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Cet article vous apporte des connaissances pertinentes sur python. Il résume principalement certaines techniques d'utilisation courantes dans le processus de programmation, notamment la vérification d'objets, l'utilisation de chaînes multilignes, le renvoi de plusieurs valeurs à partir de fonctions, etc. , j'espère que cela sera utile à tout le monde.
Apprentissage recommandé : Tutoriel Python
Python offre un moyen intuitif d'attribuer et d'échanger sur une seule ligne. Veuillez vous référer à l'exemple ci-dessous.
x, y = 10, 20print(x, y) x, y = y, xprint(x, y) #1 (10, 20)#2 (20, 10)
L'affectation sur la droite génère un nouveau tuple. Et celui de gauche décompresse immédiatement ce tuple (non cité) dans le nom <a>
和 <b>
.
Une fois l'allocation terminée, le nouveau tuple sera déréférencé et marqué pour le garbage collection. L'échange de variables a également lieu à la fin.
L'agrégation d'opérateurs de comparaison est une autre astuce qui peut parfois s'avérer utile.
n = 10 result = 1 < n < 20 print(result) # True result = 1 > n <= 9 print(result) # False
L'opérateur ternaire est un raccourci pour les instructions if-else, également appelées opérateurs conditionnels.
[on_true] if [expression] else [on_false]
Voici quelques exemples que vous pouvez utiliser pour rendre votre code compact et concis.
L'énoncé suivant a la même signification que "si y vaut 9, alors attribuez 10 à x, sinon attribuez 20 à x". Nous pouvons étendre l’enchaînement des opérateurs si besoin.
x = 10 if (y == 9) else 20
De même, nous pouvons faire la même chose avec des objets de classe.
x = (classA if y == 1 else classB)(param1, param2)
Dans l'exemple ci-dessus, classA et classB sont deux classes, dont l'une sera appelée le constructeur de classe.
Ce qui suit est un exemple de non. Ajoutez une condition qui évalue le plus petit nombre.
def small(a, b, c): return a if a <= b and a <= c else (b if b <= a and b <= c else c) print(small(1, 0, 1))print(small(1, 2, 2))print(small(2, 2, 3))print(small(5, 4, 3))#Output#0 #1 #2 #3
Nous pouvons même utiliser l'opérateur ternaire dans les compréhensions de listes.
[m**2 if m > 10 else m**4 for m in range(50)]#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729, 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401]
La méthode de base consiste à utiliser des barres obliques inverses, qui sont dérivées du langage C.
multiStr = "select * from multi_row \ where row_id < 5"print(multiStr)# select * from multi_row where row_id < 5
Une autre astuce consiste à utiliser des guillemets triples.
multiStr = """select * from multi_row where row_id < 5"""print(multiStr)#select * from multi_row #where row_id < 5
Un problème courant avec les méthodes ci-dessus est le manque d'indentation appropriée. Si nous essayons de mettre en retrait, cela insère des espaces dans la chaîne.
La solution finale consiste donc à diviser la chaîne en plusieurs lignes et à mettre la chaîne entière entre parenthèses.
multiStr= ("select * from multi_row ""where row_id < 5 ""order by age") print(multiStr)#select * from multi_row where row_id < 5 order by age
On peut utiliser une liste pour initialiser un non. variable. Lors du décompression d'une liste, le nombre de variables ne doit pas dépasser le nombre. éléments dans la liste.
testList = [1,2,3]x, y, z = testListprint(x, y, z)#-> 1 2 3
Si vous souhaitez connaître l'emplacement absolu des modules importés dans votre code, utilisez l'astuce suivante.
import threading import socketprint(threading)print(socket)#1- <module 'threading' from '/usr/lib/python2.7/threading.py'>#2- <module 'socket' from '/usr/lib/python2.7/socket.py'>
C'est une fonctionnalité utile que beaucoup d'entre nous ne connaissent pas.
Dans la console Python, chaque fois que nous testons une expression ou appelons une fonction, le résultat est envoyé au nom temporaire _ (trait de soulignement).
>>> 2 + 13>>> _3>>> print _3
"_" fait référence à la sortie de la dernière expression exécutée.
Tout comme nous utilisons la compréhension de liste, nous pouvons également utiliser la compréhension de dictionnaire/ensemble. Ils sont faciles à utiliser et tout aussi efficaces. Voici un exemple.
testDict = {i: i * i for i in xrange(10)} testSet = {i * 2 for i in xrange(10)}print(testSet)print(testDict) #set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) #{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
Remarque - La seule différence entre les deux déclarations est <:>. De plus, pour exécuter le code ci-dessus dans Python3, remplacez-le par .
Nous pouvons définir des points d'arrêt dans les scripts Python à l'aide du module. Veuillez suivre l'exemple ci-dessous.
import pdb pdb.set_trace()
Nous pouvons spécifier
Python permet d'exécuter un serveur HTTP, que vous pouvez utiliser pour partager des fichiers à partir de la racine du serveur. Vous trouverez ci-dessous la commande pour démarrer le serveur.
python -m SimpleHTTPServer
python3 -m http.server
La commande ci-dessus démarrera le serveur sur le port par défaut 8000. Vous pouvez également utiliser un port personnalisé en le passant comme dernier paramètre à la commande ci-dessus.
Nous pouvons inspecter des objets en Python en appelant la méthode dir(). Ceci est un exemple simple.
test = [1, 3, 5, 7]print( dir(test) )
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
Pour valider plusieurs valeurs, nous pouvons le faire de la manière suivante.
if m in [1,3,5,7]:
Au lieu de :
if m==1 or m==3 or m==5 or m==7:
Alternativement, nous pouvons utiliser '{1,3,5,7}' au lieu de '[1,3,5,7]' comme opérateur 'in' puisque 'set' peut être passé O(1) pour accéder à chaque élément.
Parfois, nous pouvons ne pas vouloir exécuter notre programme si le moteur Python actuellement en cours d'exécution est inférieur à la version prise en charge. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l'extrait de code suivant. Il imprime également la version Python actuellement utilisée dans un format lisible par l'homme.
import sys#Detect the Python version currently in use.if not hasattr(sys, "hexversion") or sys.hexversion != 50660080: print("Sorry, you aren't running on Python 3.5\n") print("Please upgrade to 3.5.\n") sys.exit(1) #Print Python version in a readable format.print("Current Python version: ", sys.version)
Alternativement, vous pouvez remplacer sys.hexversion!= 50660080 par sys.version_info >= (3, 5) dans le code ci-dessus. C’est le conseil d’un lecteur averti.
Sortie lors de l'exécution sur Python 2.7.
Python 2.7.10 (default, Jul 14 2015, 19:46:27)[GCC 4.8.2] on linux Sorry, you aren't running on Python 3.5Please upgrade to 3.5.
在 Python 3.5 上运行时的输出。
Python 3.5.1 (default, Dec 2015, 13:05:11)[GCC 4.8.2] on linux Current Python version: 3.5.2 (default, Aug 22 2016, 21:11:05) [GCC 5.3.0]
如果您想连接列表中所有可用的标记,请参见以下示例。
>>> test = ['I', 'Like', 'Python', 'automation']
现在,让我们从上面给出的列表中的元素创建一个字符串。
>>> print ''.join(test)
testList = [1, 3, 5]testList.reverse()print(testList)#-> [5, 3, 1]
for element in reversed([1,3,5]): print(element)#1-> 5#2-> 3#3-> 1
"Test Python"[::-1]
这使输出为“nohtyP tseT”
[1, 3, 5][::-1]
上面的命令将输出 [5, 3, 1]。
使用枚举器,在循环中很容易找到索引。
testlist = [10, 20, 30]for i, value in enumerate(testlist): print(i, ': ', value)#1-> 0 : 10#2-> 1 : 20#3-> 2 : 30
我们可以使用以下方法来创建枚举定义。
class Shapes: Circle, Square, Triangle, Quadrangle = range(4)print(Shapes.Circle)print(Shapes.Square)print(Shapes.Triangle)print(Shapes.Quadrangle)#1-> 0#2-> 1#3-> 2#4-> 3
支持此功能的编程语言并不多。但是,Python 中的函数确实会返回多个值。
请参考以下示例以查看它的工作情况。
# function returning multiple values.def x(): return 1, 2, 3, 4# Calling the above function.a, b, c, d = x()print(a, b, c, d)
#-> 1 2 3 4
splat 运算符提供了一种解压参数列表的艺术方式。为清楚起见,请参阅以下示例。
def test(x, y, z): print(x, y, z)testDict = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} testList = [10, 20, 30]test(*testDict)test(**testDict)test(*testList)#1-> x y z#2-> 1 2 3#3-> 10 20 30
我们可以制作一个字典存储表达式。
stdcalc = { 'sum': lambda x, y: x + y, 'subtract': lambda x, y: x - y}print(stdcalc['sum'](9,3))print(stdcalc['subtract'](9,3))#1-> 12#2-> 6
result = (lambda k: reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result)#-> 6
import functools result = (lambda k: functools.reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result)
#-> 6
test = [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]print(max(set(test), key=test.count))#-> 4
Python 将递归限制限制为 1000。我们可以重置它的值。
import sys x=1001print(sys.getrecursionlimit())sys.setrecursionlimit(x)print(sys.getrecursionlimit())#1-> 1000#2-> 1001
请仅在需要时应用上述技巧。
在 Python 2.7 中,32 位整数消耗 24 字节,而在 Python 3.5 中使用 28 字节。为了验证内存使用情况,我们可以调用 方法。
import sys x=1print(sys.getsizeof(x))#-> 24
import sys x=1print(sys.getsizeof(x))#-> 28
你有没有观察到你的 Python 应用程序消耗了大量资源,尤其是内存?这是使用<__slots__>
类变量在一定程度上减少内存开销的一种技巧。
import sysclass FileSystem(object): def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devicesprint(sys.getsizeof( FileSystem ))class FileSystem1(object): __slots__ = ['files', 'folders', 'devices'] def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devicesprint(sys.getsizeof( FileSystem1 ))#In Python 3.5#1-> 1016#2-> 888
显然,您可以从结果中看到内存使用量有所节省。但是当一个类的内存开销不必要地大时,你应该使用 __slots__
。仅在分析应用程序后执行此操作。否则,您将使代码难以更改并且没有真正的好处。
import sys lprint=lambda *args:sys.stdout.write(" ".join(map(str,args)))lprint("python", "tips",1000,1001)#-> python tips 1000 1001
t1 = (1, 2, 3)t2 = (10, 20, 30)print(dict (zip(t1,t2)))#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30}
print("http://www.baidu.com".startswith(("http://", "https://")))print("https://juejin.cn".endswith((".com", ".cn")))#1-> True#2-> True
import itertools test = [[-1, -2], [30, 40], [25, 35]]print(list(itertools.chain.from_iterable(test)))#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35]
如果您有一个包含嵌套列表或元组作为元素的输入列表,请使用以下技巧。但是,这里的限制是它使用了 for 循环。
def unifylist(l_input, l_target): for it in l_input: if isinstance(it, list): unifylist(it, l_target) elif isinstance(it, tuple): unifylist(list(it), l_target) else: l_target.append(it) return l_target test = [[-1, -2], [1,2,3, [4,(5,[6,7])]], (30, 40), [25, 35]]print(unifylist(test,[]))#Output => [-1, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 30, 40, 25, 35]
统一包含列表和元组的列表的另一种更简单的方法是使用 Python 的 < more_itertools > 包。它不需要循环。只需执行 < pip install more_itertools >,如果还没有的话。
import more_itertools test = [[-1, -2], [1, 2, 3, [4, (5, [6, 7])]], (30, 40), [25, 35]]print(list(more_itertools.collapse(test)))#Output=> [-1, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 30, 40, 25, 35]
这是使用字典来模仿 switch-case 构造的代码。
def xswitch(x): return xswitch._system_dict.get(x, None) xswitch._system_dict = {'files': 10, 'folders': 5, 'devices': 2}print(xswitch('default'))print(xswitch('devices'))#1-> None#2-> 2
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