당신이 모를 수도 있는 30가지 Python 언어 기능과 요령
- 高洛峰원래의
- 2016-10-19 11:38:001102검색
저는 Python을 배우기 시작할 때부터 자주 사용하는 "트릭" 목록을 유지하기로 결정했습니다. "멋지네요!"라고 생각하게 만드는 코드를 볼 때마다(예: StackOverflow, 오픈 소스 소프트웨어 등에서) 이해할 때까지 시도한 다음 목록에 추가합니다. . 이 게시물은 정리된 목록의 일부입니다. 숙련된 Python 프로그래머라면 이미 알고 있는 내용도 있지만 모르는 내용을 발견할 수도 있습니다. Python을 배우고 있거나 프로그래밍을 이제 막 배우기 시작한 C, C++ 또는 Java 프로그래머라면 나처럼 이들 중 많은 것이 매우 유용하다는 것을 알게 될 것입니다.
각각의 트릭이나 언어적 특징은 과도한 설명 없이 예시로만 확인할 수 있습니다. 예제를 명확하게 설명하려고 노력했지만 익숙함에 따라 일부 예제는 여전히 약간 복잡해 보일 수 있습니다. 따라서 예를 살펴본 후 확실하지 않은 경우 제목은 Google을 통해 자세한 내용을 얻을 수 있도록 충분한 정보를 제공할 수 있습니다.
목록은 난이도별로 정렬되어 있으며 일반적으로 사용되는 언어 기능과 기술이 앞에 있습니다.
1.30 최대 및 최소 요소(heapq.nlargest 및 heapq.nsmallest)
>>> a = [random.randint(0, 100) for __ in xrange(100)]
>>> heapq.nlargest(5, a)
[3, 3, 5, 6, 8]
>>> heapq.nlargest(5, a)
[100, 100, 99, 98, 98]
1.31 직교 곱(itertools.product)
>>> itertools.product([1, 2)의 p에 대한 , 3], [4, 5]):
(1, 4)
(1, 5)
(2, 4)
(2, 5)
(3, 4)
(3, 5)
>>> for p in itertools.product([0, 1], 반복 =4):
... print ''.join(str(x) for x in p)
...
0000
0001
0010
0011
0100 0
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111 🎜>
1.32 조합 및 조합 대체(itertools.combinations 및 itertools.combinations_with_replacement)>> > 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 >>> 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 정렬(itertools.permutations)>>> 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
4132
4213
4231
4312
4321
1.34 링크 반복(itertools.chain)
>>> 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) >>> ) 범위 내 n(len(a) + 1)) ... 인쇄 하위 집합 ... () (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 주어진 값으로 행 그룹화(itertools.groupby)>>> 연산자 가져오기 itemgetter >>> import itertools >>> open(' contactlenses.csv', 'r')을 infile로 사용: ... data = [line.strip().split (',') infile 행] ... >>> data = data[1:] >>> def print_data(rows): ... print 'n'.join('t' .join('{: ... >>> print_data(데이터)젊은 근시 아니요 감소 없음
젊은 근시 없음 감소됨 없음
젊은 근시 예 보통 어려움
젊은 하이퍼메트로프 아니요 감소됨 없음
젊은 하이퍼메트로프 아니요 보통 부드러운
젊은 하이퍼메트로프 예 감소 없음
젊은 하이퍼메트로프 예 정상 단단함
노안 전 근시 아니요 감소 없음
노안 전 근시 아니요 정상 약한
노안 전 근시 네 감소됨 없음
노안 전 근시 예 정상 심함
노안 전 원시 원시 아니요 감소 없음
노안 전 원시 원시 아니요 정상 부드러운
노안 전 원시 원시 네 감소됨 없음
노안 전 고근시 예 정상 없음
노안 근시 없음 감소 없음
노안 근시 아니요 정상 없음
노안 근시 예 감소 없음
노안 근시 예 정상 단단한
노안 초근시 아니요 감소 없음
노안 초근시 아니요 정상 연성
노안 하이퍼메트로프 예 감소됨 없음
노안 과시 예 정상 없음
>>> data.sort(key=itemgetter(-1))
>>> for itertools.groupby(data,lambdar:r[-1])의 값, 그룹:
... '------------'
을 인쇄합니다. .. print '그룹:' + 값
... print_data(group)
...
------------
그룹: 딱딱함
젊음 근시 예 보통 힘든
젊음 하이퍼메트로프 예 정상 단단함
노안 전 근시 예 정상 단단함
노안 근시 네 보통 힘들다
----------
그룹: 없음
젊음 근시 아니요 감소 없음
젊은 근시 예 감소 없음
젊은 하이퍼 메트로프 아니요 감소 없음
젊은 하이퍼 메트로 감소 에드 없음
노안 전 근시 예 감소됨 없음
노안 전 hypermetrope 아니요 감소 없음
노안 전 원시 원시 예 감소 없음
노안 전 원시 원시 예 정상 없음
노안 근시 아니요 감소 없음
노안용 근시용 없음 정상 없음
노안 근시 예 감소 없음
노안 고근시 아니요 > 없음
노안 초근시 예 정상 없음
---- -------
그룹 : 소프트 젊은 myope 정상적인 소프트 없음젊은 hypermetrope 정상적인 소프트 없음
사전 예비 마이프 정상 소프트 없음
노안 전 원시 원시 아니오 정상 부드러운
노안 원시 원시 아니요 보통 부드러움