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干货 | 18个 Python 高效编程技巧

来源:南风金融网 作者:南风金融网 人气: 发布时间:2020-02-19 23:12:43

初识Python语言,觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢?


01 交换变量


>>>a=3

>>>b=6


这个情况如果要交换变量在c++中,肯定需要一个空变量。但是python不需要,只需一行,大家看清楚了


>>>a,b=b,a

>>>print(a)>>>6

>>>ptint(b)>>>5


02 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。


>>>?some_list?=?[1,?2,?3,?4,?5]

>>>?another_list?=?[?x?+?1?for?x?in?some_list?]

>>>?another_list
[2,?3,?4,?5,?6]


自从python 3.1 起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:


>>>?#?Set?Comprehensions
>>>?some_list?=?[1,?2,?3,?4,?5,?2,?5,?1,?4,?8]

>>>?even_set?=?{?x?for?x?in?some_list?if?x?%?2?==?0?}

>>>?even_set
set([8,?2,?4])

>>>?#?Dict?Comprehensions

>>>?d?=?{?x:?x?%?2?==?0?for?x?in?range(1,?11)?}

>>>?d
{1:?False,?2:?True,?3:?False,?4:?True,?5:?False,?6:?True,?7:?False,?8:?True,?9:?False,?10:?True}


在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。


这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:


>>>?my_set?=?{1,?2,?1,?2,?3,?4}

>>>?my_set
set([1,?2,?3,?4])


而不需要使用内置函数set()。


03 计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。


Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:


>>>?from?collections?import?Counter
>>>?c?=?Counter('hello?world')

>>>?c
Counter({'l':?3,?'o':?2,?'?':?1,?'e':?1,?'d':?1,?'h':?1,?'r':?1,?'w':?1})

>>>?c.most_common(2)
[('l',?3),?('o',?2)]


04 漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。


为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:


>>>?import?json

>>>?print(json.dumps(data))??#?No?indention
{"status":?"OK",?"count":?2,?"results":?[{"age":?27,?"name":?"Oz",?"lactose_intolerant":?true},?{"age":?29,?"name":?"Joe",?"lactose_intolerant":?false}]}

>>>?print(json.dumps(data,?indent=2))??#?With?indention

{
??"status":?"OK",
??"count":?2,
??"results":?[

????{
??????"age":?27,
??????"name":?"Oz",

??????"lactose_intolerant":?true
????},
????{
??????"age":?29,

??????"name":?"Joe",
??????"lactose_intolerant":?false
????}
??]

}


同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。


05?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(1,101):
????print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::]?or?x



06 if 语句在行内


print?"Hello"?if?True?else?"World"
>>>?Hello



07 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


08 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?<?x?>?0:
???print?x
>>>?2



09 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



10 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



11 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]


12 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}



13 初始化列表的值


items?=?[0]*3
print?items
>>>?[0,0,0]



14 列表转换为字符串


teams?=?["Packers",?"49ers",?"Ravens",?"Patriots"]
print?",?".join(teams)
>>>?'Packers,?49ers,?Ravens,?Patriots'



15 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


替换成这样


data?=?{'user':?1,?'name':?'Max',?'three':?4}
is_admin?=?data.get('admin',?False)


16 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]


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})


17 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')


18 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

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