好玩的python小技巧

我介绍一些提示和技巧

Python的可读性和设计简单性是其广受欢迎的两个主要原因。

一些常见的Python技巧可以帮助你提高编码速度。在您的日常编码练习中,以下技巧将非常有用。在本文中,我们向您介绍一些提示和技巧,以帮助您更快地编写代码

Python的可读性和设计简单性是其广受欢迎的两个主要原因。

一些常见的Python技巧可以帮助你提高编码速度。在您的日常编码练习中,以下技巧将非常有用。

1.在字符串中查找唯一元素

以下代码段可用于查找字符串中的所有唯一元素。我们使用集合中所有元素都是唯一的属性。

`my_string` `=` `"aavvccccddddeee"`

`# 将字符串转换为集合`

`temp_set` `=` `set``(my_string)`

`# 使用join将拼接设置为字符串`

`new_string` `=` `''.join(temp_set)`

`print``(new_string)`

2.首字母大写

以下代码段可用于将字符串转换为标题大小写。这是使用title()字符串类的方法完成的。


`my_string` `=` `“My Name Is Chaitanya Baweja”`

`#使用string类的title()函数`

`new_string` `=` `my_string.title()`

`print``(new_string)`

`#output`

`My Name Is Chaitanya Baweja`

3.反转字符串

以下代码段使用Python切片操作来反转字符串。

`#使用切片反转字符串`

`my_string` `=` `"ABCDE"`

`reversed_string` `=` `my_string [::``-``1``]`

`print``(reversed_string)`

`#output`

4. n次打印字符串或列表

您可以对字符串或列表使用乘法(*)。这使我们可以将它们任意倍增。

`n` `=` `3` `#重复次数`

`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]`

一个有趣的用例是定义一个具有恒定值的列表-假设为零。

`n` `=` `4`

`my_list` `=` `[``0``]` `*` `n` `#n表示所需列表的长度`

`#[0,0,0,0]`

5.将字符串列表组合成单个字符串

join()方法将作为参数传递的字符串列表组合为单个字符串。在我们的情况下,我们使用逗号分隔符将它们分开。

`list_of_strings` `=` `[``'My'``,` `'name'``,` `'is'``,` `'haha'``,` `'lulu'``]`

`# 使用","连接字符串`

`print``(``','``.join(list_of_strings))`

`# Output`

`# My,name,is,haha,lulu`

6.在两个变量之间交换值

Python使在两个变量之间交换值而不使用另一个变量变得非常简单。

`a` `=` `1`

`b` `=` `2`

`a, b` `=` `b, a`

`print``(a)` `# 2`

`print``(b)` `# 1`

7.将字符串拆分为子字符串列表

我们可以使用字符串类中的.split()方法将字符串拆分为子字符串列表。您还可以将要分割的分隔符作为参数传递。


`string_1` `=` `"My name is haha lulu"`

`string_2` `=` `"sample/ string 2"`

`# default separator ' '`

`print``(string_1.split())`

`# ['My', 'name', 'is', 'haha', 'lulu']`

`# defining separator as '/'`

`print``(string_2.split(``'/'``))`

`# ['sample', ' string 2']`

8.List Comprehension

List Comprehension为我们提供了一种基于其他列表创建列表的优雅方法。以下代码段通过将旧列表的每个元素乘以2来创建新列表。


`# 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]`

您可以在此处了解更多信息。

9.检查给定的字符串是否是回文

我们已经讨论了如何反转字符串。因此回文式成为Python中一个简单的程序。


`my_string` `=` `"abcba"`

`if` `my_string` `=``=` `my_string[::``-``1``]:`

`print``(``"palindrome"``)`

`else``:`

`print``(``"not palindrome"``)`

`# Output`

`# palindrome`

10.使用枚举获取索引/值对

以下脚本使用枚举遍历列表中的值及其索引。


`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`

11.查找两个字符串是否为字母

Counter类的一个有趣应用是查找字谜。

字谜是通过重新排列不同单词或短语的字母而形成的单词或短语。

如果Counter两个字符串的对象相等,那么它们就是字谜。

`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'``)`

12.使用try-except-else块

使用try / except块可以轻松完成Python中的错误处理。当try块中没有引发异常时,它将正常运行。如果您需要运行某些程序而不考虑异常,请使用finally,保证资源的释放,和最终逻辑的执行。


`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"``)`

13.列表中元素的频率

这样做有多种方法,但我最喜欢的是使用Python Counter类。

Python计数器跟踪容器中每个元素的频率。Counter()返回一个字典,其中元素作为键,而频率作为值。

我们还使用该most_common()函数来获取most_frequent列表中的元素。


`# 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)]`

14.检查对象的内存使用情况

以下脚本可用于检查对象的内存使用情况。在此处了解更多信息。


`import` `sys`

`num` `=` `21`

`print``(sys.getsizeof(num))`

`# In Python 2, 24`

`# In Python 3, 28`

15.从列表中取样

以下代码段 n使用该random库从给定列表中生成了许多随机样本。



`随机导入`

`my_list` `=` `[` `'a'``,``'b'``,``'c'``,``'d'``,``'e'` `]`

`num_samples` `=` `2`

`样本``=` `随机 .sample(my_list,num_samples)`

`打印(样本)`

`#[ 'a','e' ] 这将具有任意2个 随机值`

16.统计代码执行所需的时间

以下代码段使用该time库来计算执行一段代码所花费的时间。


`import` `time`

`start_time` `=` `time.time()`

`# Code to check follows`

`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_seconds: {0} ms"``).``format``(time_taken_in_micro)`

17.展平列表清单

有时不确定列表的嵌套深度,只希望将所有元素放在一个平面列表中。应该这样做:


`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.合并两个字典

在Python 2中,我们使用的update()方法来合并两个字典。Python 3.5使这一过程变得更加简单。在下面给出的脚本中,两个字典被合并。在有交集的情况下,使用第二个字典中的值。


`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}`

总结

以上所述是给大家介绍的18个Python脚本可加速你的编码速度,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,会及时回复大家的。

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