30 秒内便能学会的 30 个超实用 Python 代码片段

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。Python 流行的部分原因在于简单易学。

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} ]

17
链式函数调用
以下方法可以实现在一行中调用多个函数。
def add(a, b):

return a + b

def subtract(a, b):

return a – b

a, b = 4, 5

print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9

18
重复值存在与否
以下方法利用 set()只包含唯一元素的特性来检查列表是否存在重复值。
def has_duplicates(lst):

return len(lst) != len(set(lst))

x = [1,2,3,4,5,5]

y = [1,2,3,4,5]

has_duplicates(x) # True

has_duplicates(y) # False

19
合并字库
以下方法可将两个字库合并。
def merge_two_dicts(a, b):

c = a.copy()   # make a copy of a 

c.update(b)    # modify keys and values of a with the ones from b

return c

a = {‘x’: 1, ‘y’: 2}

b = {‘y’: 3, ‘z’: 4}

print(merge_two_dicts(a, b)) # {‘y’: 3, ‘x’: 1, ‘z’: 4}

在 Python3.5 及升级版中,也可按下列方式执行步骤代码:
def merge_dictionaries(a, b)

return {**a, **b}

a = {‘x’: 1, ‘y’: 2}

b = {‘y’: 3, ‘z’: 4}

print(merge_dictionaries(a, b)) # {‘y’: 3, ‘x’: 1, ‘z’: 4}

20
将两个列表转换为字库
以下方法可将两个列表转换为字库。
def to_dictionary(keys, values):

return dict(zip(keys, values))

keys = [“a”, “b”, “c”]

values = [2, 3, 4]

print(to_dictionary(keys, values)) # {‘a’: 2, ‘c’: 4, ‘b’: 3}

21
列举
以下代码段可以采用列举的方式来获取列表的值和索引。
list = [“a”, “b”, “c”, “d”]

for index, element in enumerate(list):

print("Value", element, "Index ", index, )

(‘Value’, ‘a’, ’Index ’, 0)

(‘Value’, ‘b’, ’Index ’, 1)

#(‘Value’, ‘c’, ’Index ’, 2)

(‘Value’, ‘d’, ’Index ’, 3)

22
时间成本
以下代码可计算执行特定代码所需的时间。
import time

start_time = time.time()

a = 1

b = 2

c = a + b

print(c) #3

end_time = time.time()

total_time = end_time - start_time

print("Time:", total_time)

(’Time: ’, 1.1205673217773438e-05)

23
Try else 语句
可将 else 句作为 try/except 语句的一部分,如果没有异常情况,则执行 else 语句。
try:

2*3

except TypeError:

print("An exception was raised")

else:

print("Thank God, no exceptions were raised.")

#Thank God, no exceptions were raised.

24
出现频率最高的元素
此方法将输出列表中出镜率最高的元素。
def most_frequent(list):

return max(set(list), key = list.count)

list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]

most_frequent(list)

25
回文(正反读有一样的字符串)
以下代码检查给定字符串是否为回文。首先将字符串转换为小写,然后从中删除非字母字符,最后将新字符串版本与原版本进行比对。
def palindrome(string):

from re import sub

s = sub('[\W_]', '', string.lower())

return s == s[::-1]

palindrome(‘taco cat’) # True

26
不用 if-else 语句的计算器
以下代码片段展示了如何在不用 if-else 条件语句的情况下,编写简易计算器。
import operator

action = {

"+": operator.add,

"-": operator.sub,

"/": operator.truediv,

"*": operator.mul,

"**": pow

}

print(action[‘-’](50, 25)) # 25

27
随机排序
该算法采用 Fisher-Yates algorithm 对新列表中的元素进行随机排序。
from copy import deepcopy

from random import randint

def shuffle(lst):

temp_lst = deepcopy(lst)

m = len(temp_lst)

while (m):

    m -= 1

    i = randint(0, m)

    temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]

return temp_lst

foo = [1,2,3]

shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]

28
展开列表
此方法将类似 javascript 中 [].concat(…arr)这样的列表展开。
def spread(arg):

ret = []

for i in arg:

    if isinstance(i, list):

        ret.extend(i)

    else:

        ret.append(i)

return ret

spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9])# [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

29
交换变量
此方法为能在不使用额外变量的情况下快速交换两种变量。
def swap(a, b):

return b, a

a, b = -1, 14

swap(a, b) # (14, -1)

30
获取丢失部分的默认值
以下代码可在所需对象不在字库范围内的情况下获取默认值。
d = {‘a’: 1, ‘b’: 2}

print(d.get(‘c’, 3)) # 3

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