Python 編程應該知道的 14 個強大單行代碼
今天咱們來聊聊Python編程中那些超級實用的單行代碼。別小看它們哦，每一行都蘊含著大智慧，能讓你的代碼既高效又優雅。廢話不多說，讓我們直奔主題！
1. 快速交換變量值
你知道嗎？在Python里，你可以用一行代碼就完成兩個變量值的交換。這招特別酷，省去了臨時變量，簡潔又高效。
a, b = 10, 20
a, b = b, a # 交換a和b的值
print(a, b) # 輸出: 20 102. 列表推導式簡化循環
列表推導式是Python中的神器，它能讓你用一行代碼搞定原本需要多行循環才能完成的任務。比如，快速創建一個包含平方數的列表：
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # 輸出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]3. 字典推導式構建字典
不僅列表，字典也有自己的推導式。想象一下，你需要構建一個字典，鍵是字母，值是字母的位置。這在一行代碼里就能搞定：
char_positions = {char: idx for idx, char in enumerate('abcdefg')}
print(char_positions) # 輸出: {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4, 'f': 5, 'g': 6}4. 三元條件運算符
在Python中，你可以用一行代碼實現條件判斷。這招叫做“三元條件運算符”，特別適合處理簡單的if-else情況。
result = "True" if 5 > 3 else "False"
print(result) # 輸出: True5. 使用zip()合并列表
有時候我們需要將兩個列表按位置組合成一個新的列表，這時zip()函數就是你的救星。
list1 = ['apple', 'banana', 'cherry']
list2 = ['red', 'yellow', 'red']
combined_list = list(zip(list1, list2))
print(combined_list) # 輸出: [('apple', 'red'), ('banana', 'yellow'), ('cherry', 'red')]6. 生成器表達式節省內存
列表推導式很棒，但如果你處理的是大數據集，生成器表達式能幫你節省大量內存。它們在需要時才計算值，而不是一次性全部加載。
big_numbers = (x for x in range(1000000))
for number in big_numbers:
print(number) # 這里只打印了第一個數，因為生成器是懶惰計算的7. 列表排序的魔法
列表排序可以變得非常靈活，只需一行代碼，你就可以按照自定義規則排序。
names = ['Zoe', 'Adam', 'Charlie', 'Bella']
sorted_names = sorted(names, key=lambda name: name[-1])
print(sorted_names) # 輸出: ['Adam', 'Charlie', 'Bella', 'Zoe']8. 使用enumerate()遍歷帶索引的列表
當你需要在循環中同時獲取元素及其索引時，enumerate()函數是最佳選擇。
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")
# 輸出:
# 0: apple
# 1: banana
# 2: cherry9. 使用集合去除重復項
集合是Python中的另一種數據類型，用于存儲不重復的元素。用它來去重，一行代碼足矣！
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5]
unique_numbers = list(set(numbers))
print(unique_numbers) # 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]10. 字符串分割和連接
在處理文本時，字符串的分割和連接是家常便飯。Python的split()和join()方法讓這個過程變得異常簡單。
sentence = "Hello, world! This is a test."
words = sentence.split()
joined_words = '-'.join(words)
print(joined_words) # 輸出: Hello,-world!-This-is-a-test.11. 使用any()和all()檢查序列
any()和all()函數可以幫助你快速檢查序列中所有或任意元素是否滿足條件。
bools = [True, False, True]
any_true = any(bools) # 檢查是否有True
all_true = all(bools) # 檢查是否全為True
print(any_true, all_true) # 輸出: True False12. 一行代碼反轉列表
反轉列表是常見的操作，但在Python中，你完全可以用一行代碼搞定。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
reversed_numbers = numbers[::-1]
print(reversed_numbers) # 輸出: [5, 4, 3, 2, 1]13. 使用map()函數應用函數于序列
map()函數允許你將一個函數應用于序列中的每個元素，非常高效。
def square(x):
return x ** 2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = list(map(square, numbers))
print(squared_numbers) # 輸出: [1, 4, 9, 16, 25]14. 利用filter()篩選序列
與map()類似，filter()函數用于從序列中篩選出符合條件的元素。
def is_even(x):
return x % 2 == 0
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(is_even, numbers))
print(even_numbers) # 輸出: [2, 4]實戰案例：文本統計分析
假設你有一個長文本文件，你想找出其中最常出現的單詞。利用上面學到的技巧，我們可以輕松實現：
with open('textfile.txt', 'r') as file:
text = file.read().replace('\n', ' ').lower() # 讀取文件，轉換為小寫，替換換行符
words = text.split() # 分割單詞
word_counts = {word: words.count(word) for word in words} # 計算每個單詞的出現次數
most_common_word = max(word_counts, key=word_counts.get) # 找到出現次數最多的單詞
print(most_common_word, word_counts[most_common_word]) # 輸出結果這段代碼展示了如何結合使用文件操作、字符串方法、字典推導式以及max()函數來解決實際問題。
