点击上方“码农突围”,马上关注

这里是码农充电第一站,回复“666”,获取一份专属大礼包

真爱,请设置“星标”或点个“在看”

图片来自 Jantine Doornbos on Unsplash

原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less

作 者 | Fatos Morina

翻 译 | Pita & AI开发者

Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。

在本文中,我们将会介绍 30 个简短的代码片段,你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。

1.检查重复元素

下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性,该属性将会从列表中删除重复的元素。

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.变位词

检测两个字符串是否互为变位词(即互相颠倒字符顺序)

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

3.检查内存使用情况

以下代码段可用来检查对象的内存使用情况。

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

4.字节大小计算

以下方法将以字节为单位返回字符串长度。

def byte_size(string):        return(len(string.encode( utf-8 )))        byte_size( ???? ) # 4    byte_size( Hello World ) # 11

5.重复打印字符串 N 次

以下代码不需要使用循环即可打印某个字符串 n 次

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

6.首字母大写

以下代码段使用 title() 方法将字符串内的每个词进行首字母大写。

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

7.分块

以下方法使用 range() 将列表分块为指定大小的较小列表。

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

以下方法使用 fliter() 删除列表中的错误值(如:False, None, 0 和“”)

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

9.间隔数

以下代码段可以用来转换一个二维数组。

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

10.链式比较

以下代码可以在一行中用各种操作符进行多次比较。

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

11.逗号分隔

以下代码段可将字符串列表转换为单个字符串,列表中的每个元素用逗号分隔。

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

12.计算元音字母数

以下方法可计算字符串中元音字母(‘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.首字母恢复小写

以下方法可用于将给定字符串的第一个字母转换为小写。

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

14.平面化

以下方法使用递归来展开潜在的深度列表。

def spread(arg):    ret = []    for i in arg:        if isinstance(i, list):            ret.extend(i)        else:            ret.append(i)    return retdef deep_flatten(lst):    result = []    result.extend(        spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))    return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]

15.差异

该方法只保留第一个迭代器中的值,从而发现两个迭代器之间的差异。

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.寻找差异

下面的方法在将给定的函数应用于两个列表的每个元素后,返回两个列表之间的差值。

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 floordifference_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

以下方法可在一行中调用多个函数。

def add(a, b):    return a + bdef subtract(a, b):    return a - ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9

18.检查重复值

以下方法使用 set() 方法仅包含唯一元素的事实来检查列表是否具有重复值。

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) # Truehas_duplicates(y) # False

19.合并两个词典

以下方法可用于合并两个词典。

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 ones from b    return ca = {  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及更高版本中,你还可以执行以下操作:

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.将两个列表转换成一个词典

以下方法可将两个列表转换成一个词典。

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

以下方法将字典作为输入,然后仅返回该字典中的键。

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.计算所需时间

以下代码段可用于计算执行特定代码所需的时间。

import timestart_time = time.time()a = 1b = 2c = a + bprint(c) #3end_time = time.time()total_time = end_time - start_timeprint("Time: ", total_time)# ( Time:  , 1.1205673217773438e-05)

23.Try else 指令

你可以将 else 子句作为 try/except 块的一部分,如果没有抛出异常,则执行该子句。

try:    2*3except TypeError:    print("An exception was raised")else:    print("Thank God, no exceptions were raised.")#Thank God, no exceptions were raised.

24.查找最常见元素

以下方法返回列表中出现的最常见元素。

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

以下方法可检查给定的字符串是否为回文结构。该方法首先将字符串转换为小写,然后从中删除非字母数字字符。最后,它会将新的字符串与反转版本进行比较。

def palindrome(string):    from re import sub    s = sub( [W_] ,   , string.lower())    return s == s[::-1]palindrome( taco cat ) # True

26.没有 if-else 语句的简单计算器

以下代码段将展示如何编写一个不使用 if-else 条件的简单计算器。

import operatoraction = {    "+": operator.add,    "-": operator.sub,    "/": operator.truediv,    "*": operator.mul,    "**": pow}print(action[ - ](50, 25)) # 25

27.元素顺序打乱

以下算法通过实现 Fisher-Yates算法 在新列表中进行排序来将列表中的元素顺序随机打乱。

from copy import deepcopyfrom random import randintdef 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.列表扁平化

以下方法可使列表扁平化,类似于JavaScript中的[].concat(…arr)。

def spread(arg):    ret = []    for i in arg:        if isinstance(i, list):            ret.extend(i)        else:            ret.append(i)    return retspread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

29.变量交换

以下是交换两个变量的快速方法,而且无需使用额外的变量。

def swap(a, b):  return b, aa, b = -1, 14swap(a, b) # (14, -1)

30.获取缺失键的默认值

以下代码段显示了如何在字典中没有包含要查找的键的情况下获得默认值。

d = { a : 1,  b : 2}print(d.get( c , 3)) # 3

以上是你在日常工作中可能会发现的有用方法的简短列表。它主要基于这个GitHub项目(https://github.com/30-seconds/30_seconds_of_knowledge),你可以在其中找到许多其他有用的代码片段,包括Python及其他编程语言和技术。

作者:Fatos Morina(https://towardsdatascience.com/@FatosMorina)

数据科学家 | 软件工程师 | 作者

个人主页:https://www.fatosmorina.com/

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

(完)

看完本文有收获?请转发分享给更多人

关注「Python技术之巅」,一起学Python

即学即用的 30 段 Python 实用代码相关推荐

  1. 即学即用的30段Python实用代码

    (图片付费下载自视觉中国) 原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less 作 者 | Fatos ...

  2. python基础30个常用代码-即学即用的 30 段 Python 实用代码

    Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学.机器学习.web开发.脚本编写.自动化方面被许多人广泛使用.它的简单和易用性造就了它如此流行的原因. 在本文中,我们将会介绍 30 个简短的代码片段, ...

  3. 即学即用的 30 段 Python 非常实用的代码

    点击上方"视学算法",马上关注 真爱,请置顶或星标 图片来自 Jantine Doornbos on Unsplash 原标题 | 30 Helpful Python Snippe ...

  4. 简单python脚本实例-超实用的 30 段 Python 案例

    Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学.机器学习.web开发.脚本编写.自动化方面被许多人广泛使用. 它的简单和易用性造就了它如此流行的原因. 如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过P ...

  5. python实用代码2:自动爬找下载电影

    [银行业正处于快速数字化转型中,怎么发展?往哪里走?最后能到哪里?确切的方向谁也说不完整,广征意见中的各类奇思怪想满天飞.总结起来有这么几类:一是提高工作效率类.如通过系统提高自动化处理比例,将日常工 ...

  6. Python 实用代码工具集目录

    Python 实用代码工具集目录 1.批量重命名文件 2.视频转图片 3.图片转视频 4.图像灰度处理.图像合并(hstack) 1.批量重命名文件 链接1: 批量重命名文件 2.视频转图片 链接2: ...

  7. python30个常用脚本_超实用的 30 段 Python 案例

    Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学.机器学习.web开发.脚本编写.自动化方面被许多人广泛使用. 它的简单和易用性造就了它如此流行的原因. 如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过P ...

  8. 30段超实用CSS代码

    上周,研发频道发表了一篇" Web开发者不容错过的20段CSS代码",大家一致觉得很实用.该文是笔者对后30个的翻译,希望对大家有帮助. 1.花式连字符(&) 这个类应该在 ...

  9. Web开发者的福利 30段超实用CSS代码

    上周,研发频道发表了一篇" Web开发者不容错过的20段CSS代码",大家一致觉得很实用.该文是笔者对后30个的翻译,希望对大家有帮助. 1.花式连字符(&) 这个类应该在 ...

  10. 写一段python求和代码

    好的,下面是一段 python 代码,可以用来求一个数列的和. def sum(numbers):total = 0for number in numbers:total += numberretur ...

最新文章

  1. Python高级函数
  2. 大学医用计算机答案,医学文献检索试题(含答案)
  3. Ubuntu出现卡logo、卡住、黑屏无法正常启动、屏幕和键盘背光无法调节等一系列问题?可能是NVIDIA显卡驱动没装好...
  4. 【通俗理解】锁存器,触发器,寄存器和缓冲器的区别
  5. muduo网络库学习(四)事件驱动循环EventLoop
  6. html盒子全部蓝色,彻底弄懂CSS盒子模式之五
  7. Python将迁移到GitHub
  8. 折半查找的思想及源码_二分查找及对应的几道经典题目
  9. Atitit.eclipse git使用
  10. Hyper-V的安装准备
  11. php百度地图api的geocoder,百度地图API提供Geocoder类
  12. Ubuntu下PHP开发环境LAMP搭建
  13. java私塾跟我学系列_Java私塾跟我学系列——JAVA篇 七、
  14. Clover 驱动文件夹_四叶草Clover相关
  15. 在Linux下使用金山词霸2003(转)
  16. 浙江移动彩信新sp接入指南
  17. 《动森》为何流行:“我就是想找个地方待着”
  18. 图像增强序列——LIME: A Method for Low-light IMage Enhancement(LIME模型,2017CVPR)
  19. Linux Ubuntu输入法安装设置及中文字体安装
  20. 《Web API 的设计与开发》读书笔记

热门文章

  1. Java程序中调用Python脚本的方法
  2. Pytorch Tensor与Numpy ndarray的交互/相互转化
  3. 深度强化学习笔记(一)——深度强化学习简述
  4. 给出两个字符串(可能包含空格),找出其中最长的公共连续子串,输出其长度
  5. Java设计模式之观察者模式(发布-订阅模式)
  6. BZOJ2565: 最长双回文串(回文树)
  7. OS开发(Objective-C)常用库索引
  8. matlab求取积分
  9. 关于UIColor这个类的一些不知道的事
  10. (CMA-ES源码)协方差自适应进化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)——最好的单目标进化算法?