1. <strong id="7actg"></strong>
    2. <table id="7actg"></table>

    3. <address id="7actg"></address>
      <address id="7actg"></address>
      1. <object id="7actg"><tt id="7actg"></tt></object>

        愛了!這18個 Python 高效編程技巧真香!

        共 5289字,需瀏覽 11分鐘

         ·

        2022-02-28 03:46


        關(guān)注"Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘"

        設(shè)為“置頂或星標(biāo)”,第一時間送達干貨

        資料專欄

        李航老師《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法(第二版)》課件&代碼

        【視頻+PPT】李宏毅老師機器學(xué)習(xí)40講


        初識Python語言,覺得python滿足了我上學(xué)時候?qū)幊陶Z言的所有要求。python語言的高效編程技巧讓我們這些大學(xué)曾經(jīng)苦逼學(xué)了四年c或者c++的人,興奮的不行不行的,終于解脫了。高級語言,如果做不到這樣,還扯啥高級呢?

        01 交換變量

        >>>a=3

        >>>b=6

        這個情況如果要交換變量在c++中,肯定需要一個空變量。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 字典推導(dǎo)(Dictionary comprehensions)和集合推導(dǎo)(Set comprehensions)

        大多數(shù)的Python程序員都知道且使用過列表推導(dǎo)(list comprehensions)。如果你對list comprehensions概念不是很熟悉——一個list comprehension就是一個更簡短、簡潔的創(chuàng)建一個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]

        自從python 3.1 起,我們可以用同樣的語法來創(chuàng)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}

        在第一個例子里,我們以some_list為基礎(chǔ),創(chuàng)建了一個具有不重復(fù)元素的集合,而且集合里只包含偶數(shù)。而在字典表的例子里,我們創(chuàng)建了一個key是不重復(fù)的1到10之間的整數(shù),value是布爾型,用來指示key是否是偶數(shù)。

        這里另外一個值得注意的事情是集合的字面量表示法。我們可以簡單的用這種方法創(chuàng)建一個集合:

        >>>?my_set?=?{1,?2,?1,?2,?3,?4}

        >>>?my_set
        set([1,?2,?3,?4])
        而不需要使用內(nèi)置函數(shù)set()。


        03 計數(shù)時使用Counter計數(shù)對象

        這聽起來顯而易見,但經(jīng)常被人忘記。對于大多數(shù)程序員來說,數(shù)一個東西是一項很常見的任務(wù),而且在大多數(shù)情況下并不是很有挑戰(zhàn)性的事情——這里有幾種方法能更簡單的完成這種任務(wù)。

        Python的collections類庫里有個內(nèi)置的dict類的子類,是專門來干這種事情的:

        >>>?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是一種非常好的數(shù)據(jù)序列化的形式,被如今的各種API和web service大量的使用。使用python內(nèi)置的json處理,可以使JSON串具有一定的可讀性,但當(dāng)遇到大型數(shù)據(jù)時,它表現(xiàn)成一個很長的、連續(xù)的一行時,人的肉眼就很難觀看了。

        為了能讓JSON數(shù)據(jù)表現(xiàn)的更友好,我們可以使用indent參數(shù)來輸出漂亮的JSON。當(dāng)在控制臺交互式編程或做日志時,這尤其有用:

        >>>?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
        ????}
        ??]

        }

        同樣,使用內(nèi)置的pprint模塊,也可以讓其它任何東西打印輸出的更漂亮。

        05?解決FizzBuzz
        前段時間Jeff Atwood 推廣了一個簡單的編程練習(xí)叫FizzBuzz,問題引用如下:

        寫一個程序,打印數(shù)字1到100,3的倍數(shù)打印“Fizz”來替換這個數(shù),5的倍數(shù)打印“Buzz”,對于既是3的倍數(shù)又是5的倍數(shù)的數(shù)字打印“FizzBuzz”。

        這里就是一個簡短的,有意思的方法解決這個問題:

        for?x?in?range(1,101):
        ????print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::]?or?x

        06 if 語句在行內(nèi)

        print?"Hello"?if?True?else?"World"
        >>>?Hello

        07 連接
        下面的最后一種方式在綁定兩個不同類型的對象時顯得很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 數(shù)值比較
        這是我見過諸多語言中很少有的如此棒的簡便法

        x?=?2
        if?3?>?x?>?1:
        ???print?x
        >>>?2
        if?1??0:
        ???print?x
        >>>?2

        09 同時迭代兩個列表

        nfc?=?["Packers",?"49ers"]
        afc?=?["Ravens",?"Patriots"]
        for?teama,?teamb?in?zip(nfc,?afc):
        ?????print?teama?+?"?vs.?"?+?teamb
        >>>?Packers?vs.?Ravens
        >>>?49ers?vs.?Patriots

        10 帶索引的列表迭代

        teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
        for?index,?team?in?enumerate(teams):
        ????print?index,?team
        >>>?0?Packers
        >>>?1?49ers
        >>>?2?Ravens
        >>>?3?Patriots

        11 列表推導(dǎo)式
        已知一個列表,我們可以刷選出偶數(shù)列表方法:

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

        轉(zhuǎn)變成如下:

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

        12 字典推導(dǎo)
        和列表推導(dǎo)類似,字典可以做同樣的工作:

        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 列表轉(zhuǎn)換為字符串

        teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
        print?",?".join(teams)
        >>>?'Packers,?49ers,?Ravens,?Patriots'

        15 從字典中獲取元素
        我承認try/except代碼并不雅致,不過這里有一種簡單方法,嘗試在字典中查找key,如果沒有找到對應(yīng)的alue將用第二個參數(shù)設(shè)為其變量值。

        data?=?{'user':?1,?'name':?'Max',?'three':?4}
        try:
        ???is_admin?=?data['admin']
        except?KeyError:
        ???is_admin?=?False

        替換成這樣

        data?=?{'user':?1,?'name':?'Max',?'three':?4}
        is_admin?=?data.get('admin',?False)

        16 獲取列表的子集
        有時,你只需要列表中的部分元素,這里是一些獲取列表子集的方法。

        x?=?[1,2,3,4,5,6]
        #前3個
        print?x[:3]
        >>>?[1,2,3]
        #中間4個
        print?x[1:5]
        >>>?[2,3,4,5]
        #最后3個
        print?x[3:]
        >>>?[4,5,6]
        #奇數(shù)項
        print?x[::2]
        >>>?[1,3,5]
        #偶數(shù)項
        print?x[1::2]
        >>>?[2,4,6]

        除了python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型外,在collection模塊同樣還包括一些特別的用例,在有些場合Counter非常實用。如果你參加過在這一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的實用之處。

        from?collections?import?Counter
        print?Counter("hello")
        >>>?Counter({'l':?2,?'h':?1,?'e':?1,?'o':?1})

        17 迭代工具
        和collections庫一樣,還有一個庫叫itertools,對某些問題真能高效地解決。其中一個用例是查找所有組合,他能告訴你在一個組中元素的所有不能的組合方式

        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
        比起實用技術(shù)來說這是一個很有趣的事,在python中,True和False是全局變量,因此:

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


        原文:Improving Your Python Productivit

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