30个极简Python代码,拿走即用

栏目: IT技术 · 发布时间: 5年前

内容简介:重磅干货,第一时间送达

点击上方 蓝色小字 ,关注 涛哥聊Python

重磅干货,第一时间送达

Python 怎样才最快,当然是实战各种小项目, 只有自己去想与写,才记得住规则 。本文是 30 个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是 30 段代码,Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

、1

重复元素判定

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移 除所有重复元素。

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

字符元素组成判定

检查两个字符串的组成元素是不是一样的。

from collections import Counter

def anagram(first, second):

return Counter(first) == Counter(second)

anagram("abcd3", "3acdb") # True

3

内存占用

import sys

variable = 30

print(sys.getsizeof(variable)) # 24

4

字节占用

下面的代码块可以检查字符串占用的字节数。

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

该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。

n = 2

s ="Programming"

print(s * n)

# ProgrammingProgramming

大写第一个字母

以下代码块会使用 title() 方法,从而大写字符串中每一个单词的首字母。

s = "programming is awesome"

print(s.title())

# Programming Is Awesome

7

分块

给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

from math import ceil

def chunk(lst, size):

return list(

map(lambda x: lst[x * size:x * size + size],

list(range(0, ceil(len(lst) / size)))))

chunk([1,2,3,4,5],2)

# [[1,2],[3,4],5]

8

压缩

个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

def compact(lst):

return list(filter(bool, lst))

compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])

# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]

9

解包

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]

transposed = zip(*array)

print(transposed)

# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]

10 链式对比

我们可以在一行代码中使用不同的运算符对比多个不同的元素。

a = 3

print( 2 < a < 8) # True

print(1 == a < 2) # False

11 逗号连接

下面的代码可以将列表连接成单个字符串,且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。

hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]

print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))

# My hobbies are: basketball, football, swimming

12 元音统计

以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数,它是通过正则表达式做的。

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

如下方法将令给定字符串的第一个字符统一为小写。

def decapitalize(string):

return str[:1].lower() + str[1:]

decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

decapitalize('FooBar') # 'fooBar'

14 展开列表

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

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 列表的差

该方法将返回第一个列表的元素,其不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

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 通过函数取差

如下方法首先会应用一个给定的函数,然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。

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

你可以在一行代码内调用多个函数。

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 检查重复项

如下代码将检查两个列表是不是有重复项。

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 合并两个字典

下面的方法将用于合并两个字典。

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 once 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 Python 3.5 或更高版本中,我们也可以用以下方式合并字典:

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 将两个列表转化为字典

如下方法将会把两个列表转化为单个字典。

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 使用枚举

我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

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 执行时间

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

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

我们在使用 try/except 语句的时候也可以加一个 else 子句,如果没有触发错误的话,这个子句就会被运行。

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 元素频率

下面的方法会根据元素频率取列表中最常见的元素。

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 回文序列

以下方法会检查给定的字符串是不是回文序列,它首先会把所有字母转化为小写,并移除非英文字母符号。最后,它会对比字符串与反向字符串是否相等,相等则表示为回文序列。

def palindrome(string):

from re import sub

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

return s == s[::-1]

palindrome('taco cat') # True

26 不使用 if-else 的计算子

这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作,它通过字典这一数据结构实现:

import operator

action = {

"+": operator.add,

"-": operator.sub,

"/": operator.truediv,

"*": operator.mul,

"**": pow

}

print(action['-'](50, 25)) # 25

27 Shuffle

该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

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

将列表内的所有元素,包括子列表,都展开成一个列表。

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 交换值

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

def swap(a, b):

return b, a

a, b = -1, 14

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

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

30 字典默认值

通过 Key 取对应的 Value 值,可以通过以下方式设置默认值。如果 get() 方法没有设置默认值,那么如果遇到不存在的 Key,则会返回 None。

d = {'a': 1, 'b': 2}

print(d.get('c', 3)) # 3

End.

作者:Fatos Morina(机器之心编译)

参考链接: https://towardsdatascience.com/30-helpful-python-snippets-that-you-can-learn-in-30-seconds-or-less-69bb49204172

其他

最后涛哥推荐下我的视频号,我从3月份开通了视频号,坚持录制 70 期左右的视频了,不说每篇干货满满, 有爬虫技术,有 工具 推荐,有软件开发技能 但都是原创用心输出, 有些东西公众号看不到,视频号能看到 ,一来不足以成文,二来可以看看逗比涛哥。

今天是视频号 61 /100天打卡, 公众号日更 48 /100天,加油呀!

30个极简Python代码,拿走即用


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Web Applications (Hacking Exposed)

Web Applications (Hacking Exposed)

Joel Scambray、Mike Shema / McGraw-Hill Osborne Media / 2002-06-19 / USD 49.99

Get in-depth coverage of Web application platforms and their vulnerabilities, presented the same popular format as the international bestseller, Hacking Exposed. Covering hacking scenarios across diff......一起来看看 《Web Applications (Hacking Exposed)》 这本书的介绍吧!

CSS 压缩/解压工具
CSS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 CSS 代码

Base64 编码/解码
Base64 编码/解码

Base64 编码/解码

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具