以下是我近些年收集的一些Python实用技巧和工具,希望能对你有所帮助。
交换变量
x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6
if 语句在行内
print "Hello" if True else "World" >>> Hello
连接
下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] print nfc + afc >>> ['Packers', '49ers', 'Ravens', 'Patriots'] print str(1) + " world" >>> 1 world print `1` + " world" >>> 1 world print 1, "world" >>> 1 world print nfc, 1 >>> ['Packers', '49ers'] 1
数字技巧
#除后向下取整 print 5.0//2 >>> 2 # 2的5次方 print 2**5 >> 32
注意浮点数的除法
print .3/.1 >>> 2.9999999999999996 print .3//.1 >>> 2.0
数值比较
这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法
x = 2 if 3 > x > 1: print x >>> 2 if 1 0: print x >>> 2
同时迭代两个列表
nfc = ["Packers", "49ers"] afc = ["Ravens", "Patriots"] for teama, teamb in zip(nfc, afc): print teama + " vs. " + teamb >>> Packers vs. Ravens >>> 49ers vs. Patriots
带索引的列表迭代
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(teams): print index, team >>> 0 Packers >>> 1 49ers >>> 2 Ravens >>> 3 Patriots
列表推导式
已知一个列表,我们可以刷选出偶数列表方法:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [] for number in numbers: if number%2 == 0: even.append(number)
转变成如下:
numbers = [1,2,3,4,5,6] even = [number for number in numbers if number%2 == 0]
是不是很牛呢,哈哈。
字典推导
和列表推导类似,字典可以做同样的工作:
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print {key: value for value, key in enumerate(teams)} >>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
初始化列表的值
items = [0]*3 print items >>> [0,0,0]
列表转换为字符串
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] print ", ".join(teams) >>> 'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'
从字典中获取元素
我承认try/except代码并不雅致,不过这里有一种简单方法,尝试在字典中查找key,如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} try: is_admin = data['admin'] except KeyError: is_admin = False
替换诚这样:
data = {'user': 1, 'name': 'Max', 'three': 4} is_admin = data.get('admin', False)
获取列表的子集
有时,你只需要列表中的部分元素,这里是一些获取列表子集的方法。
x = [1,2,3,4,5,6] #前3个 print x[:3] >>> [1,2,3] #中间4个 print x[1:5] >>> [2,3,4,5] #最后3个 print x[3:] >>> [4,5,6] #奇数项 print x[::2] >>> [1,3,5] #偶数项 print x[1::2] >>> [2,4,6]
60个字符解决FizzBuzz
前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz,问题引用如下:
写一个程序,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。
这里就是一个简短的,有意思的方法解决这个问题:
for x in range(101): print"fizz"[x%3*4::]+"buzz"[x%5*4::] or x
集合
除了python内置的数据类型外,在collection模块同样还包括一些特别的用例,在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的实用之处。
from collections import Counter print Counter("hello") >>> Counter({'l': 2, 'h': 1, 'e': 1, 'o': 1})
迭代工具
和collections库一样,还有一个库叫itertools,对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合,他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式
from itertools import combinations teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for game in combinations(teams, 2): print game >>> ('Packers', '49ers') >>> ('Packers', 'Ravens') >>> ('Packers', 'Patriots') >>> ('49ers', 'Ravens') >>> ('49ers', 'Patriots') >>> ('Ravens', 'Patriots') False == True
比起实用技术来说这是一个很有趣的事,在python中,True和False是全局变量,因此:
False = True if False: print "Hello" else: print "World" >>> Hello
Atas ialah kandungan terperinci 初学者必看的Python技巧 . Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini