Python に関する 30 のヒント

Python を学習し始めたとき、Python のヒント集をまとめ始めました。その後、Stack Overflow
またはいくつかのオープンソース ソフトウェアでクールなコードを見たとき、私は驚きました。これはまだ実行できることがわかりました。当時、私はこのコードを自分で試してみて、全体的なアイデアを理解した後、このコードを自分のコレクションに追加していました。実はこのブログがこのコレクションの最終部分の初公開となります。すでに Python の専門家であれば、基本的にはここでの使用法のほとんどを知っているはずですが、知らない新しいトリックも発見できるはずです。そして、あなたが C、C++、Java プログラマーであり、同時に Python も学習している場合、またはプログラミングを学んだばかりの初心者である場合は、私と同じように、特に便利で驚くべき実用的なヒントがたくさんあるはずです。以前と同じです。

すべてのテクニックと言語の使用法は例で示されるので、他の説明は必要ありません。各例を理解しやすくするために最善を尽くしましたが、読者の Python に対する精通度はさまざまであるため、まだわかりにくい部分があるかもしれません。したがって、例自体が意味が分からない場合でも、後でグーグルで検索するときに少なくとも例のタイトルが役立つでしょう。

コレクション全体は大まかに難易度別に分類されており、簡単で一般的なものが先頭にあり、より珍しいものが最後にあります。

1.1 開梱

> a, b, c = 1, 2, 3
>> b, c
(1, 2, 3)
>>gt;> ; a, b, c = [1, 2, 3]
>>> a, b, c
(1, 2, 3)
>> b, c = (2 * i range(3) の i には + 1)
>>b,c
(1, 3, 5)
>(b, c), d = [1 , (2, 3), 4]
1
>>gt;>c
3
>>4
; , b = 1, b
(2, 1)

1.3 拡張アンボックス化 (python3 のみ対応)

>>> a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> a

1

>>> b

[2, 3, 4]
5

1.4

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>>a[-1]

10

> > a[-3 ]
8


1.5 カットリスト


>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> ; a[2:8]

[2, 3, 4, 5, 6, 7]

1.6 ネガティブインデックスカットリスト

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> a[-4:-2]
[7, 8]


1.7 ステップサイズカットリストを指定します

>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> [0, 2, 4, 6, 8, 10]

>a[::3]

[0, 3, 6, 9]
>a[2:8:2]
[ 2, 4, 6]

1.8 ネガティブステップサイズカットリスト

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
> ;>> a [::-1]
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>>

[10, 8, 6, 4, 2, 0]

1.9 リストカット割り当て

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> [2:3] = [0, 0]
>>a
[1, 2, 0, 4, 5]
>>a[1:1] = [8, 9]
>>> a
[1, 8, 9, 2, 0, 0, 4, 5]
>>> a[1:-1] = []

> > a

[1 , 5]

1.10 名前付きリストの切り出し方法

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> (-3, なし)
>>> LASTTHREE

slice(-3, None, None)

>>> a[LASTTHREE]

[3, 4, 5]

1.11 圧縮と解凍リストとイテレータの

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = ['a', 'b', 'c']
>>> z = zip(a , b)
>>> z
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
>>> (*z)
[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

1.12 リスト隣接要素圧縮器

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> zip(*([iter(a)] * 2))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))
>>> group_adjacent(a, 3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

>>> zip(a[::2], a[1::2])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

>>> zip(a[::3], a[1::3], a[2::3])
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

>>> ; group_adjacent = lambda a, k: zip(*(a[i::k] for i in range(k)))
>>> group_adjacent(a, 3)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 2)
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> group_adjacent(a, 1)
[(1,), (2,), (3,), (4,), (5,), (6,)]

1.13 在列表中用压缩器和迭代器滑動取值窗口

>>> def n_grams(a, n):
... z = [iter(a[i:]) for i in range(n)]
... return zip(*z)
...
>> > a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> n_grams(a, 3)
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5), (4, 5, 6)]
>>> n_grams(a, 2)
[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
>>> n_grams(a, 4)
[(1, 2, 3, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 4, 5, 6)]

1.14 用压缩器反转字典

>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
>>> m.items()
[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]
>>> zip(m.values(), m.keys())
[(1, 'a'), (3, 'c'), (2, 'b'), (4, 'd')]
> ;>> mi = dict(zip(m.values(), m.keys()))
>>> mi
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

1.15 列表展开

>>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
>>> list(itertools.chain.from_iterable(a))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> sum(a, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> [l の x は l の x ]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> a = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
>>> [x は l1 の a は l1 の l2 は l2 の x]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

>>> a = [1, 2, [3, 4], [[5, 6], [7, 8]]]
>>> flatten = lambda x: [y for l in x for y in flatten(l)] if type(x) が list else [x]
>>> flatten(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

1.16 生成器表达式

>>> g = (x ** 2 for x in xrange(10))
>>>次(g)
0
>>>次(g)
1
>>>次(g)
4
>>>次(g)
9
>>> sum(x ** 3 for x in xrange(10))
2025
>>> sum(x ** 3 for x in xrange(10) if x % 3 == 1)
408

1.17 字典推导

>>> m = {x: x ** 2 for x in range(5)}
>>> m
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

>>> m = {x: 'A' + str(x) for x in range(10)}
>>> m
{0: 'A0'、1: 'A1'、2: 'A2'、3: 'A3'、4: 'A4'、5: 'A5'、6: 'A6'、7: 'A7' 、8: 'A8', 9: 'A9'}

1.18用字典推导反转字典

>>> m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
>>> m
{'d': 4, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> {v: k for k, v in m.items()}
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

1.19 命名元组

>>> Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = 点(x=1.0, y=2.0)
>>> p
点(x=1.0, y=2.0)
>>> p.x
1.0
>>> p.y
2.0

1.20 继承命名元组

>>> class Point(collections.namedtuple('PointBase', ['x', 'y'])):
... __slots__ = ()
... def __add__(self, other):
... return Point( x=self.x + other.x, y=self.y + other.y)
...
>>> p = 点(x=1.0, y=2.0)
>>> q = 点(x=2.0, y=3.0)
>>> p + q
Point(x=3.0, y=5.0)

1.21 オペレーションセット

>>> A = {1, 2, 3, 3}
>>> A
set([1, 2, 3])
>>> B = {3, 4, 5, 6, 7}
>>>> B
set([3, 4, 5, 6, 7])
>>>あ | B
set([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> A & B
セット([3])
>>> A - B
set([1, 2])
>>> B - A
set([4, 5, 6, 7])
>>> A ^ B
set([1, 2, 4, 5, 6, 7])
>>> (A ^ B) == ((A - B) | (B - A))
True

1.22 操作多重集合

>>> A = collections.Counter([1, 2, 2])
>>> B = collections.Counter([2, 2, 3])
>>> A
カウンター({2: 2, 1: 1})
>>> B
カウンター({2:2, 3:1})
>>>あ | B
カウンター({2: 2, 1: 1, 3: 1})
>>> A & B
カウンター({2: 2})
>>> A + B
カウンター({2: 4, 1: 1, 3: 1})
>>> A - B
カウンター({1: 1})
>>> B - A
Counter({3:1})

1.23 可计在可迭代器内最常出现的元素

>>> A = collections.Counter([1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> A
カウンター({3: 4, 1: 2, 2: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1})
>>> A.most_common(1)
[(3, 4)]
>>> A.most_common(3)
[(3, 4), (1, 2), (2, 2)]

1.24 两端都可操作队列

>>> Q = collections.deque()
>>> Q.append(1)
>>> Q.appendleft(2)
>>> Q.extend([3, 4])
>>> Q.extendleft([5, 6])
>>> Q
deque([6, 5, 2, 1, 3, 4])
>>> Q.pop()
4
>>> Q.popleft()
6
>>> Q
deque([5, 2, 1, 3])
>>> Q.回転(3)
>>> Q
deque([2, 1, 3, 5])
>>> Q.回転(-3)
>>> Q
deque([5, 2, 1, 3])

1.25 有最大長度の双端队列

>>> last_three = collections.deque(maxlen=3)
>>> for i in xrange(10):
... last_three.append(i)
... PRint ', '.join(str(x) for x in last_three)
...
0
0, 1
0 、1、2
1、2、3
2、3、4
3、4、5
4、5、6
5、6、7
6、7、8
7、8、9

1.26 可排序词典

>>> m = dict((str(x), x) for x in range(10))
>>> print ', '.join(m.keys())
1, 0, 3, 2, 5, 4, 7, 6, 9, 8
>>> m = collections.OrderedDict((str(x), x) for x in range(10))
>>> print ', '.join(m.keys())
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
>>> m = collections.OrderedDict((str(x), x) for x in range(10, 0, -1))
>>> print ', '.join(m.keys())
10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1

1.27 默认词典

>>> ; m = dict()
>>> m['a']
トレースバック (最新の呼び出しは最後):
ファイル ""、1 行目、 内
KeyError: 'a'
>>>
>> > m = collections.defaultdict(int)
>>> m['a']
0
>>> m['b']
0
>>> m = collections.defaultdict(str)
>>> m['a']
''
>>> m['b'] += 'a'
>>> m['b']
'a'
>>> m = collections.defaultdict(lambda: '[デフォルト値]')
>>> m['a']
'[デフォルト値]'
>>> m['b']
'[デフォルト値]'

1.28 默认字典的简单树状態表达

>>> json をインポート
>>>ツリー = ラムダ: collections.defaultdict(tree)
>>> root =tree()
>>> root['menu']['id'] = 'file'
>>> root['メニュー']['値'] = 'ファイル'
>>> root['menu']['menuitems']['new']['value'] = 'New'
>>> root['menu']['menuitems']['new']['onclick'] = 'new();'
>>> root['menu']['menuitems']['open']['value'] = '開く'
>>> root['menu']['menuitems']['open']['onclick'] = 'open();'
>>> root['menu']['menuitems']['close']['value'] = '閉じる'
>>> root['menu']['menuitems']['close']['onclick'] = 'close();'
>>> print json.dumps(root, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
{
"menu": {
"id": "file",
"menuitems": {
"close": {
"onclick": "close();",
"value": "Close"
},
"new": {
"onclick": "new();",
"value ": "新規"
},
"open": {
"onclick": "open();",
"value": "開く"
}
},
"値": "ファイル"
}
}

1.29对象到唯一计数的映射

>>> itertools、コレクションをインポートします
>>> value_to_numeric_map = collections.defaultdict(itertools.count().next)
>>> value_to_numeric_map['a']
0
>>> value_to_numeric_map['b']
1
>>> value_to_numeric_map['c']
2
>>> value_to_numeric_map['a']
0
>>> value_to_numeric_map['b']
1

1.30 最大和最小の几个列表元素

>>> a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]
>>> heapq.nsmallest(5, a)
[3, 3, 5, 6, 8]
>>> heapq.nlargest(5, a)
[100, 100, 99, 98, 98]

1.31 两个列表笛的卡尔积

>>> for p in itertools.product([1, 2, 3], [4, 5]):
(1, 4)
(1, 5)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
>>> for p in itertools.product([0, 1],repeat=4):
... print ''.join(str(x) for x in p)
...
0000
0001
0010
0011
0100
0101
0110
0111
1000
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111

1.32 列表組和列表元素代替組合

>>> for c in itertools.combinations([1, 2, 3, 4, 5], 3):
... print ''.join(str(x) for x in c)
...
123
124
125
134
135
145
234
235
245
345
>>> for c in itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):
... print ''.join(str(x) for x in c)
...
11
12
13
22
23
33

1.33列表元素排列組

>>> for p in itertools.permutations([1, 2, 3, 4]):
... print ''.join(str(x) for x in p)
...
1234
1243
1324
1342
1423
1432
2134
2143
2314
2341
2413
2431
3124
3142
3214
3241
3412
3421
4123
4 132
4213
4231
4312
4321

1.34可链接迭代器

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> for p in itertools.chain(itertools.combinations(a, 2), itertools.combinations(a, 3)):
... print p
...
(1, 2)
(1, 3)
( 1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
(1, 3, 4)
(2, 3, 4)
>>> for subset in itertools.chain.from_iterable(itertools.combinations(a, n) for n in range(len(a) + 1))
... print subset
...
()
(1,)
( 2,)
(3,)
(4,)
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
(1, 2, 3)
(1, 2, 4)
(1, 3, 4)
(2, 3, 4)
(1, 2, 3, 4)

1.35 準拠文件指定列类聚

>>> itertools をインポートします
>>> with open('contactlenses.csv', 'r') as infile:
... data = [line.strip().split(',') for line infile]
...
>>> ;データ = データ[1:]
>>> def print_data(rows):
... print 'n'.join('t'.join('{: ...

>>> print_data（data）通常のハードプルプレスバイピックミオープno redument none
老視前 暗視症 はい 減少しました なし
老視前 遠視症 はい正常 なし
老眼 近視 なし 軽減された なし
老眼 近視 いいえ なし
老視 近視 はい軽減されました なし
老眼 近視 はい 正常 ハード
ヨピック 遠視症 いいえ なし
老視症 遠視症 いいえ正常 ソフト
老眼 遠視 はい 軽減 なし
老眼メトロロープ はい 通常 なし

>>> data.sort(key=lambda r: r[-1])
>>>値の場合、 itertools.groupby(data, lambda r: r[-1]):
... print '-----------'
... print 'Group: ' + value
... print_data(グループ)
...
-----------
グループ: ハード
ヤング 近視 はい ハード
若い ハイパーメトロープ はい 正常 ハード
老視前 近視 はい普通 ハード
老眼近視 はい 通常 ハード
----------
グループ: なし
若い 近視 いいえ減りました なし
若い 近視 はい 減りました なし
yoウン ハイパーメトロピー いいえ軽減 なし
老視前 近視 なし減少しました なし
老視前 近視 はい 減少しました なし
老眼前 遠視 いいえ なし
老視前 遠視 はい軽減 なし
老視前 なし
老眼視いいえ 軽減されました なし
老視 なしなし
老視症 近視 はい 軽減されました なし
老眼視いいえ 軽減された なし
老眼 遠視はい 軽減されました なし
老眼 遠視 はい 正常 なし
- ----------
グループ: ソフト
ヤング 近視 ソフト
ヤングいいえ 普通 ソフト
老視前 いいえ 普通ソフト
老視前 遠視いいえ 普通 ソフト
老眼 遠視 いいえ 普通 なし

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