Python高效编程技巧18个

Python高效编程技巧18个

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.

  1. 交换变量

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    >>>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

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    >>>a,b=b,a

    >>>print(a)
    >>>6

    >>>ptint(b)
    >>>5
  2. 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

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    >>> 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:

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    >>> # 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:

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    >>> 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()。

  3. 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:

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    >>> 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)]
  4. 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:

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    >>> 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。

  5. 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:

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    for x in range(1,101):
    print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x
  6. if 语句在行内

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    print "Hello" if True else "World"
    >>> Hello
  7. 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。

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    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
  8. 数值比较

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    x = 2
    if 3 > x > 1:
    print x
    >>> 2
    if 1 < x > 0:
    print x
    >>> 2
  9. 同时迭代两个列表

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    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

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    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:

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    numbers = [1,2,3,4,5,6]
    even = []
    for number in numbers:
    if number%2 == 0:
    even.append(number)

    转变成如下:

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    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:

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    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

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    items = [0]*3
    print items
    >>> [0,0,0]
  14. 列表转换为字符串

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    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,尝试在字典中查找key,如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

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    data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4}
    try:
    is_admin = data['admin']
    except KeyError:
    is_admin = False

    替换成这样

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    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。

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    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。

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    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

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    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:

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    False = True
    if False:
    print "Hello"
    else:
    print "World"
    >>> Hello

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18个Python高效编程技巧!

本文标题:Python高效编程技巧18个

文章作者:shuke

发布时间:2020年04月23日 - 16:04

最后更新:2020年04月23日 - 16:04

原始链接:https://shuke163.github.io/2020/04/23/Python%E9%AB%98%E6%95%88%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%8A%80%E5%B7%A718%E4%B8%AA/

许可协议: 署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际 转载请保留原文链接及作者。

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本文标题:Python高效编程技巧18个

文章作者:shuke

发布时间:2020年04月23日 - 16:04

最后更新:2020年04月23日 - 16:04

原始链接:https://shuke163.github.io/2020/04/23/Python%E9%AB%98%E6%95%88%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%8A%80%E5%B7%A718%E4%B8%AA/

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