1. 정규식
정규식은 패턴 일치, 문자열 검색 및 바꾸기, 문자열 유효성 검사 등을 위한 Python의 최고의 기술입니다. 이제 이런 종류의 작업에 루프와 목록을 사용할 필요가 없습니다.
이메일 형식 확인을 위한 다음 정규식 조각 코드 예제를 확인하세요.
# Regular Expression Check Mail import re def Check_Mail(email): pattern = re.compile(r'([A-Za-z0-9]+[.-_])*[A-Za-z0-9]+@[A-Za-z0-9-]+(.[A-Z|a-z]{2,})+') if re.fullmatch(pattern, email): print("valid") else: print("Invalid") Check_Mail("codedev101@gmail.com") #valid Check_Mail("codedev101-haider@uni.edu")#Invalid Check_Mail("code-101-work@my.net") # Invalid
2, Pro Slicing
이 간단한 코드 조각은 전문가처럼 목록을 조각내는 데 도움이 됩니다. 아래 샘플 코드를 확인하세요.
# Pro Slicing # list[start:end:step] mylist = [1, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 12] mail ="codedev-medium@example.com" print(mylist[4:-3]) # 5 6 7 print(mail[8 : 14]) # medium
3. Temp 없이 교체
Python에서는 사용할 필요가 없으므로 Temp 변수를 사용하여 두 데이터를 교체하고 있나요? 이 코드 조각에서는 temp를 사용하지 않고 두 개의 데이터 변수를 바꾸는 방법을 공유하겠습니다.
아래 코드를 보세요:
# Swap without Temp i = 134 j = 431 [i, j] = [j, i] print(i) #431 print(j) #134
4. Magic of F-string
format() 메서드나 "%" 메서드를 사용하여 문자열의 변수 형식을 지정할 수 있습니다. 이 코드는 다른 형식보다 훨씬 나은 F-문자열을 소개합니다.
아래 샘플 코드를 보세요:
# Magic of f-String # Normal Method name = "Codedev" lang = "Python" data = "{} is writing article on {}".format(name, lang) print(data) # Pro Method with f-string data = f"{name} is writing article on {lang}" print(data
5. 인덱스 가져오기
이제 특정 요소의 인덱스를 찾기 위해 루프가 더 이상 필요하지 않습니다. 목록의 index() 메소드를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
아래 코드를 확인하세요:
# Get Index x = [10 ,20, 30, 40, 50] print(x.index(10)) # 0 print(x.index(30)) # 4 print(x.index(50)) # 2
6. 다른 목록을 기반으로 정렬된 목록
이 코드 조각은 다른 목록을 기반으로 목록을 정렬하는 방법을 보여줍니다. 이 스니펫은 원하는 위치를 기준으로 정렬해야 할 때 매우 유용합니다.
# Sort List based on another List list1 =["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m"] list2 = [ 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 3, 4] C = [x for _, x in sorted(zip(list2, list1), key=lambda pair: pair[0])] print(C) # ['a', 'g', 'b', 'c', 'd', 'h', 'i', 'e', 'f', 'j', 'k']
7. 사전 역방향
이제 사전을 역방향으로 돌리기 위해 루프가 필요하지 않습니다. 이 조각 코드는 조각 코드가 두 번째로 시도될 때 사전을 뒤집습니다.
# Invert the Dictionary def Invert_Dictionary(data): return{value: key for key, value in data.items()} data = {"A": 1, "B":2, "C": 3} invert = Invert_Dictionary(data) print(invert) # {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}
8. 멀티스레딩
멀티스레딩은 Python 함수를 동시에 병렬로 실행하는 데 도움이 됩니다. 각 기능이 완료될 때까지 기다리지 않고 동시에 5가지 기능을 실행한다고 가정해 보겠습니다.
아래 코드 조각을 확인하세요.
# Multi-threading import threading def func(num): for x in range(num): print(x) if __name__ == "__main__": t1 = threading.Thread(target=func, args=(10,)) t2 = threading.Thread(target=func, args=(20,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join()
9. 목록에 가장 많이 나타나는 요소
이 코드 조각은 단순히 목록에 가장 많이 나타나는 요소의 수를 계산합니다. 나는 이를 수행하는 두 가지 방법을 보여주었습니다.
아래에서 확인하세요:
# Element Occur most in List from collections import Counter mylst = ["a", "a", "b", "c", "a", "b","b", "c", "d", "a"] # Method 1 def occur_most1(mylst): return max(set(mylst), key=mylst.count) print(occur_most1(mylst)) # a # Method 2 # Much Faster then Method 1 def occur_most2(mylst): data = Counter(mylst) return data.most_common(1)[0][0] print(occur_most2(mylst)) # a
10. Split Line
라인 단위 형식의 원시 텍스트가 있고 이를 라인으로 분할하고 싶습니다. 이 코드 조각은 단 몇 초 만에 문제를 해결해 줍니다.
# Split lines data1 = """Hello to Python""" data2 = """Programming Langauges""" print(data1.split("n")) # ['Hello to', 'Python'] print(data2.split("n")) # ['Programming', ' Langauges']
11. 목록을 사전에 매핑
이 코드 조각은 두 목록을 사전 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 작동 방식을 이해하려면 아래 코드를 살펴보세요.
# Map List into Dictionary def Convert_to_Dict(k, v): return dict(zip(k, v)) k = ["a", "b", "c", "d", "e"] v = [1, 2, 3, 4, 5] print(Convert_to_Dict(k, v)) # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
12. 스프레드시트 구문 분석
이제 스프레드시트를 구문 분석하기 위해 Pandas나 기타 외부 Python 패키지가 필요하지 않습니다. Python에는 CSV 모듈이 내장되어 있으며 이 코드는 이를 사용하는 방법을 보여줍니다.
# Parse Spreadsheet import csv #Reading with open("test.csv", "r") as file: csv_reader = csv.reader(file) for row in csv_reader: print(row) file.close() #Writing header = ["ID", "Languages"] csv_data = [234, "Python", 344, "JavaScript", 567, "Dart"] with open("test2.csv", 'w', newline="") as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(header) csv_writer.writerows(csv_data)
위 내용은 Python 프로그래밍에 대해 알아야 할 12가지 필수 코드 조각의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.
