您当前的位置:首页 >> 太极拳
18个Python高效编程技巧,Mark!(附python视频教程分享)
发布时间:2019-10-13
 
18个Python高效编程技巧,Mark!(附python视频教程分享)

初识Python语言,觉得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我们这些大学曾经苦逼学了四年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?

python零基础入门400集视频学习资料今天限时免费分享 无套路!

转发文章+私信小编(资料)即可领取

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:

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

python零基础入门400集视频学习资料今天限时免费分享 无套路!

转发文章+私信小编(资料)即可领取

18个Python高效编程技巧,Mark!(附python视频教程分享)

python400集视频资料截图