你这样用python吗

Python一点一点学习中。。。


声明：
本文部分内容Copy自大牛们的博客下面会列出：

3 4 5 6 7 8 9 10==>http://harmony.relax.blogbus.com/logs/12303417.html

12 ====>http://my.chinaunix.net/space.php?uid=1721137&do=blog&id=274710

http://linuxtoy.org/archives/python-collection-tips.html 

感谢作者们。

更多tips，http://www.siafoo.net/article/52

1. 条件选择and or

用过C的想必都对（a>1）?1:2 这样的表达式情有独钟，Python里边应该怎么做呢？

In [15]: True and 1 or 2
Out[15]: 1

In [16]: False  and 1 or 2
Out[16]: 2

还有一种情况是，你经常需要写这样的代码：  if( a ) c = a else c = b;

如何用python表达呢： c = a or b

In [10]: a = 0

In [11]: b = 1

In [12]: c = a or b

In [13]: c
Out[13]: 1

那么and呢 

In [1]: a= 1 and 2


In [2]: a
Out[2]: 2


In [3]: a = 1 or 2


In [4]: a
Out[4]: 1


In [5]: a = 1 and 0


In [6]: a
Out[6]: 0

2.  zip + dict

In [17]: a = "ABCD"

In [18]: b = "abcd"

In [19]: zip(a,b)
Out[19]: [('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c'), ('D', 'd')]

In [20]: dict(zip(a,b))
Out[20]: {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c', 'D': 'd'}

3. * and **

问题
     Python的函数定义中有两种特殊的情况，即出现*，**的形式。
          如：def myfun1(username, *keys)或def myfun2(username, **keys)等。
           * 用来传递任意个无名字参数，这些参数会一个Tuple的形式访问。
            **用来处理传递任意个有名字的参数，这些参数用dict来访问。*
            应用：
#########################
# “*” 的应用
#########################
>>> def fun1(*keys):
...     print "keys type=%s" % type(keys)
...     print "keys=%s" % str(keys)
...     for i in range(0, len(keys)):
...             print "keys[" + str(i) + "]=%s" % str(keys[i])
... 
>>> fun1(2,3,4,5)
输出以下结果：
keys type=<type 'tuple'>
keys=(2, 3, 4, 5)
keys[0]=2
keys[1]=3
keys[2]=4
keys[3]=5
#########################

# “**” 的应用

#########################
>>> def fun2(**keys):
...     print "keys type=%s" % type(keys)
...     print "keys=%s" % str(keys)
...     print "name=%s" % str(keys['name'])
... 
>>> 
>>> fun2(name="vp", age=19)

输出以下结果：
keys type=<type 'dict'>
keys={'age': 19, 'name': 'vp'}
name=vp

4、 Lambda 形式

出于适当的需要，有几种通常在功能性语言和Lisp中出现的功能加入到了Python。通过lambda关键字，可以创建很小的匿名函数。这里有一个函数返回它的两个参数的和：“lambda a, b: a+b”。 Lambda 形式可以用于任何需要的函数对象。出于语法限制，它们只能有一个单独的表达式。语义上讲，它们只是普通函数定义中的一个语法技巧。类似于嵌套函数定义，lambda形式可以从包含范围内引用变量：


语法： lambda argument1, argument2,... argumentN :

例子1： 
>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43
例子2： 
>>> f = lambda x, y, z: x + y + z
>>> f(2, 3, 4)
9

 

 5、apply

 Python 提供了一个内置函数 apply() 来简化函数调用。>>> def Fun(a, b, c):

   print a, b, c
     
     >>> a = ("l", "M", "n")
     >>> Fun(a[0], a[1], a[2])
     l M n
     >>> apply(Fun, a)
     l M n
     >>>  

6、 filter（）函数

     filter（）函数包括两个参数，分别是function和list。该函数根据function参数返回的结果是否为真来过滤list参数中的项，最后返回一个新列表，如下例所示：

     >>>a=[1,2,3,4,5,6,7]
     >>>b=filter(lambda x:x>5, a)
     >>>print b
     >>>[6,7]
     如果filter参数值为None，就使用identity（）函数，list参数中所有为假的元素都将被删除。如下所示：
     >>>a=[0,1,2,3,4,5,6,7]
     b=filter(None, a)
      >>>print b
       >>>[1,2,3,4,5,6,7] 

7、 map（）函数

       map()的两个参数一个是函数名，另一个是列表或元组。

       >>>map(lambda x:x+3, a) #这里的a同上
       >>>[3,4,5,6,7,8,9,10]


#另一个例子
>>>a=[1,2,3]
>>>b=[4,5,6]
>>>map(lambda x,y:x+y, a,b)
>>>[5,7,9]

 

 8 、  reduce（）函数

 reduce 函数可以按照给定的方法把输入参数中上序列缩减为单个的值，具体的做法如下：首先从序列中去除头两个元素并把它传递到那个二元函数中去，求出一个值，再把这个加到序列中循环求下一个值，直到最后一个值 。

 >>>reduce(lambda x,y:x*y, [1,2,3,4,5]#((((1*2)*3)*4)*5
 >>>120

 >>>reduce(lambda x,y:x*y, [1,2,3], 10)
 >>>60 #((1*2)*3)*10

 9. UserString 

 Python中字符串是Inmutable的，也就是说是不可变的，所有不能写a[0]='a' 这样的C语句，但是UserString 这个模块提供了这个特性。

 In [1]: import UserString

 In [2]: a = UserString.MutableString('c'*30)

 In [3]: a

 Out[3]: 'cccccccccccccccccccccccccccccc'

 In [4]: a[0] = 'A'

 In [5]: a
 Out[5]: 'Accccccccccccccccccccccccccccc'

10 , Python Tips : 判断两个文件是否相同

python中提供了很便捷的方法来判断两个文件的内容是否相同，只要两行代码： 

import filecmp 
filecmp.cmp(r'e:\1.txt',r'e:\2.txt')

如果两个文件相同，会输出True，否则会输出false。

11 . 动态生成对象

也许你需要根据特定的参数动态的生成某个class的实例，你需要写一堆变态的if else吗，不需要。

#!/usr/bin/env python
#--*-- encoding:utf-8 --*--


class MyDynamicClass:
    def say_hello(self, name):
        print "hello", name
        
def create_dynamic_cls(cls):
    return globals()[cls]()


a = create_dynamic_cls('MyDynamicClass')
a.say_hello('Tom.')

12. @classmethod  VS @staticmethod

class MyClass:
    ...
    @classmethod  # classmethod的修饰符
    def class_method(cls, arg1, arg2, ...):
        ...
    @staticmethod  # staticmethod的修饰符
    def static_method(arg1, arg2, ...):
        ...13.
exefile("filename.py")
直接在交互式命令行执行，所有的表量很状态都会保存，适合调试使用。

对于classmethod的参数，需要隐式地传递类名，而staticmethod参数中则不需要传递类名，其实这就是二者最大的区别。

二者都可以通过类名或者类实例对象来调用，因为强调的是classmethod和staticmethod，所以在写代码的时候最好使用类名，良好的编程习惯吧。

13. 

判断一个 list 是否为空

传统的方式：
if len(mylist):
    # Do something with my list
else:
    # The list is empty
由于一个空 list 本身等同于 False，所以可以直接：
if mylist:
    # Do something with my list
else:
    # The list is empty

13. 
遍历 list 的同时获取索引
传统的方式：
i = 0
for element in mylist:
    # Do something with i and element
    i += 1
这样更简洁些：
for i, element in enumerate(mylist):
    # Do something with i and element
    pass

14. 

list 排序

在包含某元素的列表中依据某个属性排序是一个很常见的操作。例如这里我们先创建一个包含 person 的 list：

class Person(object):
    def __init__(self, age):
        self.age = age

jj传统的方式是：
def get_sort_key(element):
    return element.age

for element in sorted(persons, key=get_sort_key):
    print "Age:", element.age


更加简洁、可读性更好的方法是使用 Python 标准库中的 operator 模块：
from operator import attrgetter

for element in sorted(persons, key=attrgetter('age')):
    print "Age:", element.age

attrgetter 方法优先返回读取的属性值作为参数传递给 sorted 方法。operator 模块还包括 itemgetter 和 methodcaller 方法，作用如其字面含义。

15. 在 Dictionary 中元素分组


和上面类似，先创建 Persons：

class Person(object):
    def __init__(self, age):
        self.age = age


persons = [Person(age) for age in (78, 14, 78, 42, 14)]

如果现在我们要按照年龄分组的话，一种方法是使用 in 操作符：

persons_by_age = {}


for person in persons:
    age = person.age
    if age in persons_by_age:
        persons_by_age[age].append(person)
    else:
        persons_by_age[age] = [person]


assert len(persons_by_age[78]) == 2

相比较之下，使用 collections 模块中 defaultdict 方法的途径可读性更好：

from collections import defaultdict


persons_by_age = defaultdict(list)


for person in persons:
    persons_by_age[person.age].append(person)

defaultdict 将会利用接受的参数为每个不存在的 key 创建对应的值，这里我们传递的是 list，所以它将为每个 key 创建一个 list 类型的值。

16: list comprehethion

>>> [i for i in a if i % 2 == 0]
[2, 4, 6]
>>> [i * i for i in a if i % 2 == 0]
[4, 16, 36]
>>> {i * i: 1 for i in a if i % 2 == 0}
{16: 1, 36: 1, 4: 1}

17 检查字符串是否是另一个的字串

string = 'Hi there' # True example
2# string = 'Good bye' # False example
3if 'Hi' in string:
4    print 'Success!'

18 reload测试 

import test

>>> test.answer_to_life_the_universe_and_everything
54
>>> # Whoops that's not right, I'd better edit the module....
...
>>> reload(test)
>>> test.answer_to_life_the_universe_and_everything

19 pading 

>>> n = '4'
>>> print n.zfill(3)
>>> '004'
And for numbers:

>>> n = 4
>>> print '%03d' % n
>>> '004'