来源 | Python编程时光

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。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢?

交换变量

>>>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

>>>a,b=b,a

>>>print(a)

>>>6

>>>ptint(b)

>>>5

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。

>>> 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:

>>> # 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 == }

>>> even_set

set([8, 2, 4])

>>> # Dict Comprehensions

>>> d = { x: x % 2 == 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:

>>> 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()。

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:

>>> 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)]

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:

>>> 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。

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:

for x in range(1,101):

print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x

if 语句在行内

print "Hello" if True else "World"

>>> Hello

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。

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

数值比较

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

x = 2

if 3 > x > 1:

print x

>>> 2

if 1 :

print x

>>> 2

同时迭代两个列表

nfc = ["Packers", "49ers"]

afc = ["Ravens", "Patriots"]

for teama, teamb in zip(nfc, afc):

print teama + " vs. " + teamb

>>> Packers vs. Ravens

>>> 49ers vs. Patriots

带索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

for index, team in enumerate(teams):

print index, team

>>> Packers

>>> 1 49ers

>>> 2 Ravens

>>> 3 Patriots

列表推导式

已知一个列表,我们可以刷选出偶数列表方法:

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = []

for number in numbers:

if number%2 == 0:

even.append(number)

转变成如下:

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = [number for number in numbers if number%2 == ]

字典推导

和列表推导类似,字典可以做同样的工作:

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

print

>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': }

python高效编程15个利器_你不知道的18个Python高效编程技巧相关推荐

  1. python的几个实用命令_你不知道的几个Python命令,比Excel好用多了

    Hello大家好,欢迎来到[统计GO],本公众号定期分享一些好用的数据分析工具,帮助大家花更少的时间学更多的知识. 如果本期内容(使用Python实现Excel的三个功能)对您有所帮助,记得及时关注. ...

  2. 用python发邮件便利之处_第18课 python 发送邮件

    到昨天课程已经完结.但是你是不是你还是觉得没有成就感....答案肯定的. 作为一名邮件管理员,也是一件有意思的事情..... 我触发学习Py的,主要也是用于群发邮件,解决市场管理部总是找我群发邮件.. ...

  3. python编程思维导图_用来梳理 Python 编程核心知识15张思维导图

    原标题:用来梳理 Python 编程核心知识15张思维导图 小编这次在逛论坛的时候,无意中发现了一份python的武功秘籍,也就是一份思维导图,堪称业界经典! 思维导图可以有力地激发你的联想,通过一个 ...

  4. python培训的课时是多久_如何快速学习python,学习python的最短时间是多久?

    在我们即将迈入python培训课堂之前,你肯定很关注学习python的最短时间是多久,怎样才能快速学习python等问题,今天就为大家详细地回答一下这个问题,希望对你有所帮助! 这篇文章将为你的自学之 ...

  5. 利用python爬取知乎评论_一个简单的python爬虫,爬取知乎

    一个简单的python爬虫,爬取知乎 主要实现 爬取一个收藏夹 里 所有问题答案下的 图片 文字信息暂未收录,可自行实现,比图片更简单 具体代码里有详细注释,请自行阅读 项目源码: 1 # -*- c ...

  6. python 搜索引擎 实验楼的源码_【如何入门 Python 爬虫?】-看准网

    匿名用户 学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started!¶ 起步阶段 任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识.°1 硬知识 "硬知识& ...

  7. python语言程序设计基础上海交通大学_北京交通大学:Python语言程序设计

    『课程目录』:$ y0 q8 G3 Q" Z% p6 K│ ├─第一章概述, c) e/ m) X# s- B, r│ │ 1.1.1第1课时计算机起源 – 计算机发展史中三位里程碑人物,快 ...

  8. python爬网页数据用什么_初学者如何用“python爬虫”技术抓取网页数据?

    原标题:初学者如何用"python爬虫"技术抓取网页数据? 在当今社会,互联网上充斥着许多有用的数据.我们只需要耐心观察并添加一些技术手段即可获得大量有价值的数据.而这里的&quo ...

  9. python结合c语言能干啥_第9p,Python是什么?学了Python能干什么?

    大家好,我是杨数Tos,这是<从零基础到大神>系列课程的第9篇文章,第二阶段的课程:Python基础知识之Python语言介绍 学习本课程,建议先学习:[计算机基础知识]课程 一.Pyth ...

最新文章

  1. Elasticsearch: 索引别名Aliases
  2. [ARM异常]-异常进入和异常退出时的arm core的硬件自动的行为
  3. oracle恢复库覆盖原来的库,oracle如何恢复被覆盖的存储过程
  4. 怎样使用DBMS_OUTPUT.PUT_LINE?
  5. MyBatis详细介绍
  6. 病毒加壳技术与脱壳杀毒方法解析
  7. CentOS 6.2 本地安装YUM
  8. SQL查询一张表插入到另一张表
  9. 2016.01.10 论文扩充、精修、查重
  10. 锋利的JQuery 学习笔记
  11. 如何写好一篇综述类论文?
  12. Django重置管理后台模板
  13. pta森森快递(线段树 + 贪心 + 区间修改)
  14. javaScript实现a页面触发b页面事件-小小笔记
  15. 计算机R3处理器,2018年3月最新版处理器天梯图 秒懂三月台式电脑处理器性能排行...
  16. 暴露自己IP地址有危险吗?
  17. JAVA计算机毕业设计书籍点评网站源码+系统+mysql数据库+lw文档
  18. 通过GitHub和GoDaddy搭建静态个人博客
  19. MacBookPro你真的会使用吗?
  20. Gitlab与Jaeger集成,实现Tracing链路追踪

热门文章

  1. minisap的安装
  2. 订书机是怎样发明的?
  3. 一季度跨越式增长,高灯科技跑出“第二曲线”
  4. cancase lin管脚_汽车里有什么信号是传送到总线(CAN/LIN)上?
  5. 唐诗三百首加密软件如何使用_视频加密一机一码软件该如何选择?有哪些因素影响?...
  6. java数组长度最大值_java 数组排序、最大值、最小值 | 学步园
  7. Javaweb-----HTTP协议
  8. 攻防世界(Pwn) forgot---栈溢出;(方法一)
  9. linux多进程网络实例,Linux下一个单进程并发服务器的实例 使用select
  10. Python常用的模块和简单用法