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Python 中让你相见恨晚的 20 个"骚操作"

Python可乐 6717

前言:

眼前咱们对“pythonii1”大致比较关心,你们都需要学习一些“pythonii1”的相关文章。那么小编也在网络上收集了一些关于“pythonii1””的相关资讯,希望兄弟们能喜欢,姐妹们快快来学习一下吧!

今天和大家分享二十个 Python 编程中新手必会的“骚操作”,使用的频率超高!记得点赞,收藏哦!话不多说,进入正题!

1.列表推导式

使用列表推导式创建一个列表。

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>>> [n*10 for n in range(5)][0, 10, 20, 30, 40]
2.交换变量

一行代码交换两个变量的值。

>>> m, n = 1, 2>>> m, n = n, m>>> m2>>> n1
3.连续比较

链式比较操作符。

>>> m, n = 3, 'c'>>> 1 < m < 5True>>> 'd' < n < 'f'False
4.序列切片

通过切片快速获取序列片段。

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]>>> lst[:3]  # 取前三个数[1, 2, 3]>>> lst[::-1]  # 逆序[5, 4, 3, 2, 1]>>> lst[::2]  # 步长为2[1, 3, 5]>>> lst[::-2]  # 逆序步长为2[5, 3, 1]
5.切片快速增删序列

通过切片替换序列片段的值。

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]>>> lst[1:3] = []>>> lst[1, 4, 5]>>> lst[1:3] = ['a', 'b', 'c', 'd']>>> lst[1, 'a', 'b', 'c', 'd']
6.%timeit 计算运行时间

计算 10000 次列表推导式创建列表所用时间。

%timeit -n 10000 [n for n in range(5)]# 2.41 µs ± 511 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
7.三元表达式

获取 m,n 中较大的值。

>>> m = 4>>> n = 2>>> if m > n:        print('m')else:        print('n')m>>> 'm' if m > n else 'n''m'

还有一种比较少见的写法。

>>> m = 4>>> n = 2>>> ("n", "m")[m > n]'m'

格式: (<on_true>, <on_false>)[condition]

8.解包(unpack)

可迭代对象都支持解包。

>>> a, b, *c = [1, 2, 3, 4]>>> a1>>> b2>>> c[3, 4]>>> print(*range(3))0 1 2
9.lambda 匿名函数

lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) ,返回单个表达式值。 lambda 函数不能包含命令,只能包含一个表达式。

>>> def func(x, y):	return x * y>>> func(2, 3)6>>> func = lambda x, y: x * y>>> func(2, 3)6
10.map 序列映射

对序列中每一个元素调用指定函数,返回迭代器。

>>> def func(x):	      return x ** 2>>> list(map(func, [1,2,3]))[1, 4, 9]

使用 lambda 表达式。

>>> list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3]))[1, 4, 9]
11.filter 过滤序列

过滤掉不符合条件的元素,返回迭代器。

>>> def func(x): 	      return x % 3 == 0  >>> list(filter(func, [1, 2 ,3]))[3]

使用 lambda 表达式。

>>> list(filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3]))[3]
12.获取序列组合

获取两个序列每个元素两两组合的结果。

>>> list1 = ['a', 'b']>>> list2 = ['1', '2']>>> [(m, n) for m in list1 for n in list2][('a', '1'), ('a', '2'), ('b', '1'), ('b', '2')]>>> from itertools import product>>> list(product(list1, list2))[('a', '1'), ('a', '2'), ('b', '1'), ('b', '2')]
13.随机选取序列元素

随机选取序列中的一个元素。

>>> from random import choice>>> lst = [1, 2, 3, 4]>>> choice(lst)3

随机选取序列中的多个元素( 可重复 )。 k 值指定数量。

>>> from random import choices>>> lst = [1, 2, 3, 4]>>> choices(lst, k=3)[4, 3, 4]

随机选取序列中的多个元素( 不重复 )。 k 值指定数量。

>>> from random import sample>>> lst = [1, 2, 3, 4]>>> sample(lst, k=3)[4, 3, 2]
14.序列元素计数

统计序列每个元素出现的次数。

>>> from collections import Counter>>> s = 'python+py'>>> counter = Counter(s)>>> counterCounter({ 'p': 2, 'y': 2, 't': 1, 'h': 1, 'o': 1, 'n': 1, '+': 1})

返回的结果类似字典,可以使用字典的相关方法。

>>> counter.keys()dict_keys(['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '+'])>>> counter.values()dict_values([2, 2, 1, 1, 1, 1, 1])>>> counter.items()dict_items([('p', 2), ('y', 2), ('t', 1), ('h', 1), ('o', 1), ('n', 1), ('+', 1)])

统计出现次数最多的两个元素。

>>> counter.most_common(2)[('p', 2), ('y', 2)]
15.字典排序

字典按照键( key )降序排序。

>>> dic = { 'd': 2, 'c': 1, 'a': 3, 'b': 4}>>> sort_by_key = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[0], reverse=False)>>> { key: value for key, value in sort_by_key}{ 'a': 3, 'b': 4, 'c': 1, 'd': 2}

字典按照值( value )降序排序。

>>> dic = { 'd': 2, 'c': 1, 'a': 3, 'b': 4}>>> sort_by_value = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)>>> { key: value for key, value in sort_by_value}{ 'c': 1, 'd': 2, 'a': 3, 'b': 4}
16.字典合并
>>> dict1 = { 'name': '静香', 'age': 18}>>> dict2 = { 'name': '静香', 'sex': 'female'}
update() 更新字典。
>>> dict1.update(dict2)>>> dict1{ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
字典推导式
>>> { k: v for dic in [dict1, dict2] for k, v in dic.items()}{ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
元素拼接
>>> dict(list(dict1.items()) + list(dict2.items())){ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
chain() 可以将序列连接,返回可迭代对象。
from itertools import chain>>> dict(chain(dict1.items(), dict2.items())){ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
collections.ChainMap 可以将多个字典或映射,并将它们合并。
>>> from collections import ChainMap>>> dict(ChainMap(dict2, dict1)){ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
Python3.5 以上的版本中,可以通过字典解包进行合并。
>>> { **dict1, **dict2}{ 'name': '静香', 'age': 18, 'sex': 'female'}
17.zip 打包

zip() 将序列中对应的元素打包成一个个的元组,然后返回由这些元组组成的迭代器。

如果序列的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。

>>> list1 = [1, 2, 3]>>> list2 = [4, 5, 6]>>> list3 = ['a', 'b', 'c', 'd']>>> res = zip(list1, list2)>>> res<zip object at 0x0000013C13F62200>>>> list(res)[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]>>> list(zip(list2, list3))[(4, 'a'), (5, 'b'), (6, 'c')]
18.enumerate 遍历

enumerate 函数可以将可迭代对象组合成一个索引序列,这样遍历时就可以同时获取索引与对应的值。

>>> lst = ['a', 'b', 'c']>>> for index, char in enumerate(lst):	print(index, char)	0 a1 b2 c
19.any() & all()

any(iterable)

any

all(iterable)

all
>>> any('')False>>> any([])False>>> any([1, 0, ''])True>>> any([0, '', []])False>>> all([])True>>> all([1, 0, ''])False>>> all([1, 2, 3])True
20.用 ** 代替 pow

求 x 的 y 次方,使用 ** 速度更快。

%timeit -n 10000 c = pow(2,10)# 911 ns ± 107 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)%timeit -n 10000 c = 2 ** 10# 131 ns ± 46.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

这就是今天要分享的内容,记得点赞哦~提前感谢

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