30段极简Python代码

作者: 天明豆豆 | 来源:发表于2020-04-02 23:40 被阅读0次

    30段极简Python代码:这些小技巧你都Get了么

    Python 是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了 30 段代码,它们都是平常非常实用的技巧,我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。

    1. 重复元素判定

    以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

    def all_unique(lst):
        return len(lst) == len(set(lst))
    
    x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
    y = [1,2,3,4,5]
    all_unique(x) # False
    all_unique(y) # True
    
    

    2. 字符元素组成判定

    检查两个字符串的组成元素是不是一样的。

    
    from collections import Counter
    
    def anagram(first, second):
        return Counter(first) == Counter(second)
    
    anagram("abcd3", "3acdb") # True
    

    3. 内存占用

    下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。

    import sys 
    
    variable = 30 
    print(sys.getsizeof(variable)) # 24
    

    4. 字节占用

    下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。

    def byte_size(string):
        return(len(string.encode( utf-8 )))
    
    byte_size( 😀 ) # 4
    byte_size( Hello World ) # 11   
    

    5. 打印 N 次字符串

    该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。

    
    n = 2; 
    s ="Programming"; 
    
    print(s * n);
    # ProgrammingProgramming  
    

    6. 大写第一个字母

    以下代码块会使用 title() 方法,从而大写字符串中每一个单词的首字母。

    s = "programming is awesome"
    
    print(s.title())
    # Programming Is Awesome
    

    7. 分块

    给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

    
    from math import ceil
    
    def chunk(lst, size):
        return list(
            map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],
                list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))
    
    chunk([1,2,3,4,5],2)
    # [[1,2],[3,4],5]
    

    8. 压缩

    这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

    
    def compact(lst):
        return list(filter(bool, lst))
    
    compact([0, 1, False, 2, , 3,  a ,  s , 34])
    # [ 1, 2, 3,  a ,  s , 34 ]
    
    

    9. 解包

    如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

    array = [[ a ,  b ], [ c ,  d ], [ e ,  f ]]
    transposed = zip(*array)
    print(transposed)
    # [( a ,  c ,  e ), ( b ,  d ,  f )]
    
    

    10. 链式对比

    我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。

    
    a = 3
    print( 2 < a < 8) # True
    print(1 == a < 2) # False
    
    

    11. 逗号连接

    下面的代码可以将列表连接成单个字符串,且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。

    hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
    
    print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
    # My hobbies are: basketball, football, swimming
    

    12. 元音统计

    以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数,它是通过正则表达式做的。

    import re
    
    def count_vowels(str):
        return len(len(re.findall(r [aeiou] , str, re.IGNORECASE)))
    
    count_vowels( foobar ) # 3
    count_vowels( gym ) # 0
    
    

    13. 首字母小写

    如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。

    
    def decapitalize(string):
        return str[:1].lower() + str[1:]
    
    decapitalize( FooBar ) #  fooBar
    decapitalize( FooBar ) #  fooBar
    

    14. 展开列表

    该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

    def spread(arg):
        ret = []
        for i in arg:
            if isinstance(i, list):
                ret.extend(i)
            else:
                ret.append(i)
        return ret
    
    def deep_flatten(lst):
        result = []
        result.extend(
            spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
        return result
    
    deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
    

    15. 列表的差

    该方法将返回第一个列表的元素,其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

    
    def difference(a, b):
        set_a = set(a)
        set_b = set(b)
        comparison = set_a.difference(set_b)
        return list(comparison)
    
    difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
    
    

    16. 通过函数取差

    如下方法首先会应用一个给定的函数,然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。

    def difference_by(a, b, fn):
        b = set(map(fn, b))
        return [item for item in a if fn(item) not in b]
    
    from math import floor
    difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]
    difference_by([{  x : 2 }, {  x : 1 }], [{  x : 1 }], lambda v : v[ x ])
    # [ { x: 2 } ]
    
    

    17. 链式函数调用

    你可以在一行代码内调用多个函数。

    
    def add(a, b):
        return a + b
    
    def subtract(a, b):
        return a - b
    
    a, b = 4, 5
    print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9 
    
    

    18. 检查重复项

    如下代码将检查两个列表是不是有重复项。

    def has_duplicates(lst):
        return len(lst) != len(set(lst))
    
    x = [1,2,3,4,5,5]
    y = [1,2,3,4,5]
    has_duplicates(x) # True
    has_duplicates(y) # False
    
    

    19. 合并两个字典

    下面的方法将用于合并两个字典。

    def merge_two_dicts(a, b):
        c = a.copy()   # make a copy of a 
        c.update(b)    # modify keys and values of a with the ones from b
        return c
    
    a = {  x : 1,  y : 2}
    b = {  y : 3,  z : 4}
    print(merge_two_dicts(a, b))
    # { y : 3,  x : 1,  z : 4}
    
    

    在 Python 3.5 或更高版本中,我们也可以用以下方式合并字典:

    def merge_dictionaries(a, b)
       return {**a, **b}
    
    a = {  x : 1,  y : 2}
    b = {  y : 3,  z : 4}
    print(merge_dictionaries(a, b))
    # { y : 3,  x : 1,  z : 4}
    
    

    20. 将两个列表转化为字典

    如下方法将会把两个列表转化为单个字典。

    
    def to_dictionary(keys, values):
        return dict(zip(keys, values))
    
    keys = ["a", "b", "c"]    
    values = [2, 3, 4]
    print(to_dictionary(keys, values))
    # { a : 2,  c : 4,  b : 3}
    
    

    21. 使用枚举

    我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

    list = ["a", "b", "c", "d"]
    for index, element in enumerate(list): 
        print("Value", element, "Index ", index, )
    
    # ( Value ,  a ,  Index , 0)
    # ( Value ,  b ,  Index , 1)
    #( Value ,  c ,  Index , 2)
    # ( Value ,  d ,  Index , 3)    
    
    

    22. 执行时间

    如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

    
    import time
    
    start_time = time.time()
    
    a = 1
    b = 2
    c = a + b
    print(c) #3
    
    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time
    print("Time: ", total_time)
    
    # ( Time:  , 1.1205673217773438e-05)  
    
    

    23.Try else

    我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句,如果没有触发错误的话,这个子句就会被运行。

    
    try:
        2*3
    except TypeError:
        print("An exception was raised")
    else:
        print("Thank God, no exceptions were raised.")
    
    #Thank God, no exceptions were raised.
    
    

    24. 元素频率

    下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。

    
    def most_frequent(list):
        return max(set(list), key = list.count)
    
    list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
    most_frequent(list)  
    
    

    25. 回文序列

    以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列,它首先会把所有字母转化为小写,并移除非英文字母符号。最后,它会对比字符串与反向字符串是否相等,相等则表示为回文序列。

    
    def palindrome(string):
        from re import sub
        s = sub( [W_] , , string.lower())
        return s == s[::-1]
    
    palindrome( taco cat ) # True
    
    

    26. 不使用 if-else 的计算子

    这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作,它通过字典这一数据结构实现:

    import operator
    action = {
        "+": operator.add,
        "-": operator.sub,
        "/": operator.truediv,
        "*": operator.mul,
        "**": pow
    }
    print(action[ - ](50, 25)) # 25
    
    

    27.Shuffle

    该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

    
    from copy import deepcopy
    from random import randint
    
    def shuffle(lst):
        temp_lst = deepcopy(lst)
        m = len(temp_lst)
        while (m):
            m -= 1
            i = randint(0, m)
            temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
        return temp_lst
    
    foo = [1,2,3]
    shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
    
    

    28. 展开列表

    将列表内的所有元素,包括子列表,都展开成一个列表。

    def spread(arg):
        ret = []
        for i in arg:
            if isinstance(i, list):
                ret.extend(i)
            else:
                ret.append(i)
        return ret
    
    spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    
    

    29. 交换值

    不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

    
    def swap(a, b):
      return b, a
    
    a, b = -1, 14
    swap(a, b) # (14, -1)
    spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    
    

    30. 字典默认值

    通过 Key 取对应的 Value 值,可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值,那么如果遇到不存在的 Key,则会返回 None。

    
    d = { a : 1,  b : 2}
    
    print(d.get( c , 3)) # 3
    
    

    参考链接:https://towardsdatascience.com/30-helpful-python-snippets-that-you-can-learn-in-30-seconds-or-less-69bb49204172

    原文转自:python爬虫人工智能大数据

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