【宝藏系列】20个常用的Python技巧

news2024/11/19 5:43:11

【宝藏系列】20个常用的Python技巧


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    • 【宝藏系列】20个常用的Python技巧
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Python的可读性和简单性是其广受欢迎的两大原因,本文介绍20个常用的Python技巧来提高代码的可读性,并能帮助你节省大量时间,下面的技巧将在你的日常编码练习中非常实用。

1.字符串反转
使用Python切片反转字符串:

# Reversing a string using slicing

my_string = "ABCDE"
reversed_string = my_string[::-1]

print(reversed_string)

# Output
# EDCBA

2.每个单词的第一个字母大写
使用title函数方法:

my_string = "my name is chaitanya baweja"

# using the title() function of string class
new_string = my_string.title()

print(new_string)

# Output
# My Name Is Chaitanya Baweja

3. 字符串查找唯一元素
使用集合的概念查找字符串的唯一元素:

my_string = "aavvccccddddeee"

# converting the string to a set
temp_set = set(my_string)

# stitching set into a string using join
new_string = ''.join(temp_set)

print(new_string)

# output
# cdvae

4.重复打印字符串和列表n次
你可以使用乘法符号(*)打印字符串或列表多次:

n = 3 # number of repetitions

my_string = "abcd"
my_list = [1,2,3]

print(my_string*n)
# abcdabcdabcd

print(my_list*n)
# [1,2,3,1,2,3,1,2,3]

5.列表生成

# Multiplying each element in a list by 2

original_list = [1,2,3,4]

new_list = [2*x for x in original_list]

print(new_list)
# [2,4,6,8]

6.变量交换

a = 1
b = 2

a, b = b, a

print(a) # 2
print(b) # 1

7.字符串拆分为子字符串列表
使用.split()函数:

string_1 = "My name is Chaitanya Baweja"
string_2 = "sample/ string 2"

# default separator ' '
print(string_1.split())
# ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja']

# defining separator as '/'
print(string_2.split('/'))
# ['sample', ' string 2']

8.多个字符串组合为一个字符串

list_of_strings = ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja']

# Using join with the comma separator
print(','.join(list_of_strings))

# Output
# My,name,is,Chaitanya,Baweja

9.检测字符串是否为回文

my_string = "abcba"

if my_string == my_string[::-1]:
    print("palindrome")
else:
    print("not palindrome")

# Output
# palindrome

10. 统计列表中元素的次数

# finding frequency of each element in a list
from collections import Counter

my_list = ['a','a','b','b','b','c','d','d','d','d','d']
count = Counter(my_list) # defining a counter object

print(count) # Of all elements
# Counter({'d': 5, 'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

print(count['b']) # of individual element
# 3

print(count.most_common(1)) # most frequent element
# [('d', 5)]

11.判断两个字符串是否为Anagrams
Anagrams的含义为两个单词中,每个英文单词(不含大小写)出现的次数相同,使用Counter类判断两个字符串是否为Anagrams。

from collections import Counter

str_1, str_2, str_3 = "acbde", "abced", "abcda"
cnt_1, cnt_2, cnt_3  = Counter(str_1), Counter(str_2), Counter(str_3)

if cnt_1 == cnt_2:
    print('1 and 2 anagram')
if cnt_1 == cnt_3:
    print('1 and 3 anagram')

# output
# 1 and 2 anagram

12. 使用try-except-else-block模块
except获取异常处理:

a, b = 1,0

try:
    print(a/b)
    # exception raised when b is 0
except ZeroDivisionError:
    print("division by zero")
else:
    print("no exceptions raised")
finally:
    print("Run this always")

# output
# division by zero
# Run this always

13. 使用枚举函数得到key/value对

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

for index, value in enumerate(my_list):
    print('{0}: {1}'.format(index, value))

# 0: a
# 1: b
# 2: c
# 3: d
# 4: e

14.检查对象的内存使用情况

import sys

num = 21

print(sys.getsizeof(num))

# In Python 2, 24
# In Python 3, 28

15.合并字典

dict_1 = {'apple': 9, 'banana': 6}
dict_2 = {'banana': 4, 'orange': 8}

combined_dict = {**dict_1, **dict_2}

print(combined_dict)
# Output
# {'apple': 9, 'banana': 4, 'orange': 8}

16.计算执行一段代码所花费的时间
使用time类计算运行一段代码所花费的时间:

import time

start_time = time.time()
# Code to check follows
for i in range(10**5):
    a, b = 1,2
    c = a+ b
# Code to check ends
end_time = time.time()
time_taken_in_micro = (end_time- start_time)*(10**6)

print(time_taken_in_micro)

# output
# 18770.217895507812

17. 列表展开

from iteration_utilities import deepflatten

# if you only have one depth nested_list, use this
def flatten(l):
  return [item for sublist in l for item in sublist]

l = [[1,2,3],[3]]
print(flatten(l))
# [1, 2, 3, 3]

# if you don't know how deep the list is nested
l = [[1,2,3],[4,[5],[6,7]],[8,[9,[10]]]]

print(list(deepflatten(l, depth=3)))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

18. 列表采样

import random

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
num_samples = 2

samples = random.sample(my_list,num_samples)
print(samples)
# [ 'a', 'e'] this will have any 2 random values

19.数字化
将整数转化成数字列表:

num = 123456

# using map
list_of_digits = list(map(int, str(num)))

print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# using list comprehension
list_of_digits = [int(x) for x in str(num)]

print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

20.检查列表元素的唯一性
检查列表中每个元素是否为唯一的:

def unique(l):
    if len(l)==len(set(l)):
        print("All elements are unique")
    else:
        print("List has duplicates")

unique([1,2,3,4])
# All elements are unique

unique([1,1,2,3])
# List has duplicates

🍉文末推荐【Python之光】


🎃书籍介绍:
👉本期为大家带来的是机械工业出版社的《Python之光:Python编程入门与实战》
作为一种极其流行的编程语言,Python已经成为了当今最为重要的生产力工具之一。无论小学生还是各行各业的从业人员,都开始学习Python编程。这种编程语言在许多领域中都有广泛的应用,因此Python编程已经成为了许多职业的必备能力或者加分项。

然而,在市面上的Python入门书籍中,存在着许多通病:如知识点堆砌、杂乱无章、学习曲线陡峭、案例过于炫技等问题,这让许多新入门的朋友感到无从下手,不知道该如何选择一本好的入门书籍。

针对这个问题,我向大家推荐《Python之光》这本书,它以通俗易懂的方式,帮助读者快速掌握Python语言的最新特性、最新编程方法和最佳实践。

通过学习这本书,读者将具备项目实战能力,能够运用Python解决实际的工作问题。与其他的入门书籍不同的是,《Python之光》不仅仅是简单的知识堆积,而是从总到分,从原理到细节,从理论到实践,按照读者的学习心理层层递进。

同时,该书的应用案例也非常有代表性,包括数据科学(数据处理、数据分析、数据可视化)、办公自动化(Word、Excel的操作)、图形及界面、Web开发等领域,并且附有详细的代码讲解。

《Python之光》将重新定义Python的学习方式,帮助读者更好地应用Python进入实际工作中。
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🤩本书亮点:
➡️零基础,尽量不使用专业词汇,不需要任何背景知识;
➡️语言通俗易懂,讲解深入浅出,内容详略得当;
➡️代码简洁,变量命名尽量使用简单单词;
➡️知识全面,讲解精练,涵盖最新的语言特性;
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另外,本书不堆砌知识,而是合理编排内容,从总到分,从原理到细节,从理论到实例,根据读者的学习心智模型层层递进。在应用部分,本书选取了数据科学(数据处理、数据分析、数据可视化)、办公自动化(对Word、Excel的操作)、图形及界面、Web开发等领域的案例,引导读者在实践中应用Python。这些案例非常有代表性,且均有详细的代码讲解。

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《Python之光》提供海量免费配套资源,包括100个视频、1600个实战案例、源代码下载、高品质练习题、作者提供全程辅导、思维导图呈现全书知识精华、配套完整教学PPT,让学习过程直观易懂。
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适配版本:本书基于Python 3.11(本书代码最低适配版本Python3.10)


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