初识Python语言,觉得python满足了你上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让那些曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢?
01 交换变量
- >>>a=3
- >>>b=6
这个情况如果要交换变量在c++中,肯定需要一个空变量。但是python不需要,只需一行,大家看清楚了
- >>>a,b=b,a
- >>>print(a)>>>6
- >>>ptint(b)>>>5
02 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)
大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。
- >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
- >>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]
- >>> another_list
- [2, 3, 4, 5, 6]
自从python 3.1 起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:
- >>> # Set Comprehensions
- >>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]
- >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }
- >>> even_set
- set([8, 2, 4])
- >>> # Dict Comprehensions
- >>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }
- >>> d
- {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}
在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:
- >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}
- >>> my_set
- set([1, 2, 3, 4])
而不需要使用内置函数set()。
03 计数时使用Counter计数对象
这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:
- >>> from collections import Counter
- >>> c = Counter( hello world )
- >>> c
- Counter({ l : 3, o : 2, : 1, e : 1, d : 1, h : 1, r : 1, w : 1})
- >>> c.most_common(2)
- [( l , 3), ( o , 2)]
04 漂亮的打印出JSON
JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:
- >>> import json
- >>> print(json.dumps(data)) # No indention
- {"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}
- >>> print(json.dumps(data, indent=2)) # With indention
- {
- "status": "OK",
- "count": 2,
- "results": [
- {
- "age": 27,
- "name": "Oz",
- "lactose_intolerant": true
- },
- {
- "age": 29,
- "name": "Joe",
- "lactose_intolerant": false
- }
- ]
- }
同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。
05 解决FizzBuzz
前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz,问题引用如下:
写一个程序,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。
这里就是一个简短的,有意思的方法解决这个问题:
- for x in range(1,101):
- print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x
06 if 语句在行内
- print "Hello" if True else "World"
- >>> Hello
07 连接
下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。
- nfc = ["Packers", "49ers"]
- afc = ["Ravens", "Patriots"]
- print nfc + afc
- >>> [ Packers , 49ers , Ravens , Patriots ]
- print str(1) + " world"
- >>> 1 world
- print `1` + " world"
- >>> 1 world
- print 1, "world"
- >>> 1 world
- print nfc, 1
- >>> [ Packers , 49ers ] 1
08 数值比较
这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法
- x = 2
- if 3 > x > 1:
- print x
- >>> 2
- if 1 < x > 0:
- print x
- >>> 2
09 同时迭代两个列表
- nfc = ["Packers", "49ers"]
- afc = ["Ravens", "Patriots"]
- for teama, teamb in zip(nfc, afc):
- print teama + " vs. " + teamb
- >>> Packers vs. Ravens
- >>> 49ers vs. Patriots
10 带索引的列表迭代
- teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
- for index, team in enumerate(teams):
- print index, team
- >>> 0 Packers
- >>> 1 49ers
- >>> 2 Ravens
- >>> 3 Patriots
11 列表推导式
已知一个列表,我们可以刷选出偶数列表方法:
- numbers = [1,2,3,4,5,6]
- even = []
- for number in numbers:
- if number%2 == 0:
- even.append(number)
转变成如下:搜索公众号顶级架构师后台回复“面试”,送你一份惊喜礼包。
- numbers = [1,2,3,4,5,6]
- even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
12 字典推导
和列表推导类似,字典可以做同样的工作:
- teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
- print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
- >>> { 49ers : 1, Ravens : 2, Patriots : 3, Packers : 0}
13 初始化列表的值
- items = [0]*3
- print items
- >>> [0,0,0]
14 列表转换为字符串
- teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
- print ", ".join(teams)
- >>> Packers, 49ers, Ravens, Patriots
15 从字典中获取元素
我承认try/except代码并不雅致,不过这里有一种简单方法,尝试在字典中找key,如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。
- data = { user : 1, name : Max , three : 4}
- try:
- is_admin = data[ admin ]
- except KeyError:
- is_admin = False
替换成这样
- data = { user : 1, name : Max , three : 4}
- is_admin = data.get( admin , False)
16 获取列表的子集
有时,你只需要列表中的部分元素,这里是一些获取列表子集的方法。
- x = [1,2,3,4,5,6]
- #前3个
- print x[:3]
- >>> [1,2,3]
- #中间4个
- print x[1:5]
- >>> [2,3,4,5]
- #最后3个
- print x[3:]
- >>> [4,5,6]
- #奇数项
- print x[::2]
- >>> [1,3,5]
- #偶数项
- print x[1::2]
- >>> [2,4,6]
除了python内置的数据类型外,在collection模块同样还包括一些特别的用例,在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的实用之处。
- from collections import Counter
- print Counter("hello")
- >>> Counter({ l : 2, h : 1, e : 1, o : 1})
17 迭代工具
和collections库一样,还有一个库叫itertools,对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合,他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式
- from itertools import combinations
- teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
- for game in combinations(teams, 2):
- print game
- >>> ( Packers , 49ers )
- >>> ( Packers , Ravens )
- >>> ( Packers , Patriots )
- >>> ( 49ers , Ravens )
- >>> ( 49ers , Patriots )
- >>> ( Ravens , Patriots )
18 False == True
比起实用技术来说这是一个很有趣的事,在python中,True和False是全局变量,因此:
- False = True
- if False:
- print "Hello"
- else:
- print "World"
- >>> Hello