Python 中让你相见恨晚的 20 个"骚操作"-eolink官网

Python 中让你相见恨晚的 20 个"骚操作"

今天和大家分享二十个 Python 编程中新手必会的“骚操作”，使用的频率超高！记得点赞，收藏哦！话不多说，进入正题！

1.列表推导式

使用列表推导式创建一个列表。

>>> [n*10 for n in range(5)]

[0, 10, 20, 30, 40]

2.交换变量

一行代码交换两个变量的值。

>>> m, n = 1, 2

>>> m, n = n, m

>>> m

>>> n

3.连续比较

链式比较操作符。

>>> m, n = 3, 'c'

>>> 1 < m < 5

True

>>> 'd' < n < 'f'

False

4.序列切片

通过切片快速获取序列片段。

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> lst[:3] # 取前三个数

[1, 2, 3]

>>> lst[::-1] # 逆序

[5, 4, 3, 2, 1]

>>> lst[::2] # 步长为2

[1, 3, 5]

>>> lst[::-2] # 逆序步长为2

[5, 3, 1]

5.切片快速增删序列

通过切片替换序列片段的值。

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> lst[1:3] = []

>>> lst

[1, 4, 5]

>>> lst[1:3] = ['a', 'b', 'c', 'd']

>>> lst

[1, 'a', 'b', 'c', 'd']

6.%timeit 计算运行时间

计算 10000 次列表推导式创建列表所用时间。

%timeit -n 10000 [n for n in range(5)]

# 2.41 µs ± 511 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

7.三元表达式

获取 m，n 中较大的值。

>>> m = 4

>>> n = 2

>>> if m > n:

print('m')

else:

print('n')

>>> 'm' if m > n else 'n'

'm'

还有一种比较少见的写法。

>>> m = 4

>>> n = 2

>>> ("n", "m")[m > n]

'm'

格式： (, )[condition]

8.解包(unpack)

可迭代对象都支持解包。

>>> a, b, *c = [1, 2, 3, 4]

>>> a

>>> b

>>> c

[3, 4]

>>> print(*range(3))

0 1 2

9.lambda 匿名函数

lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) ，返回单个表达式值。 lambda 函数不能包含命令，只能包含一个表达式。

>>> def func(x, y):

return x * y

>>> func(2, 3)

>>> func = lambda x, y: x * y

>>> func(2, 3)

10.map 序列映射

对序列中每一个元素调用指定函数，返回迭代器。

>>> def func(x):

return x ** 2

>>> list(map(func, [1,2,3]))

[1, 4, 9]

使用 lambda 表达式。

>>> list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3]))

[1, 4, 9]

11.filter 过滤序列

过滤掉不符合条件的元素，返回迭代器。

>>> def func(x):

return x % 3 == 0

>>> list(filter(func, [1, 2 ,3]))

[3]

使用 lambda 表达式。

>>> list(filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3]))

[3]

12.获取序列组合

获取两个序列每个元素两两组合的结果。

>>> list1 = ['a', 'b']

>>> list2 = ['1', '2']

>>> [(m, n) for m in list1 for n in list2]

[('a', '1'), ('a', '2'), ('b', '1'), ('b', '2')]

>>> from itertools import product

>>> list(product(list1, list2))

[('a', '1'), ('a', '2'), ('b', '1'), ('b', '2')]

13.随机选取序列元素

随机选取序列中的一个元素。

>>> from random import choice

>>> lst = [1, 2, 3, 4]

>>> choice(lst)

随机选取序列中的多个元素( 可重复 )。 k 值指定数量。

>>> from random import choices

>>> lst = [1, 2, 3, 4]

>>> choices(lst, k=3)

[4, 3, 4]

随机选取序列中的多个元素( 不重复 )。 k 值指定数量。

>>> from random import sample

>>> lst = [1, 2, 3, 4]

>>> sample(lst, k=3)

[4, 3, 2]

14.序列元素计数

统计序列每个元素出现的次数。

>>> from collections import Counter

>>> s = 'python+py'

>>> counter = Counter(s)

>>> counter

Counter({

'p': 2, 'y': 2, 't': 1, 'h': 1, 'o': 1, 'n': 1, '+': 1})

返回的结果类似字典，可以使用字典的相关方法。

>>> counter.keys()

dict_keys(['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '+'])

>>> counter.values()

dict_values([2, 2, 1, 1, 1, 1, 1])

>>> counter.items()

dict_items([('p', 2), ('y', 2), ('t', 1), ('h', 1), ('o', 1), ('n', 1), ('+', 1)])

统计出现次数最多的两个元素。

>>> counter.most_common(2)

[('p', 2), ('y', 2)]

15.字典排序

字典按照键( key )降序排序。

>>> dic = {

'd': 2, 'c': 1, 'a': 3, 'b': 4}

>>> sort_by_key = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[0], reverse=False)

>>> {

key: value for key, value in sort_by_key}

{

'a': 3, 'b': 4, 'c': 1, 'd': 2}

字典按照值( value )降序排序。

>>> dic = {

'd': 2, 'c': 1, 'a': 3, 'b': 4}

>>> sort_by_value = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)

>>> {

key: value for key, value in sort_by_value}

{

'c': 1, 'd': 2, 'a': 3, 'b': 4}

16.字典合并

>>> dict1 = {

'name': '静香', 'age': 18}

>>> dict2 = {

'name': '静香', 'sex': 'female'}

update() 更新字典。

>>> dict1.update(dict2)

>>> dict1

{