1.字符串反转
使用Python切片反转字符串:
# Reversing a string using slicing my_string = "ABCDE" reversed_string = my_string[::-1] print(reversed_string) # Output # EDCBA
2.每个单词的第一个字母大写
使用title函数方法:
my_string = "my name is chaitanya baweja" # using the title() function of string class new_string = my_string.title() print(new_string) # Output # My Name Is Chaitanya Baweja
3. 字符串查找唯一元素
使用集合的概念查找字符串的唯一元素:
my_string = "aavvccccddddeee" # converting the string to a set temp_set = set(my_string) # stitching set into a string using join new_string = ''.join(temp_set) print(new_string) # output # cdvae
4.重复打印字符串和列表n次
你可以使用乘法符号(*)打印字符串或列表多次:
n = 3 # number of repetitions my_string = "abcd" my_list = [1,2,3] print(my_string*n) # abcdabcdabcd print(my_list*n) # [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
5.列表生成
# Multiplying each element in a list by 2 original_list = [1,2,3,4] new_list = [2*x for x in original_list] print(new_list) # [2,4,6,8]
6.变量交换
a = 1 b = 2 a, b = b, a print(a) # 2 print(b) # 1
7.字符串拆分为子字符串列表
使用.split()函数:
string_1 = "My name is Chaitanya Baweja" string_2 = "sample/ string 2" # default separator ' ' print(string_1.split()) # ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja'] # defining separator as '/' print(string_2.split('/')) # ['sample', ' string 2']
8.多个字符串组合为一个字符串
list_of_strings = ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja'] # Using join with the comma separator print(','.join(list_of_strings)) # Output # My,name,is,Chaitanya,Baweja
9.检测字符串是否为回文
my_string = "abcba" if my_string == my_string[::-1]: print("palindrome") else: print("not palindrome") # Output # palindrome
10. 统计列表中元素的次数
# finding frequency of each element in a list from collections import Counter my_list = ['a','a','b','b','b','c','d','d','d','d','d'] count = Counter(my_list) # defining a counter object print(count) # Of all elements # Counter({'d': 5, 'b': 3, 'a': 2, 'c': 1}) print(count['b']) # of individual element # 3 print(count.most_common(1)) # most frequent element # [('d', 5)]
11.判断两个字符串是否为Anagrams
Anagrams的含义为两个单词中,每个英文单词(不含大小写)出现的次数相同,使用Counter类判断两个字符串是否为Anagrams。
from collections import Counter str_1, str_2, str_3 = "acbde", "abced", "abcda" cnt_1, cnt_2, cnt_3 = Counter(str_1), Counter(str_2), Counter(str_3) if cnt_1 == cnt_2: print('1 and 2 anagram') if cnt_1 == cnt_3: print('1 and 3 anagram') # output # 1 and 2 anagram
12. 使用try-except-else-block模块
except获取异常处理:
a, b = 1,0 try: print(a/b) # exception raised when b is 0 except ZeroDivisionError: print("division by zero") else: print("no exceptions raised") finally: print("Run this always") # output # division by zero # Run this always
13. 使用枚举函数得到key/value对
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] for index, value in enumerate(my_list): print('{0}: {1}'.format(index, value)) # 0: a # 1: b # 2: c # 3: d # 4: e
14.检查对象的内存使用情况
import sys num = 21 print(sys.getsizeof(num)) # In Python 2, 24 # In Python 3, 28
15.合并字典
dict_1 = {'apple': 9, 'banana': 6} dict_2 = {'banana': 4, 'orange': 8} combined_dict = {**dict_1, **dict_2} print(combined_dict) # Output # {'apple': 9, 'banana': 4, 'orange': 8}
16.计算执行一段代码所花费的时间
使用time类计算运行一段代码所花费的时间:
import time start_time = time.time() # Code to check follows for i in range(10**5): a, b = 1,2 c = a+ b # Code to check ends end_time = time.time() time_taken_in_micro = (end_time- start_time)*(10**6) print(time_taken_in_micro) # output # 18770.217895507812
17. 列表展开
from iteration_utilities import deepflatten # if you only have one depth nested_list, use this def flatten(l): return [item for sublist in l for item in sublist] l = [[1,2,3],[3]] print(flatten(l)) # [1, 2, 3, 3] # if you don't know how deep the list is nested l = [[1,2,3],[4,[5],[6,7]],[8,[9,[10]]]] print(list(deepflatten(l, depth=3))) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
18. 列表采样
import random my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] num_samples = 2 samples = random.sample(my_list,num_samples) print(samples) # [ 'a', 'e'] this will have any 2 random values
19.数字化
将整数转化成数字列表:
num = 123456 # using map list_of_digits = list(map(int, str(num))) print(list_of_digits) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] # using list comprehension list_of_digits = [int(x) for x in str(num)] print(list_of_digits) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
20.检查列表元素的唯一性
检查列表中每个元素是否为唯一的:
def unique(l): if len(l)==len(set(l)): print("All elements are unique") else: print("List has duplicates") unique([1,2,3,4]) # All elements are unique unique([1,1,2,3]) # List has duplicates
以上是Python编程中常用的技巧有哪些?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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