4. >>> 2 
  5. if 1 < x > 0: 
  6.    print x 
  7. >>> 2 

09 同時(shí)迭代兩個(gè)列表

  1. nfc = ["Packers""49ers"
  2. afc = ["Ravens""Patriots"
  3. for teama, teamb in zip(nfc, afc): 
  4.      print teama + " vs. " + teamb 
  5. >>> Packers vs. Ravens 
  6. >>> 49ers vs. Patriots 

10 帶索引的列表迭代

 

  1. teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"
  2. for index, team in enumerate(teams): 
  3.     print index, team 
  4. >>> 0 Packers 
  5. >>> 1 49ers 
  6. >>> 2 Ravens 
  7. >>> 3 Patriots 

11 列表推導(dǎo)式

已知一個(gè)列表,我們可以刷選出偶數(shù)列表方法:

 

  1. numbers = [1,2,3,4,5,6] 
  2. even = [] 
  3. for number in numbers: 
  4.     if number%2 == 0: 
  5.         even.append(number) 

轉(zhuǎn)變成如下:搜索公眾號(hào)頂級(jí)架構(gòu)師后臺(tái)回復(fù)“面試”,送你一份驚喜禮包。

 

  1. numbers = [1,2,3,4,5,6] 
  2. even = [number for number in numbers if number%2 == 0] 

12 字典推導(dǎo)

和列表推導(dǎo)類似,字典可以做同樣的工作:

 

  1. teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"
  2. print {key: value for value, key in enumerate(teams)} 
  3. >>> { 49ers : 1,  Ravens : 2,  Patriots : 3,  Packers : 0} 

13 初始化列表的值

 

  1. items = [0]*3 
  2. print items 
  3. >>> [0,0,0] 

14 列表轉(zhuǎn)換為字符串

 

  1. teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"
  2. print ", ".join(teams) 
  3. >>>  Packers, 49ers, Ravens, Patriots 

15 從字典中獲取元素

我承認(rèn)try/except代碼并不雅致,不過(guò)這里有一種簡(jiǎn)單方法,嘗試在字典中找key,如果沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)的alue將用第二個(gè)參數(shù)設(shè)為其變量值。

 

  1. data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 
  2. try: 
  3.    is_admin = data[ admin ] 
  4. except KeyError: 
  5.    is_admin = False 

替換成這樣

 

  1. data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 
  2. is_admin = data.get( admin , False

16 獲取列表的子集

有時(shí),你只需要列表中的部分元素,這里是一些獲取列表子集的方法。

 

  1. x = [1,2,3,4,5,6] 
  2. #前3個(gè) 
  3. print x[:3] 
  4. >>> [1,2,3] 
  5. #中間4個(gè) 
  6. print x[1:5] 
  7. >>> [2,3,4,5] 
  8. #最后3個(gè) 
  9. print x[3:] 
  10. >>> [4,5,6] 
  11. #奇數(shù)項(xiàng) 
  12. print x[::2] 
  13. >>> [1,3,5] 
  14. #偶數(shù)項(xiàng) 
  15. print x[1::2] 
  16. >>> [2,4,6] 

除了python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型外,在collection模塊同樣還包括一些特別的用例,在有些場(chǎng)合Counter非常實(shí)用。如果你參加過(guò)在這一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的實(shí)用之處。

 

  1. from collections import Counter 
  2. print Counter("hello"
  3. >>> Counter({ l : 2,  h : 1,  e : 1,  o : 1}) 

17 迭代工具

和collections庫(kù)一樣,還有一個(gè)庫(kù)叫itertools,對(duì)某些問(wèn)題真能高效地解決。其中一個(gè)用例是查找所有組合,他能告訴你在一個(gè)組中元素的所有不能的組合方式

 

  1. from itertools import combinations 
  2. teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"
  3. for game in combinations(teams, 2): 
  4.     print game 
  5. >>> ( Packers ,  49ers ) 
  6. >>> ( Packers ,  Ravens ) 
  7. >>> ( Packers ,  Patriots ) 
  8. >>> ( 49ers ,  Ravens ) 
  9. >>> ( 49ers ,  Patriots ) 
  10. >>> ( Ravens ,  Patriots ) 

18 False == True

比起實(shí)用技術(shù)來(lái)說(shuō)這是一個(gè)很有趣的事,在python中,True和False是全局變量,因此:

 

  1. False = True 
  2. if False
  3.    print "Hello" 
  4. else
  5.    print "World" 
  6. >>> Hello 

 

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘
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