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Python 30秒就能學(xué)會(huì)的漂亮短代碼

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今天給大家?guī)?lái)一些30秒就能學(xué)會(huì)的代碼片段,這些代碼潛力無(wú)限,蘊(yùn)含了豐富的python編程思維,應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,而且學(xué)起來(lái)非常簡(jiǎn)單。

今天給大家?guī)?lái)一些30秒就能學(xué)會(huì)的代碼片段,這些代碼潛力無(wú)限,蘊(yùn)含了豐富的python編程思維,應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,而且學(xué)起來(lái)非常簡(jiǎn)單。

1."二維列表"

解讀:根據(jù)給定的長(zhǎng)和寬,以及初始值,返回一個(gè)二維列表。

  1. def initialize_2d_list(w, h, val=None): 
  2.     return [[val for x in range(w)] for y in range(h)] 

例:

  1. >>> initialize_2d_list(2,2
  2. [[None, None], [None, None]] 
  3.  
  4. >>> initialize_2d_list(2,2,0
  5. [[00], [00]] 

2.函數(shù)切割數(shù)組

解讀:使用一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到一個(gè)數(shù)組的每個(gè)元素上,使得這個(gè)數(shù)組被切割成兩個(gè)部分。如果說(shuō),函數(shù)應(yīng)用到元素上返回的值為T(mén)rue,則該元素被切割到第一部分,否則分為第二部分。

  1. def bifurcate_by(lst, fn): 
  2.     return [ 
  3.       [x for x in lst if fn(x)], 
  4.       [x for x in lst if not fn(x)] 
  5.     ] 

例:

  1. >>> bifurcate_by(['beep''boop''foo''bar'], lambda x: x[0] == 'b')  
  2. [['beep''boop''bar'], ['foo']] 

3."交集點(diǎn)"

解讀:兩個(gè)數(shù)組在被一個(gè)函數(shù)應(yīng)用后,從第一個(gè)數(shù)組中提取出共有的元素的 原元素 組成一個(gè)新的數(shù)組。

  1. def intersection_by(a, b, fn): 
  2.     _b = set(map(fn, b)) 
  3.     return [item for item in a if fn(item) in _b] 

例:

  1. >>> from math import floor 
  2. >>> intersection_by([2.11.2], [2.33.4],floor) 
  3. [2.1

4.最大值下標(biāo)

解讀:返回?cái)?shù)組中最大值的下標(biāo)。

  1. def max_element_index(arr): 
  2.     return arr.index(max(arr)) 

例:

  1. >>> max_element_index([58971030]) 
  2. 4 

5.數(shù)組對(duì)稱(chēng)差

解讀:找出兩個(gè)數(shù)組中不同的元素,并合成為一個(gè)新的數(shù)組。

  1. def symmetric_difference(a, b): 
  2.     _a, _b = set(a), set(b) 
  3.     return [item for item in a if item not in _b] + [item for item in b if item not in _a] 

例:

  1. >>> symmetric_difference([123], [124]) 
  2. [34

6."夾數(shù)"

解讀:如果 num 落在一段數(shù)字范圍內(nèi),則返回num,否則返回離這個(gè)范圍最近的邊界:

  1. def clamp_number(num,a,b): 
  2.     return max(min(num, max(a,b)),min(a,b)) 

例:

  1. >> clamp_number(2,3,10
  2. 3 
  3.  
  4. >> clamp_number(7,3,10
  5. 7 
  6.  
  7. >> clamp_number(124,3,10
  8. 10 

7.鍵值映射

解讀: 使用對(duì)象的鍵重新創(chuàng)建對(duì)象,并運(yùn)行函數(shù)為每個(gè)對(duì)象的鍵創(chuàng)建值。

使用dict.keys()遍歷對(duì)象的鍵, 通過(guò)函數(shù)生成一個(gè)新的值。

  1. def map_values(obj, fn): 
  2.     ret = {} 
  3.     for key in obj.keys(): 
  4.         ret[key] = fn(obj[key]) 
  5.     return ret 


例:

  1. >>> users = { 
  2. ...   'fred': { 'user''fred''age'40 }, 
  3. ...   'pebbles': { 'user''pebbles''age'1 } 
  4. ... } 
  5.  
  6. >>> map_values(users, lambda u : u['age']) 
  7. {'fred'40'pebbles'1
  8.  
  9. >>> map_values(users, lambda u : u['age']+1
  10. {'fred'41'pebbles'2

8.大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換

解讀: 將英文單詞的首字母大寫(xiě)改為小寫(xiě)。

upper_rest參數(shù):設(shè)定是否將除首字母外的其他字母大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換。

  1. def decapitalize(s, upper_rest=False): 
  2.     return s[:1].lower() + (s[1:].upper() if upper_rest else s[1:]) 

例:

  1. >>> decapitalize('FooBar'
  2. 'fooBar' 
  3.  
  4. >>> decapitalize('FooBar', True) 
  5. 'fOOBAR' 

9.同鍵求和

解讀:對(duì)列表中的各個(gè)字典里相同鍵值的對(duì)象求和。

  1. def sum_by(lst, fn): 
  2.     return sum(map(fn,lst)) 

例:

  1. >>> sum_by([{ 'n'4 }, { 'n'2 }, { 'n'8 }], lambda v : v['n']) 
  2. 14 

10.一行代碼求出現(xiàn)次數(shù)

解讀:求出列表中某個(gè)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)和。

  1. def count_occurrences(lst, val): 
  2.     return len([x for x in lst if x == val and type(x) == type(val)]) 

例:

  1. >>> count_occurrences([112123], 1
  2. 3 

11.數(shù)組再分組

對(duì)一個(gè)列表根據(jù)所需要的大小進(jìn)行細(xì)分:

效果如下:

  1. chunk([1,2,3,4,5],2
  2. # [[1,2],[3,4],5

return中,map的第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)列表,map會(huì)將列表中的每一個(gè)元素用于調(diào)用第一個(gè)參數(shù)的 function 函數(shù),返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。

12.數(shù)字轉(zhuǎn)數(shù)組

同樣是一則關(guān)于map的應(yīng)用,將整形數(shù)字拆分到數(shù)組中:

  1. def digitize(n): 
  2.     return list(map(int, str(n))) 

效果如下:

  1. digitize(123
  2. # [123

它將整形數(shù)字n轉(zhuǎn)化為字符串后,還自動(dòng)對(duì)該字符串進(jìn)行了序列化分割,最后將元素應(yīng)用到map的第一個(gè)參數(shù)中,轉(zhuǎn)化為整形后返回。

13.非遞歸斐波那契

還記得菲波那切數(shù)列嗎,前兩個(gè)數(shù)的和為第三個(gè)數(shù)的值,如0、1、1、2、3、5、8、13....

如果使用遞歸來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法,效率非常低下,我們使用非遞歸的方式實(shí)現(xiàn):

效果如下:

  1. fibonacci(7
  2. # [011235813

這樣看是很簡(jiǎn)單,但是思維要繞的過(guò)來(lái)哦。

14.下劃線(xiàn)化字符串

批量統(tǒng)一變量名稱(chēng)或者字符串格式。

效果如下:

  1. snake('camelCase')# 'camel_case' 
  2.  
  3. snake('some text')# 'some_text' 
  4.  
  5. snake('some-mixed_string With spaces_underscores-and-hyphens')# 'some_mixed_string_with_spaces_underscores_and_hyphens' 
  6.  
  7. snake('AllThe-small Things')# "all_the_small_things" 

re.sub用于替換字符串中的匹配項(xiàng)。這里其實(shí)是一個(gè)“套娃”用法,一開(kāi)始可能不太好理解,需要慢慢理解。

第一個(gè)替換 ,是將s字符串中,使用' '替換'-'。

第二個(gè)替換 ,是針對(duì)第一個(gè)替換后的字符串,對(duì)符合'([A-Z]+)'正則表達(dá)式的字符區(qū)段(全大寫(xiě)的單詞)用r' \1'替換,也就是用空格區(qū)分開(kāi)每一個(gè)單詞。

第三個(gè)替換 ,是對(duì)第二個(gè)替換后的字符串,對(duì)符合'([A-Z][a-z]+)'正則表達(dá)式的字符區(qū)段(也就是首字母大寫(xiě),其他字母小寫(xiě)的詞語(yǔ))用r' \1'替換,也是將單詞用空格分隔開(kāi)。

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: Python實(shí)用寶典
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