Python 基础中20 个小技巧
1、字符串反转
下面的代码片段,使用 Python 中 slicing 操作,来实现字符串反转:
# Reversing a string using slicing
my_string = "ABCDE"
reversed_string = my_string[::-1]
print(reversed_string)
# Output
# EDCBA
2、首字母大写
下面的代码片段,可以将字符串进行首字母大写,使用的是 String 类的 title() 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、取组成字符串的元素
下面的代码片段,可以用来找出一个字符串中所有组成他的元素,我们使用的是 set 中只能存储不重复的元素 这一特性:
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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
# acedv
4、重复输出String/List
可以对 String/List 进行乘法运算,这个方法,可以使用它们任意倍增。
n = 3 # number of repetitions
my_string = "abcd"
my_list = [1,2,3]
print(my_string*n)
# abcdabcdabcd
print(my_string*n)
# [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
有一个很有意思的用法,定义包含n个常量的列表:
n = 4
my_list = [0]*n # n 表示所需列表的长度
# [0, 0, 0, 0]
5、列表推导式
列表推导式提供了一种更优雅的方式处理列表。以下代码片段中,将旧列表中的元素乘以2来创建新的列表:
original_list = [1,2,3,4]
new_list = [2*x for x in original_list]
print(new_list)
# [2,4,6,8]
6、交换两个变量值
Python 交换两个变量的值不需要创建一个中间变量,很简单就可以实现:
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a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a) # 2
print(b) # 1
7、字符串拆分
使用 split() 方法可以将一个字符串拆分成多个子串,你也可以将分割符作为参数传递进行,进行分割。
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、字符串拼接
join()方法可以将字符串列表组合成一个字符串,下面的代码片段中,我使用,将所有的字符串拼接到一起:
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、回文检测
在前面,我们已经说过了,如何翻转一个字符串,所以回文检测非常的简单:
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my_string = "abcba"
if my_string == my_string[::-1]:
print("palindrome")
else:
print("not palindrome")
# Output
# palindrome
10、元素重复次数
在Python中,有很多方法可以做这件事情,但是我最喜欢的还是 Counter 这个类。Counter会计算每一个元素出现的次数,Counter()会返回一个字典,元素作为key,出现的次数作为 value。我们也可以使用 most_common()
这个方法来获取出现字数最多的元素。
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、变位词使用
Counter的一个很有意思的用法是找变位词:变位词一种把某个词或句子的字母的位置(顺序)加以改换所形成的新词。使用 Counter 得到的两个对象如果相等,则他们是变位词:
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')
12、try-except-else
在Python中,使用 try-except 进行异常捕获。else 可用于当没有异常发生时执行。如果你需要执行一些代码,不管是否发生过异常,请使用 final:
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")
13、枚举遍历
下面的代码片段中,遍历列表中的值和对应的索引:
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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、对象使用内存大小
下面的代码片段展示了,如何获取一个对象所占用的内存大小:
import sys
num = 21
print(sys.getsizeof(num))
# In Python 2, 24
# In Python 3, 28
15、合并两个字典
在 Python 2 中,使用 update() 方法来合并,在 Python 3.5 中,更加简单,在下面的代码片段中,合并了两个字典,在两个字典存在交集的时候,则使用后一个进行覆盖。
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、代码执行时间
下面的代码片段中,使用了 time 这个库,来计算代码执行的时间:
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import time
start_time = time.time()
# Code to check follows
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_seconds: {0} ms").format(time_taken_in_micro)
17、列表展开
有时候,你不知道你当前列表的嵌套深度,但是你希望把他们展开,放到一维的列表中。下面教你实现它:
from iteration_utilities import deepflatten
# if you>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]
Numpy flatten 可以更好的处理你格式化好的数据。
18、随机取样
下面的例子中,使用 random 库,实现了从列表中随机取样。
import random
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
num_samples = 2
samples = random.sample(my_list,num_samples)
print(samples)
随机取样,我推荐使用 secrets 库来实现,更安全。下面的代码片段只能在 Python 3 中运行:
import secrets # imports secure module.
secure_random = secrets.SystemRandom() # creates a secure random object.
my_list = ['a','b','c','d','e']
num_samples = 2
samples = secure_random.sample(my_list, num_samples)
print(samples)
19、数字化
下面代码将一个整形数转成一个数字化的对象:
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num = 123456
list_of_digits = list(map(int, str(num)))
print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
20、唯一性检查
下面的代码示例,可以检查列表中的元素是否是不重复的:
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