从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow
或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相。如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧。而如果你之前是一个c,c++,java的程序员，同时在学习python，或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手，那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧，就像我当初一样。
每一个技巧和语言用法都会在一个个实例中展示给大家，也不需要有其他的说明。我已经尽力把每个例子弄的通俗易懂，但是因为读者对python的熟悉程度不同，仍然可能难免有一些晦涩的地方。所以如果这些例子本身无法让你读懂，至少这个例子的标题在你后面去google搜索的时候会帮到你。
整个集合大概是按照难易程度排序，简单常见的在前面，比较少见的在最后。
1.1 拆箱
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> a, b, c
=
1
,
2
,
3
>>> a, b, c
(
1
,
2
,
3
)
>>> a, b, c
=
[
1
,
2
,
3
]
>>> a, b, c
(
1
,
2
,
3
)
>>> a, b, c
=
(
2
*
i
+
1
for
i
in
range
(
3
))
>>> a, b, c
(
1
,
3
,
5
)
>>> a, (b, c), d
=
[
1
, (
2
,
3
),
4
]
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
>>> d
4
|
1.2 拆箱变量交换
|
1
2
3
4
|
>>> a, b
=
1
,
2
>>> a, b
=
b, a
>>> a, b
(
2
,
1
)
|
1.3 扩展拆箱（只兼容python3）
|
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> a,
*
b, c
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
>>> a
1
>>> b
[
2
,
3
,
4
]
>>> c
5
|
1.4 负数索引
|
1
2
3
4
5
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
>>> a[
-
1
]
10
>>> a[
-
3
]
8
|
1.5 切割列表
|
1
2
3
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
>>> a[
2
:
8
]
[
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
]
|
1.6 负数索引切割列表
|
1
2
3
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
>>> a[
-
4
:
-
2
]
[
7
,
8
]
|
1.7指定步长切割列表
|
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
>>> a[::
2
]
[
0
,
2
,
4
,
6
,
8
,
10
]
>>> a[::
3
]
[
0
,
3
,
6
,
9
]
>>> a[
2
:
8
:
2
]
[
2
,
4
,
6
]
|
1.8 负数步长切割列表
|
1
2
3
4
5
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
,
10
]
>>> a[::
-
1
]
[
10
,
9
,
8
,
7
,
6
,
5
,
4
,
3
,
2
,
1
,
0
]
>>> a[::
-
2
]
[
10
,
8
,
6
,
4
,
2
,
0
]
|
1.9 列表切割赋值
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> a
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
>>> a[
2
:
3
]
=
[
0
,
0
]
>>> a
[
1
,
2
,
0
,
0
,
4
,
5
]
>>> a[
1
:
1
]
=
[
8
,
9
]
>>> a
[
1
,
8
,
9
,
2
,
0
,
0
,
4
,
5
]
>>> a[
1
:
-
1
]
=
[]
>>> a
[
1
,
5
]
|
1.10 命名列表切割方式
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> a
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
>>> LASTTHREE
=
slice
(
-
3
,
None
)
>>> LASTTHREE
slice
(
-
3
,
None
,
None
)
>>> a[LASTTHREE]
[
3
,
4
,
5
]
|
1.11 列表以及迭代器的压缩和解压缩
|
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> a
=
[
1
,
2
,
3
]
>>> b
=
[
'a'
,
'b'
,
'c'
]
>>> z
=
zip
(a, b)
>>> z
[(
1
,
'a'
), (
2
,
'b'
), (
3
,
'c'
)]
>>>
zip
(
*
z)
[(
1
,
2
,
3
), (
'a'
,
'b'
,
'c'
)]
|
1.12 列表相邻元素压缩器
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
|
>>> a
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
>>>
zip
(
*
([
iter
(a)]
*
2
))
[(
1
,
2
), (
3
,
4
), (
5
,
6
)]
>>> group_adjacent
=
lambda
a, k:
zip
(
*
([
iter
(a)]
*
k))
>>> group_adjacent(a,
3
)
[(
1
,
2
,
3
), (
4
,
5
,
6
)]
>>> group_adjacent(a,
2
)
[(
1
,
2
), (
3
,
4
), (
5
,
6
)]
>>> group_adjacent(a,
1
)
[(
1
,), (
2
,), (
3
,), (
4
,), (
5
,), (
6
,)]
>>>
zip
(a[::
2
], a[
1
::
2
])
[(
1
,
2
), (
3
,
4
), (
5
,
6
)]
>>>
zip
(a[::
3
], a[
1
::
3
], a[
2
::
3
])
[(
1
,
2
,
3
), (
4
,
5
,
6
)]
>>> group_adjacent
=
lambda
a, k:
zip
(
*
(a[i::k]
for
i
in
range
(k)))
>>> group_adjacent(a,
3
)
[(
1
,
2
,
3
), (
4
,
5
,
6
)]
>>> group_adjacent(a,
2
)
[(
1
,
2
), (
3
,
4
), (
5
,
6
)]
>>> group_adjacent(a,
1
)
[(
1
,), (
2
,), (
3
,), (
4
,), (
5
,), (
6
,)]
|
1.13 在列表中用压缩器和迭代器滑动取值窗口
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
>>>
def
n_grams(a, n):
... z
=
[
iter
(a[i:])
for
i
in
range
(n)]
...
return
zip
(
*
z)
...
>>> a
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
>>> n_grams(a,
3
)
[(
1
,
2
,
3
), (
2
,
3
,
4
), (
3
,
4
,
5
), (
4
,
5
,
6
)]
>>> n_grams(a,
2
)
[(
1
,
2
), (
2
,
3
), (
3
,
4
), (
4
,
5
), (
5
,
6
)]
>>> n_grams(a,
4
)
[(
1
,
2
,
3
,
4
), (
2
,
3
,
4
,
5
), (
3
,
4
,
5
,
6
)]
|
1.14 用压缩器反转字典
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> m
=
{
'a'
:
1
,
'b'
:
2
,
'c'
:
3
,
'd'
:
4
}
>>> m.items()
[(
'a'
,
1
), (
'c'
,
3
), (
'b'
,
2
), (
'd'
,
4
)]
>>>
zip
(m.values(), m.keys())
[(
1
,
'a'
), (
3
,
'c'
), (
2
,
'b'
), (
4
,
'd'
)]
>>> mi
=
dict
(
zip
(m.values(), m.keys()))
>>> mi
{
1
:
'a'
,
2
:
'b'
,
3
:
'c'
,
4
:
'd'
}
|
1.15 列表展开
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> a
=
[[
1
,
2
], [
3
,
4
], [
5
,
6
]]
>>>
list
(itertools.chain.from_iterable(a))
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
>>>
sum
(a, [])
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
>>> [x
for
l
in
a
for
x
in
l]
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
]
>>> a
=
[[[
1
,
2
], [
3
,
4
]], [[
5
,
6
], [
7
,
8
]]]
>>> [x
for
l1
in
a
for
l2
in
l1
for
x
in
l2]
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
]
>>> a
=
[
1
,
2
, [
3
,
4
], [[
5
,
6
], [
7
,
8
]]]
>>> flatten
=
lambda
x: [y
for
l
in
x
for
y
in
flatten(l)]
if
type
(x)
is
list
else
[x]
>>> flatten(a)
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
]
|
1.16 生成器表达式
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
>>> g
=
(x
*
*
2
for
x
in
xrange
(
10
))
>>>
next
(g)
0
>>>
next
(g)
1
>>>
next
(g)
4
>>>
next
(g)
9
>>>
sum
(x
*
*
3
for
x
in
xrange
(
10
))
2025
>>>
sum
(x
*
*
3
for
x
in
xrange
(
10
)
if
x
%
3
=
=
1
)
408
|
1.17 字典推导
|
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> m
=
{x: x
*
*
2
for
x
in
range
(
5
)}
>>> m
{
0
:
0
,
1
:
1
,
2
:
4
,
3
:
9
,
4
:
16
}
>>> m
=
{x:
'A'
+
str
(x)
for
x
in
range
(
10
)}
>>> m
{
0
:
'A0'
,
1
:
'A1'
,
2
:
'A2'
,
3
:
'A3'
,
4
:
'A4'
,
5
:
'A5'
,
6
:
'A6'
,
7
:
'A7'
,
8
:
'A8'
,
9
:
'A9'
}
|
1.18 用字典推导反转字典
|
1
2
3
4
5
|
>>> m
=
{
'a'
:
1
,
'b'
:
2
,
'c'
:
3
,
'd'
:
4
}
>>> m
{
'd'
:
4
,
'a'
:
1
,
'b'
:
2
,
'c'
:
3
}
>>> {v: k
for
k, v
in
m.items()}
{
1
:
'a'
,
2
:
'b'
,
3
:
'c'
,
4
:
'd'
}
|
1.19 命名元组
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> Point
=
collections.namedtuple(
'Point'
, [
'x'
,
'y'
])
>>> p
=
Point(x
=
1.0
|