Python 30秒就能学会的漂亮短代码

开发 前端
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。

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。

1."二维列表"

解读:根据给定的长和宽,以及初始值,返回一个二维列表。

  1. def initialize_2d_list(w, h, val=None): 
  2.     return [[val for x in range(w)] for y in range(h)] 

例:

  1. >>> initialize_2d_list(2,2
  2. [[None, None], [None, None]] 
  3.  
  4. >>> initialize_2d_list(2,2,0
  5. [[00], [00]] 

2.函数切割数组

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。

  1. def bifurcate_by(lst, fn): 
  2.     return [ 
  3.       [x for x in lst if fn(x)], 
  4.       [x for x in lst if not fn(x)] 
  5.     ] 

例:

  1. >>> bifurcate_by(['beep''boop''foo''bar'], lambda x: x[0] == 'b')  
  2. [['beep''boop''bar'], ['foo']] 

3."交集点"

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。

  1. def intersection_by(a, b, fn): 
  2.     _b = set(map(fn, b)) 
  3.     return [item for item in a if fn(item) in _b] 

例:

  1. >>> from math import floor 
  2. >>> intersection_by([2.11.2], [2.33.4],floor) 
  3. [2.1

4.最大值下标

解读:返回数组中最大值的下标。

  1. def max_element_index(arr): 
  2.     return arr.index(max(arr)) 

例:

  1. >>> max_element_index([58971030]) 
  2. 4 

5.数组对称差

解读:找出两个数组中不同的元素,并合成为一个新的数组。

  1. def symmetric_difference(a, b): 
  2.     _a, _b = set(a), set(b) 
  3.     return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a] 

例:

  1. >>> symmetric_difference([123], [124]) 
  2. [34

6."夹数"

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:

  1. def clamp_number(num,a,b): 
  2.     return max(min(num, max(a,b)),min(a,b)) 

例:

  1. >> clamp_number(2,3,10
  2. 3 
  3.  
  4. >> clamp_number(7,3,10
  5. 7 
  6.  
  7. >> clamp_number(124,3,10
  8. 10 

7.键值映射

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。

  1. def map_values(obj, fn): 
  2.     ret = {} 
  3.     for key in obj.keys(): 
  4.         ret[key] = fn(obj[key]) 
  5.     return ret 


例:

  1. >>> users = { 
  2. ...   'fred': { 'user''fred''age'40 }, 
  3. ...   'pebbles': { 'user''pebbles''age'1 } 
  4. ... } 
  5.  
  6. >>> map_values(users, lambda u : u['age']) 
  7. {'fred'40'pebbles'1
  8.  
  9. >>> map_values(users, lambda u : u['age']+1
  10. {'fred'41'pebbles'2

8.大小写转换

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。

  1. def decapitalize(s, upper_rest=False): 
  2.     return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:]) 

例:

  1. >>> decapitalize('FooBar'
  2. 'fooBar' 
  3.  
  4. >>> decapitalize('FooBar', True) 
  5. 'fOOBAR' 

9.同键求和

解读:对列表中的各个字典里相同键值的对象求和。

  1. def sum_by(lst, fn): 
  2.     return sum(map(fn,lst)) 

例:

  1. >>> sum_by([{ 'n'4 }, { 'n'2 }, { 'n'8 }], lambda v : v['n']) 
  2. 14 

10.一行代码求出现次数

解读:求出列表中某个数出现的次数和。

  1. def count_occurrences(lst, val): 
  2.     return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)]) 

例:

  1. >>> count_occurrences([112123], 1
  2. 3 

11.数组再分组

对一个列表根据所需要的大小进行细分:

效果如下:

  1. chunk([1,2,3,4,5],2
  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。

12.数字转数组

同样是一则关于map的应用,将整形数字拆分到数组中:

  1. def digitize(n): 
  2.     return list(map(int, str(n))) 

效果如下:

  1. digitize(123
  2. # [123

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。

13.非递归斐波那契

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:

  1. fibonacci(7
  2. # [011235813

这样看是很简单,但是思维要绕的过来哦。

14.下划线化字符串

批量统一变量名称或者字符串格式。

效果如下:

  1. snake('camelCase')# 'camel_case' 
  2.  
  3. snake('some text')# 'some_text' 
  4.  
  5. snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens' 
  6.  
  7. 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。

责任编辑:张燕妮 来源: Python实用宝典
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