10段Python的经典代码,拿走即用!

文章目录

  • 前言
    • 1.for - else
    • 2.一颗星*和两颗星**
    • 3.三元表达式
    • 4.with - as
    • 5.列表推导式
    • 6.列表索引的各种骚操作
    • 7.lambda函数
    • 8.yield 以及生成器和迭代器
    • 9.装饰器
    • 10.巧用断言assert
  • 总结
      • 关于Python技术储备
        • 一、Python所有方向的学习路线
        • 二、Python基础学习视频
        • 三、精品Python学习书籍
      • 四、Python工具包+项目源码合集
        • ①Python工具包
        • ②Python实战案例
        • ③Python小游戏源码
        • 五、面试资料
      • 六、Python兼职渠道


前言

Python 语法的精妙之处就体现在下面10个例子中。


1.for - else

>>> for i in [1,2,3,4]:
    print(i)
else:
    print(i, '我是else')

1
2
3
4
4 我是else

else 的眼里只有 for,只要 for 顺利执行完毕,else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍:

>>> for i in [1,2,3,4]:
    if i > 2:
        print(i)
else:
    print(i, '我是else')

3
4
4 我是else

只有当 for 循环被 break 语句中断之后,才会跳过 else 语句:


'''
>>> for i in [1,2,3,4]:
    if i>2:
        print(i)
        break
else:
    print(i, '我是else')

3

2.一颗星*和两颗星**

>>> def multi_sum(*args):
    s = 0
    for item in args:
        s += item
    return s

>>> multi_sum(3,4,5)
12

Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值(一颗星)可变参数、键值对(两颗星)可变参数,使用时必须按照前述顺序书写。

>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
    print('姓名:%s,年龄:%d,性别:%s'%(name, age, gender))
    print(args)
    print(kwds)

>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
姓名:xufive,年龄:50,性别:男
(175, 75)
{'math': 99, 'english': 90}


3.三元表达式

>>> y = 5
>>> if y < 0:
    print('y是一个负数')
else:
    print('y是一个非负数')

y是一个非负数

其实,python 是支持三元表达式的,只是稍微怪异了一点,类似于我们山东人讲话。比如,山东人最喜欢用倒装句:打球去吧,要是不下雨的话;下雨,咱就去自习室。翻译成三元表达式就是:
打球去吧 if 不下雨 else 去自习室
来看看三元表达式具体的使用:

>>> y = 5
>>> print('y是一个负数' if y < 0 else 'y是一个非负数')
y是一个非负数
python 的三元表达式也可以用来赋值:
>>> y = 5
>>> x = -1 if y < 0 else 1
>>> x
1

4.with - as

with 语句适合一些事先需要准备,事后需要处理的任务,比如,文件操作,需要先打开文件,操作完成后需要关闭文件。如果不使用with,文件操作通常得这样:

fp = open(r"D:\phyger\Column\temp\mpmap.py", 'r')
try:
    contents = fp.readlines()
finally:
    fp.close()

如果使用 with - as,那就优雅多了:

>>> with open(r"D:\phyger\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
    contents = fp.readlines()

5.列表推导式

求列表各元素的平方,通常应该这样写(当然也有其他写法,比如使用map函数):

'''
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = list()
>>> for i in a:
    result.append(i*i)

>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = [i*i for i in a]
>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]

事实上,推导式不仅支持列表,也支持字典、集合、元组等对象。

6.列表索引的各种骚操作

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[2:4]
[2, 3]
>>> a[3:]
[3, 4, 5]
>>> a[1:]
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[::2]
[0, 2, 4]
>>> a[1::2]
[1, 3, 5]
>>> a[-1]
5
>>> a[-2]
4
>>> a[1:-1]
[1, 2, 3, 4]
>>> a[::-1]
[5, 4, 3, 2, 1, 0]

如果说,这些你都很熟悉,也经常用,那么接下来这个用法,你一定会感觉很神奇:

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = ['a', 'b']
>>> a[2:2] = b
>>> a
[0, 1, 'a', 'b', 2, 3, 4, 5]
>>> a[3:6] = b
>>> a
[0, 1, 'a', 'a', 'b', 4, 5]

7.lambda函数

下面是一个求和的匿名函数,输入参数有两个,x和y,函数体就是x+y,省略了return关键字。

>>> lambda x,y: x+y
<function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
>>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因为匿名函数没有名字,使用的时候要用括号把它包起来

匿名函数一般不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时,就可以指定排序规则。

>>> a = [{'name':'B', 'age':50}, {'name':'A', 'age':30}, {'name':'C', 'age':40}]
>>> sorted(a, key=lambda x:x['name']) # 按姓名排序
[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'B', 'age': 50}, {'name': 'C', 'age': 40}]
>>> sorted(a, key=lambda x:x['age']) # 按年龄排序
[{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]

再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:

>>> a = [1,2,3]
>>> for item in map(lambda x:x*x, a):
    print(item, end=', ')

1, 4, 9, 

8.yield 以及生成器和迭代器

pyrhon内置了迭代函数 iter,用于生成迭代器,用法如下:

>>> a = [1,2,3]
>>> a_iter = iter(a)
>>> a_iter
<list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>
>>> for i in a_iter:
    print(i, end=', ')

1, 2, 3, 

yield 则是用于构造生成器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的所有整数的平方,传统的代码写法是这样的:

>>> def get_square(n):
    result = list()
    for i in range(n):
        result.append(pow(i,2))
    return result

>>> print(get_square(5))
[0, 1, 4, 9, 16]

但是如果计算1亿以内的所有整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:

>>> def get_square(n):
    for i in range(n):
        yield(pow(i,2))

>>> a = get_square(5)
>>> a
<generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
>>> for i in a:
    print(i, end=', ')

0, 1, 4, 9, 16, 

如果再次遍历,则不会有输出了。

9.装饰器

下面的例子,很好地展示了装饰器的优势。

>>> import time
>>> def timer(func):
    def wrapper(*args,**kwds):
        t0 = time.time()
        func(*args,**kwds)
        t1 = time.time()
        print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
    return wrapper

>>> @timer
def do_something(delay):
    print('函数do_something开始')
    time.sleep(delay)
    print('函数do_something结束')


>>> do_something(3)
函数do_something开始
函数do_something结束
耗时3.077

timer() 是我们定义的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)定义之前,就等于把新定义的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以理解为执行了timer(do_something) 。

10.巧用断言assert

所谓断言,就是声明表达式的布尔值必须为真的判定,否则将触发 AssertionError 异常。

>>> def i_want_to_sleep(delay):
    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    print('开始睡觉')
    time.sleep(delay)
    print('睡醒了')


>>> i_want_to_sleep(1.1)
开始睡觉
睡醒了
>>> i_want_to_sleep(2)
开始睡觉
睡醒了
>>> i_want_to_sleep('2')
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
    i_want_to_sleep('2')
  File "", line 2, in i_want_to_sleep
    assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数


总结

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、Python基础学习视频

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
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③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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因篇幅有限,仅展示部分资料

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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五、面试资料

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六、Python兼职渠道

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