关于python:爱了这18个-Python-高效编程技巧真香

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初识 Python 语言,感觉 python 满足了我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咱们这些大学已经苦逼学了四年 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 替换变量

>>>a=3

>>>b=6

这个状况如果要替换变量在 c ++ 中,必定须要一个空变量。然而 python 不须要,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) 和汇合推导(Set comprehensions)

大多数的 Python 程序员都晓得且应用过列表推导(list comprehensions)。如果你对 list comprehensions 概念不是很相熟——一个 list comprehension 就是一个更简短、简洁的创立一个 list 的办法。

>>> 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,咱们能够用同样的语法来创立汇合和字典表:

>>> # 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,咱们以 some_list 为根底,创立了一个具备不反复元素的汇合,而且汇合里只蕴含偶数。而在字典表的例子里,咱们创立了一个 key 是不反复的 1 到 10 之间的整数,value 是布尔型,用来批示 key 是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事件是汇合的字面量表示法。咱们能够简略的用这种办法创立一个汇合:

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

而不须要应用内置函数 set()。

03 计数时应用 Counter 计数对象

这听起来不言而喻,但常常被人遗记。对于大多数程序员来说,数一个货色是一项很常见的工作,而且在大多数状况下并不是很有挑战性的事件——这里有几种办法能更简略的实现这种工作。

Python 的 collections 类库里有个内置的 dict 类的子类,是专门来干这种事件的:

>>> 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 丑陋的打印出 JSON

JSON 是一种十分好的数据序列化的模式,被现在的各种 API 和 web service 大量的应用。应用 python 内置的 json 解决,能够使 JSON 串具备肯定的可读性,但当遇到大型数据时,它体现成一个很长的、间断的一行时,人的肉眼就很难观看了。

为了能让 JSON 数据体现的更敌对,咱们能够应用 indent 参数来输入丑陋的 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,应用内置的 pprint 模块,也能够让其它任何货色打印输出的更丑陋。

05 解决 FizzBuzz

前段时间 Jeff Atwood 推广了一个简略的编程练习叫 FizzBuzz,问题援用如下:

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,有意思的办法解决这个问题:

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 连贯

上面的最初一种形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 数值比拟

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,咱们能够刷选出偶数列表办法:

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

转变成如下:

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

12 字典推导

和列表推导相似,字典能够做同样的工作:

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

我抵赖 try/except 代码并不雅致,不过这里有一种简略办法,尝试在字典中查找 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,你只须要列表中的局部元素,这里是一些获取列表子集的办法。

x = [1,2,3,4,5,6]
#前 3 个
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#两头 4 个
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最初 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 模块同样还包含一些特地的用例,在有些场合 Counter 十分实用。如果你加入过在这一年的 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,他能通知你在一个组中元素的所有不能的组合形式

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乏味的事,在 python 中,True 和 False 是全局变量,因而:

False = True
if False:
   print "Hello"
else:
   print "World"
>>> Hello

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正文完
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