30秒内便能学会的30个实用Python代码片段

cakecc00

2019-10-10

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许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python，它是一种十分流行的语言。

30秒内便能学会的30个实用Python代码片段

Python流行的部分原因在于简单易学。

本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段。

1. 唯一性

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。

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. 变位词(相同字母异序词)

此方法可用于检查两个字符串是否为变位词。

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

3. 内存

此代码段可用于检查对象的内存使用情况。

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

4. 字节大小

此方法可输出字符串的字节大小。

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

此代码段无需经过循环操作便可多次打印字符串。

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

6. 首字母大写

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。

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

7. 列表细分

该方法将列表细分为特定大小的列表。

def chunk(list, size):
return [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)]

8. 压缩

以下代码使用filter()从，将错误值(False、None、0和“ ”)从列表中删除。

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

9. 计数

以下代码可用于调换2D数组排列。

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

10. 链式比较

以下代码可对各种运算符进行多次比较。

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

11. 逗号分隔

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。

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

12. 元音计数

此方法可计算字符串中元音(“a”、“e”、“i”、“o”、“u”)的数目。

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

此方法可将给定字符串的首字母转换为小写模式。

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

14. 展开列表

下列代码采用了递归法展开潜在的深层列表。

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. 寻找差异

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。

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. 输出差异

以下方法利用已有函数，寻找并输出两个列表之间的差异。

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 } ]