18个Python高效编程技巧,Mark!

2019-04-11 10:20:15来源:博客园 阅读 ()

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初识Python语言,觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢?

01 交换变量

>>>a=3 

>>>b=6 

这个情况如果要交换变量在c++中,肯定需要一个空变量。但是python不需要,只需一行,大家看清楚了

>>>a,b=b,a  

>>>print(a)>>>6  

>>>ptint(b)>>>5 

02 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions)

大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。如果你对list comprehensions概念不是很熟悉——一个list comprehension就是一个更简短、简洁的创建一个list的方法。


 

自从python 3.1 起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:


 

在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:


 

而不需要使用内置函数set()。

03 计数时使用Counter计数对象。

这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:


 

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:


 

同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

05 解决FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz,问题引用如下:

写一个程序,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这里就是一个简短的,有意思的方法解决这个问题:

for x in range(1,101): 

print"fizz"[x%3*len( fizz )::]+"buzz"[x%5*len( buzz )::] or x 

06 if 语句在行内

print "Hello" if True else "World" 

>>> Hello 

07 连接

下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。


 

08 数值比较

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法


 

09 同时迭代两个列表


 

10 带索引的列表迭代


 

11 列表推导式

已知一个列表,我们可以刷选出偶数列表方法:


 

转变成如下:


 

12 字典推导

和列表推导类似,字典可以做同样的工作:


 

13 初始化列表的值

items = [0]*3

print items 

>>> [0,0,0] 

14 列表转换为字符串

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 

print", ".join(teams) 

>>>  Packers, 49ers, Ravens, Patriots  

15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致,不过这里有一种简单方法,尝试在字典中找key,如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 

try: 

   is_admin = data[ admin ] 

except KeyError: 

is_admin =False 

替换成这样

data = { user : 1,  name :  Max ,  three : 4} 

is_admin = data.get( admin ,False) 

16 获取列表的子集

有时,你只需要列表中的部分元素,这里是一些获取列表子集的方法。

x = [1,2,3,4,5,6] 

#前3个 

print x[:3] 

>>> [1,2,3] 

#中间4个 

print x[1:5] 

>>> [2,3,4,5] 

#最后3个 

print x[3:] 

>>> [4,5,6] 

#奇数项 

print x[::2] 

>>> [1,3,5] 

#偶数项 

print x[1::2] 

>>> [2,4,6] 

除了python内置的数据类型外,在collection模块同样还包括一些特别的用例,在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的实用之处。

from collections import Counter 

print Counter("hello") 

>>> Counter({ l : 2,  h : 1,  e : 1,  o : 1}) 

17 迭代工具

和collections库一样,还有一个库叫itertools,对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合,他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

from itertools import combinations 

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] 

for game in combinations(teams, 2): 

    print game 

>>> ( Packers ,  49ers ) 

>>> ( Packers ,  Ravens ) 

>>> ( Packers ,  Patriots ) 

>>> ( 49ers ,  Ravens ) 

>>> ( 49ers ,  Patriots ) 

>>> ( Ravens ,  Patriots ) 

18 False == True

比起实用技术来说这是一个很有趣的事,在python中,True和False是全局变量,因此:

False = True 

ifFalse: 

print"Hello" 

else: 

print"World" 

>>> Hello 


原文链接:https://www.cnblogs.com/Pythonmiss/p/10628591.html
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