共计 3330 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
明天给大家带来一些 30 秒就能学会的代码片段，这些代码后劲有限，蕴含了丰盛的 python 编程思维，应用领域十分宽泛，而且学起来非常简单。
1.” 二维列表 ”
解读： 依据给定的长和宽，以及初始值，返回一个二维列表。
def initialize_2d_list(w, h, val=None):
return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]例：
>>> initialize_2d_list(2,2)
[[None, None], [None, None]]
>>> initialize_2d_list(2,2,0)
[[0, 0], [0, 0]]2. 函数切割数组
解读： 应用一个函数利用到一个数组的每个元素上，使得这个数组被切割成两个局部。如果说，函数利用到元素上返回的值为 True，则该元素被切割到第一局部，否则分为第二局部。
def bifurcate_by(lst, fn):
return [[x for x in lst if fn(x)],
[x for x in lst if not fn(x)]
]例：
>>> bifurcate_by(['beep', 'boop', 'foo', 'bar'], lambda x: x[0] == 'b')
[['beep', 'boop', 'bar'], ['foo']]3.” 交加点 ”
解读： 两个数组在被一个函数利用后，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。
def intersection_by(a, b, fn):
_b = set(map(fn, b))
return [item for item in a if fn(item) in _b]例：
>>> from math import floor
>>> intersection_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor)
[2.1]4. 最大值下标
解读： 返回数组中最大值的下标。
def max_element_index(arr):
return arr.index(max(arr))例：
>>> max_element_index([5, 8, 9, 7, 10, 3, 0])
45. 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。
def symmetric_difference(a, b):
_a, _b = set(a), set(b)
return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a]例：
>>> symmetric_difference([1, 2, 3], [1, 2, 4])
[3, 4]6.” 夹数 ”
解读： 如果 num 落在一段数字范畴内，则返回 num，否则返回离这个范畴最近的边界：
def clamp_number(num,a,b):
return max(min(num, max(a,b)),min(a,b))例：
>> clamp_number(2,3,10)
3
>> clamp_number(7,3,10)
7
>> clamp_number(124,3,10)
107. 键值映射
解读： 应用对象的键从新创建对象，并运行函数为每个对象的键创立值。\
应用 dict.keys()遍历对象的键，通过函数生成一个新的值。
def map_values(obj, fn):
ret = {}
for key in obj.keys():
ret[key] = fn(obj[key])
return ret例：
>>> users = {... 'fred': { 'user': 'fred', 'age': 40},
... 'pebbles': {'user': 'pebbles', 'age': 1}
... }
>>> map_values(users, lambda u : u['age'])
{'fred': 40, 'pebbles': 1}
>>> map_values(users, lambda u : u['age']+1)
{'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余字母大小写转换。
def decapitalize(s, upper_rest=False):
return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:])例：
>>> decapitalize('FooBar')
'fooBar'
>>> decapitalize('FooBar', True)
'fOOBAR'9. 同键求和
解读： 对列表中的各个字典里雷同键值的对象求和。
def sum_by(lst, fn):
return sum(map(fn,lst))例：
>>> sum_by([{'n': 4}, {'n': 2}, {'n': 8}], lambda v : v['n'])
1410. 一行代码求呈现次数
解读： 求出列表中某个数呈现的次数和。
def count_occurrences(lst, val):
return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)])例：
>>> count_occurrences([1, 1, 2, 1, 2, 3], 1)
311. 数组再分组
对一个列表依据所须要的大小进行细分：
成果如下：
chunk([1,2,3,4,5],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，返回蕴含每次 function 函数返回值的新列表。
12. 数字转数组
同样是一则对于 map 的利用，将整形数字拆分到数组中：
def digitize(n):
return list(map(int, str(n)))成果如下：
digitize(123)
# [1, 2, 3]它将整形数字 n 转化为字符串后，还主动对该字符串进行了序列化宰割，最初将元素利用到 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….
如果应用递归来实现这个算法，效率十分低下，咱们应用非递归的形式实现：
成果如下：
fibonacci(7)
# [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]这样看是很简略，然而思维要绕的过去哦。
14. 下划线化字符串
批量对立变量名称或者字符串格局。
成果如下：
snake('camelCase')# 'camel_case'
snake('some text')# 'some_text'
snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens'
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，一开始可能不太好了解，须要缓缓了解。
第一个替换，是将 s 字符串中，应用 ’ ‘ 替换 ’-‘。
第二个替换，是针对第一个替换后的字符串，对合乎 '([A-Z]+)’ 正则表达式的字符区段（全大写的单词）用 r ’ \1’ 替换，也就是用空格辨别开每一个单词。
第三个替换，是对第二个替换后的字符串，对合乎 '(A-Z+)’ 正则表达式的字符区段（也就是首字母大写，其余字母小写的词语）用 r ’ \1’ 替换，也是将单词用空格分隔开。
咱们的文章到此就完结啦，如果你喜爱明天的 Python 实战教程，能够关注公众号：Python 编程学习圈，理解更多编程技术干货！