非常实用的Python技巧有哪些
时间:2023-05-13 04:04
以下方法可以检查给定列表是否有重复的地方,可用set()的属性将其从列表中删除。 此方法可用于检查两个字符串是否为变位词。 此代码段可用于检查对象的内存使用情况。 此方法可输出字符串的字节大小。 此代码段无需经过循环操作便可多次打印字符串。 以下代码片段只利用了title(),就能将字符串中每个单词的首字母大写。 该方法将列表细分为特定大小的列表。 以下代码使用filter()从,将错误值(False、None、0和“ ”)从列表中删除。 以下代码可用于调换2D数组排列。 以下代码可对各种运算符进行多次比较。 此代码段可将字符串列表转换为单个字符串,同时将列表中的每个元素用逗号隔开。 此方法可计算字符串中元音(“a”、“e”、“i”、“o”、“u”)的数目。 此方法可将给定字符串的首字母转换为小写模式。 下列代码采用了递归法展开潜在的深层列表。 此方法仅保留第一个迭代中的值来查找两个迭代之间的差异 以下方法利用已有函数,寻找并输出两个列表之间的差异。 以下方法可以实现在一行中调用多个函数 在Python3.5及升级版中,也可按下列方式执行步骤代码: 以下方法可将两个列表转换为字库。 此方法将输出列表中出镜率最高的元素。 以下代码检查给定字符串是否为回文。首先将字符串转换为小写,然后从中删除非字母字符,最后将新字符串版本与原版本进行比对。 以下代码片段展示了如何在不用if-else条件语句的情况下,编写简易计算器。 该算法采用Fisher-Yates algorithm对新列表中的元素进行随机排序。 此方法只能展开2层嵌套列表,超过2层不行的 以上就是非常实用的Python技巧有哪些的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!1.唯一性
x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]y = [1,2,3,4,5]len(x)== len(set(x)) # Falselen(y)== len(set(y)) # True
2.变位词(相同字母异序词)
from collections import Counter>>> Counter('abadfsdafsdfjsdaf')Counter({'a': 4, 'd': 4, 'f': 4, 's': 3, 'b': 1, 'j': 1})def anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second)anagram("abcd3", "3acdb") # True
3.内存
import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 28
4.字节大小
print(len(''.encode('utf-8')))# 0print(len('hellow sdfsdaf'.encode('utf-8'))) # 14
5.打印N次字符串
n = 2; s ="Programming"; print(s * n); # ProgrammingProgramming
6.首字母大写
s = "programming is awesome"print(s.title()) # Programming Is Awesome
7.列表细分
>>> list = list(range(12))>>> size=3>>> [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)][[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]]>>>
8.压缩
list(filter(bool, [0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]))
9.计数
array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]transposed = zip(*array)print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]
10.链式比较
a = 3print( 2 < a < 8) # Trueprint(1 == a < 2) # False
11.逗号分隔
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming
12.元音计数
import reprint(len(re.findall(r'[aeiou]', 'foobar', re.IGNORECASE))) # 3print(len(re.findall(r'[aeiou]', 'gym', re.IGNORECASE))) # 0
13.首字母小写
'FooBar'[:1].lower() + 'FooBar'[1:] # 'fooBar''FooBar'[:1].lower() + 'FooBar'[1:] # 'fooBar'
14.展开列表
def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retdef deep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]print(deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5])) # [1,2,3,4,5]
15.寻找差异
set([1,2,3])-set([1,2,4]) # [3]
16.输出差异
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 floordifference_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
def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a – ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18.
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}
19.将两个列表转换为字库
keys = ["a", "b", "c"] values = [2, 3, 4]print(dict(zip(keys, values))) # {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
20.出现频率最高的元素
def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count)list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]most_frequent(list)
21.回文(正反读有一样的字符串)
def palindrome(string): from re import sub s = sub('[W_]', '', string.lower()) return s == s[::-1]palindrome('taco cat') # True
22.不用if-else语句的计算器
import operatoraction = { "+": operator.add, "-": operator.sub, "/": operator.truediv, "*": operator.mul, "**": pow}print(action['-'](50, 25)) # 25
23.随机排序
from copy import deepcopyfrom random import randintdef 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_lstfoo = [1, 2, 3]shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
24.展开列表
def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retspread([1, 2, 3, [4, 5, 6], [7], 8, 9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]print(spread([1, 2, 3, [4, 5,[10,11,12,132,4,[1,2,3,4,5,6]], 6], [7], 8, 9])) #[1, 2, 3, 4, 5, [10, 11, 12, 132, 4, [1, 2, 3, 4, 5, 6]], 6, 7, 8, 9]