下面这些用一行 Python 代码实现的功能，可能称不上丧心病狂，但是也很强大了。
当然了我们在最后会放一个大杀器。
解码一个 base64 编码格式的文件
import base64, sys; base64.decode(open(sys.argv[1], "rb"), open(sys.argv[2], "wb"))
打印出输入文件中的每行代码，但移除前两个字段
python -c "import sys;[sys.stdout.write(' '.join(line.split(' ')[2:])) for line in sys.stdin]" < input.txt
将正则表达式应用到来自 Stdin 的代码行
[another command] | python -c "import sys,re;[sys.stdout.write(re.sub('PATTERN', 'SUBSTITUTION', line)) for line in sys.stdin]"
使用映射修改来自 Stdin 的代码行
python -c "import sys; tmp = lambda x: sys.stdout.write(x.split()[0]+'\t'+str(int(x.split()[1])+1)+'\n'); map(tmp, sys.stdin);"
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显示所有用 Unix 一类系统的用户列表
print '\n'.join(line.split(":",1)[0] for line in open("/etc/passwd"))
将 CSV 文件转换为 json 文件
python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('csv_file.csv'))))"
压缩 CSS 文件
python -c 'import re,sys;print re.sub("\s*([{};,:])\s*", "\\1", re.sub("/\*.*?\*/", "", re.sub("\s+", " ", sys.stdin.read())))'
检索来自 HTTP 数据中的内容文本
python -c "import sys; print sys.stdin.read().replace('\r','').split('\n\n',2)[1]";
计算一列数字的和
祝你生日快乐print sum(range(1,1001))
祝你生日快乐
print map(lambda x: "Happy Birthday to " + ("you" if x != 2 else "dear Name"),range(4))
最后介绍一行真正称得上“丧心病狂”的 Python 代码。不过这个要借助 Python 库实现，它可以让你只需一行代码就能可视化你的神经网络。
这个 Python 库叫 ANN Visualizer，同 Keras 一起使用。有了它，我们就可以给自己正在搭建的神经网络创建出简洁漂亮的可视化图形。
可以用如下命令安装该程序库：
pip install ann_visualizer
如果想为神经网络生成可视化图形，执行如下命令结构：
ann_viz(model, view=True, filename=”network.gv”, title=”MyNeural Network”)
其中：
Model——你的 Keras 序列模型
View——如果设为 True，它会在命令执行后打开图形预览
Filename——图形的保存位置（保存为 .gv 文件格式）
Title——被可视化的神经网络的名字
下图是用 ANN Visualizer 为一个神经网络生成的可视化图形：
看着还可以吧？
将模型可视化有很多用途，比如教学目的，可以在无需运行大量代码的情况下，向学生解释你搭建的神经网络。目前该 Python 库仅能可视化深层神经网络，但很快就能可视化卷积神经网络和 LSTM 网络。
ANN Visualizer 地址：https://github.com/Prodicode/ann-visualizer
最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。
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