能够让你装逼的10个Python小技巧

news2024/9/26 3:30:15

在这里插入图片描述
列表推导式

你有一个list： bag = [1, 2, 3, 4, 5]

现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子： [2, 4, 6, 8, 10]

大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做

bag = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(bag)):
bag[i] = bag[i] * 2

但是有更好的方法：

bag = [elem * 2 for elem in bag]

很简洁对不对？这叫做Python的列表推导式。

遍历列表

还是上面的列表。如果可能尽量避免这样做：

bag = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(bag)):
print(bag[i])

取而代之的应该是这样：

bag = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in bag:
print(i)

如果 x 是一个列表，你可以对它的元素进行迭代。多数情况下你不需要各元素的索引，但如果你非要这样做，那就用 enumerate 函数。它像下边的样子：

bag = [1, 2, 3, 4, 5]
for index, element in enumerate(bag):
print(index, element)

非常直观明了。

元素互换

如果你是从java或者C语言转到Python来，可能会习惯于这样：

a = 5
b = 10
#交换 a 和 b
tmp = a
a = b
b = tmp

但Python提供了一个更自然更好的方法！

a = 5
b = 10
#交换a 和 b
a, b = b, a

初始化列表

假如你要一个是10个整数0的列表，你可能首先想到：

bag = []
for _ in range(10):
bag.append(0)

换个方式吧：

bag = [0] * 10

看，多优雅。

注意：如果你列表包含了列表，这样做会产生浅拷贝。

举个例子：

bag_of_bags = [[0]] * 5 # [[0], [0], [0], [0], [0]]
bag_of_bags[0][0] = 1 # [[1], [1], [1], [1], [1]]

Oops！所有的列表都改变了，而我们只是想要改变第一个列表。

改一改啦：

bag_of_bags = [[0] for _ in range(5)]
#[[0], [0], [0], [0], [0]]
bag_of_bags[0][0] = 1
#[[1], [0], [0], [0], [0]]

“过早优化是万恶之源”问问自己，初始化一个列表是必须的吗？

构造字符串

你会经常需要打印字符串。要是有很多变量，避免下面这样：

name = “Raymond”
age = 22
born_in = “Oakland, CA”
string = "Hello my name is " + name + "and I’m " + str(age) + " years old. I was born in " + born_in + “.”
print(string)

额，这看起来多乱呀？你可以用个漂亮简洁的方法来代替， .format 。

这样做：

name = “Raymond”
age = 22
born_in = “Oakland, CA”
string = “Hello my name is {0} and I’m {1} years old. I was born in {2}.”.format(name, age, born_in)
print(string)

返回tuple元组

Python允许你在一个函数中返回多个元素，这让生活更简单。但是在解包元组的时候出出线这样的常见错误：

def binary(): return 0, 1
result = binary()
zero = result[0]
one = result[1]

这是没必要的，你完全可以换成这样：

def binary(): return 0, 1
zero, one = binary()

要是你需要所有的元素被返回，用个下划线 _ ：

zero, _ = binary()

就是这么高效率！

访问Dict字典

你也会经常给 dicts 中写入 key，value （键，值）。

如果你试图访问一个不存在的于 dict 的 key ，可能会为了避免 KeyError 错误，你会倾向于这样做：

countr = {}
bag = [2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 9, 2, 7]
for i in bag:
if i in countr:
countr[i] += 1 else:
countr[i] = 1
for i in range(10):
if i in countr:
print(“Count of {}: {}”.format(i, countr[i]))
else:
print(“Count of {}: {}”.format(i, 0))

但是，用 get() 是个更好的办法。

countr = {}
bag = [2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 9, 2, 7]
for i in bag:
countr[i] = countr.get(i, 0) + 1
for i in range(10):
print(“Count of {}: {}”.format(i, countr.get(i, 0)))

当然你也可以用 setdefault 来代替。

这还用一个更简单却多费点开销的办法：

bag = [2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 9, 2, 7]
#{2: 3, 3: 1, 1: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 2, 9: 1}
countr = dict([(num, bag.count(num)) for num in bag])
for i in range(10):
print(“Count of {}: {}”.format(i, countr.get(i, 0)))

你也可以用 dict 推导式。

countr = {num: bag.count(num) for num in bag}

这两种方法开销大是因为它们在每次 count 被调用时都会对列表遍历。

使用库

现有的库只需导入你就可以做你真正想做的了。

还是说前面的例子，我们建一个函数来数一个数字在列表中出现的次数。那么，已经有一个库就可以做这样的事情。

from collections import Counter
bag = [2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 9, 2, 7]
countr = Counter(bag)for i in range(10):
print(“Count of {}: {}”.format(i, countr[i]))

一些用库的理由：

代码是正确而且经过测试的。

它们的算法可能会是最优的，这样就跑的更快。

抽象化：它们指向明确而且文档友好，你可以专注于那些还没有被实现的。

最后，它都已经在那儿了，你不用再造轮子了。

在列表中切片/步进

你可以指定 start 的点和 stop 点，就像这样 list[start:stop:step] 。我们取出列表中的前5个元素：

bag = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
for elem in bag[:5]:
print(elem)

这就是切片，我们指定 stop 点是5，再停止前就会从列表中取出5个元素。

要是最后5个元素怎么做？

bag = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
for elem in bag[-5:]:
print(elem)

没看明白吗？ -5 意味着从列表的结尾取出5个元素。

如果你想对列表中元素间隔操作，你可能会这样做：

bag = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
for index, elem in enumerate(bag):
if index % 2 == 0:
print(elem)

但是你应该这样来做：

bag = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
for elem in bag[::2]:
print(elem)
#或者用 ranges
bag = list(range(0,10,2))
print(bag)

这就是列表中的步进。 list[::2] 意思是遍历列表同时两步取出一个元素。

你可以用 list[::-1] 很酷的翻转列表。

tab键还是空格

长时间来看，将tab和空格混在一起会带来很多不必要的麻烦，你会看到 IndentationError: unexpected indent 。不管你选择tab键还是空格键，你应该在你的文件和项目中一直保持使用。

一个使用空格而不是tab的原因是，tab不是在所有编辑器中都一样的。视呢所用的编辑器，tab可能会被当作2到8个空格。

你也可以在写代码时用空格来定义tab。这样你可以自己选择用几个空格来当做tab。大多数Python用户是用4个空格。

最后

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！（文末领取）