可现学现用的10个Python技巧

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开发 后端
本文介绍的10个Python代码段可以用作你日常工作的参考。

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【51CTO.com快译】据Stack Overflow声称,Python是增长最快的编程语言。《福布斯》的最新文章称,Python去年的增长幅度高达456%。Netflix使用Python,IBM使用Python另外成百上千家公司都在使用Python。别忘了Dropbox。Dropbox也是用Python开发的。据Dice的研究显示,Python也是热门的必备技能之一;从《编程语言人气指数》来看,它也是世界上最受欢迎的编程语言。

与其他编程语言相比,Python具有的一些优点包括:

  • 与主要的平台和操作系统兼容
  • 有许多开源框架和工具
  • 可读且可维护的代码
  • 强大的标准库
  • 标准的测试驱动型开发

本文将介绍10个实用的代码技巧,它们可帮助你完成日常任务。

1. 连接字符串

你需要连接字符串列表时,可以通过逐个添加每个元素、使用for loop来实现此目的。但这么做效率很低,列表很长的话更是如此。在Python中,字符串不可变,因此对于每一对连接而言,必须将左右字符串复制到新字符串中。

一种更好的方法是使用join()函数,如下所示: 

  1. characters = ['p''y''t''h''o''n' 
  2. word = "".join(characters)  
  3. print(word) # python 

2. 使用列表推导

列表推导用于从其他可迭代对象(iterable)创建新列表。列表推导返回列表时,它们由包含表达式的方括号组成,该表达式针对每个元素连同for loop加以执行,以便对每个元素执行迭代处理。列表推导速度更快,因为它针对Python解释器进行了优化,以便循环期间发现可预测的模式。

比如,假设使用列表推导来查找前五个整数的平方。 

  1. m = [x ** 2 for x in range(5)]  
  2. print(m) # [0, 1, 4, 9, 16] 

现在,假设使用列表推导从两个列表中查找通用数字: 

  1. list_a = [1, 2, 3, 4]  
  2. list_b = [2, 3, 4, 5]  
  3. common_num = [a for a in list_a for b in list_b if a == b]  
  4. print(common_num) # [2, 3, 4] 

3. 用enumerate()进行迭代

enumerate()方法为可迭代对象添加一个计数器,并以枚举对象的形式返回。

不妨解决通常名为Fizz Buzz问题的经典编码面试问题。

编写一个程序来打印输出列表中的数字;如果是“3”的倍数,输出“fizz”,而不是输出数字;如果是“5”的倍数,输出“buzz”;如果同时是3和5的倍数,输出“fizzbuzz”。 

  1. numbers = [30, 42, 28, 50, 15]  
  2. for i, num in enumerate(numbers):  
  3. if num % 3 == 0 and num % 5 == 0:  
  4. numbers[i] = 'fizzbuzz'  
  5. elif num % 3 == 0:  
  6. numbers[i] = 'fizz'  
  7. elif num % 5 == 0:  
  8. numbers[i] = 'buzz'  
  9. print(numbers) # ['fizzbuzz''fizz', 28, 'buzz''fizzbuzz'

4. 处理列表时使用zip

假设你被赋予一项任务,合并长度相同的多个列表,并打印输出结果?同样,有一种更通用的方法获得所需的结果,只需使用zip(),如以下代码所示: 

  1. countries = ['France''Germany''Canada' 
  2. capitals = ['Paris''Berlin''Ottawa' 
  3. for country, capital in zip(countries,capitals):  
  4. print(country, capital) # France Paris  
  5. Germany Berlin  
  6. Canada Ottawa 

5. 使用itertools

Python itertools模块是用于处理迭代器(iterator)的一系列工具。迭代器有多个工具可用于生成输入数据的可迭代对象序列。此处以itertools.combinations()为例。itertools.combinations()用于构建组合。这些也是输入值的可能分组。

不妨举一个实际例子来阐明上面这点。

假设四支球队参加比赛。在小组赛阶段,每支球队与另外每支球队对抗。你的任务是为彼此对抗的每支球队排出所有可能的组合。

不妨看一下以下代码: 

  1. import itertools  
  2. friends = ['Team 1''Team 2''Team 3''Team 4' 
  3. list(itertools.combinations(friends, r=2)) # [('Team 1''Team 2'), ('Team 1''Team 3'), ('Team 1''Team 4'), ('Team 2''Team 3'), ('Team 2''Team 4'), ('Team 3''Team 4')] 

要注意的重要一点是,值的顺序并不重要。由于('Team 1','Team 2')和('Team 2','Team 1')代表同一对,所以输出列表中仅包含其中一个。同样,我们可以使用itertools.permutations()以及该模块中的其他函数。想了解更完整的内容,参阅这篇教程(https://medium.com/@jasonrigden/a-guide-to-python-itertools-82e5a306cdf8)。

6. 使用Python集合

Python集合是容器数据类型,即列表、组集、元组和字典。集合模块提供了高性能的数据类型以改进你的代码,大大简化任务。集合模块提供了许多函数。我在此处将使用Counter()函数。

Counter()函数拿来可迭代对象(比如列表或元组)后返回Counter Dictionary。字典的键将是可迭代对象中的独特元素,而每个键的值将是可迭代对象中的元素计数。

想创建counter对象,将可迭代对象(列表)传递给Counter()函数,如以下代码所示: 

  1. from collections import Countercount = Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])  
  2. print(count) # Counter({'b': 3, 'c': 2, 'd': 2, 'a': 1}) 

想了解更完整的内容,参阅我的Python集合教程(https://towardsdatascience.com/a-hands-on-guide-to-python-collections-aa350cb399e3)。

7. 将两个列表转换成字典

假设我们有两个列表,一个列表包含学生的姓名,第二个列表包含学生的分数。不妨看看如何将这两个列表转换成一个字典。使用zip函数,可以使用以下代码完成此操作: 

  1. students = ["Peter""Julia""Alex" 
  2. marks = [84, 65, 77]  
  3. dictionary = dict(zip(students, marks))  
  4. print(dictionary) # {'Peter': 84, 'Julia': 65, 'Alex': 77} 

8. 使用Python生成器

生成器函数让你可以声明行为类似迭代器的函数。它们让程序员能够以快速、简单和简洁的方式生成迭代器。不妨举例解释这个概念。

假设你需要为前100000000个完美平方数求总和,从1开始。

是不是看起来很简单?使用列表推导很容易做到这一点,但问题是输入量很大。不妨看看以下代码: 

  1. t1 = time.clock()  
  2. sum([i * i for i in range(1, 100000000)])  
  3. t2 = time.clock()  
  4. time_diff = t2 - t1  
  5. print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # It took 13.197494000000006 Secs to execute this method 

增加需要求和的完美平方数时,我们意识到:由于较长的计算时间,这个方法行不通。这时候Python生成器可助一臂之力。将方括号换成圆括号后,我们将列表推导变成了生成器表达式。现在不妨计算所花的时间: 

  1. t1 = time.clock()  
  2. sum((i * i for i in range(1, 100000000)))  
  3. t2 = time.clock()  
  4. time_diff = t2 - t1  
  5. print(f"It took {time_diff} Secs to execute this method") # It took 9.53867000000001 Secs to execute this method 

可以看到,所花的时间已大幅缩短。如果是更庞大的输入,这个效果会更显著。

9. 从函数返回多个值

Python能够从函数调用返回多个值,这是许多其他流行的编程语言缺少的功能。在这种情况下,返回值应是逗号分隔的值列表,然后Python构造一个元组并将其返回给调用方。 不妨看看以下代码: 

  1. def multiplication_division(num1, num2):  
  2. return num1*num2, num1/num2  
  3. product, division = multiplication_division(15, 3)  
  4. print("Product=", product, "Quotient =", division) # Product= 45 Quotient = 5.0 

10. 使用sorted()函数

Python中对任何序列进行排序很容易,只需使用内置方法sorted(),它为你完成了所有棘手的工作。sorted()可对任何序列(列表和元组)进行排序,始终返回元素以排序的方式显示的列表。不妨看看对数字列表进行升序排序。

  1. sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5] 

另举一个例子,对字符串列表进行降序排序。

  1. sorted(['france''germany''canada''india''china'], reverse=True) # ['india''germany''france''china''canada'

原文标题:10 Python Tips and Tricks You Should Learn Today,作者:Abhinav Sagar

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

 

责任编辑:庞桂玉 来源: 51CTO
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