Python五種實用的小技巧

視學演算法發表於2020-04-06

本文經“機器之心”授權,禁止二次轉載。

者:Peter Nistru

機器之心編譯

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最開始學 Python 時,如果我能掌握這些方法,那麼程式碼看起來會更加優美。

在本文中,作者介紹了 5 種方法,也許在入門階段時,我們還不太瞭解它們,但在實戰中這 5 個技巧非常實用。

以下即五種實用的小技巧:

  • 字串運算

  • 列表推導式

  • lambda 和 map()

  • 單行條件語句

  • zip()

字串運算

字串本質上也是一種元組,但是字串有很多「運算」方式。最直觀的是字串的 + 和 * 運算,它們分別表示重複和連線。

>>> my_string = "Hi Medium..!"
>>> print(my_string * 2)
Hi Medium..!Hi Medium..!

>>> print(my_string + " I love Python" * 2)
Hi Medium..! I love Python I love Python

此外,如果希望獲得反向字串,也可以直接使用 [::-1] 進行索引:

>>> print(my_string[::-1])
!..muideM iH>>> my_list = [1,2,3,4,5]

>>> print(my_list[::-1])
[54321]

如果列表元素都是字串,那麼我們可以快速地使用 join() 方法將所有元素憑藉在一起:

>>> word_list = ["awesome""is""this"]
>>> print(' '.join(word_list[::-1]) + '!')
this is awesome!

如上我們使用 .join() 方法拼接列表元素,其中 『 』 表示連線方式為空格。其實在自然語言處理中,這個方法會經常使用,例如我們將句子拆分為了字元,那麼處理後的合併就需要使用 join() 了。

列表推導式

如果你還不會使用列表推導式,那麼快學起來吧。正如本文作者所言,「當我第一次學到這種方式時,我的整個世界都變了。」列表推導式真的非常強大,它不僅在速度上比一般的方法快,同時直觀性、可讀性都非常強。如果你希望迭代列表做一些運算,那麼快使用它吧。

我們先定義一個簡單的函式,它會算變數的平方並加 5:

>>> def stupid_func(x):
>>>     return x**2 + 5

如果我們希望將該函式應用到列表中的奇數項,那麼不採用列表推導式的情況下,我們一般會寫成以下形式:

>>> my_list = [12345]
>>> new_list = []
>>> for x in my_list:
>>>     if x % 2 != 0:
>>>         new_list.append(stupid_func(x))
>>> print(new_list)
[61430]

但是現在我們有了列表推導式,那麼上面程式碼可以等價修改為:

>>> my_list = [12345]
>>> print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0])
[61430]

列表推導式的一般語法可以表示為 [ expression for item in list ],如果你希望加上一些布林型條件語句,那麼上面的語法可以修改為 [ expression for item in list if conditional ],它的結構其實和下面是等價的。

>>> for item in list:
>>>     if conditional:
>>>         expression

上面的列表推導式可以進一步簡化,即不需要定義一個新函式。

>>> print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0])
[61430]

Lambda 和 Map

Lambda 是一種匿名函式,它看起來可能有一點奇怪,但是一旦你理解了它,那麼他就會變得非常直觀與強大。

一般而言,Lambda 函式都比較小,它也不需要定義函式名。那麼為什麼需要匿名函式?簡單而言,Lambda 最常執行一些直觀的運算,它並不需要標準的函式定義,而且也不需要新的函式名再次呼叫。

還是拿上面的先平方再加 5 為例,前面我們是定義了一個標準的函式,def stupid_func(x),現在我們可以試試 Lambda 匿名函式:

>>> stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5)
>>> print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)])
[61430]

那麼我們為什麼要用上面的表示式?很大一部分原因在於,當我們想執行一些簡單運算時,可以不需要定義真實函式就能完成。例如排序列表元素,一種直觀的方法可以使用 sorted() 方法:

>>> my_list = [210-1-2]
>>> print(sorted(my_list))
[-2-1012]

這隻能預設從大到小或從小到大排序,但是藉助 Lambda 表示式,我們可以實現更自由的排序標準。如下所示我們希望根據最小的平方數對列表進行排序,其可以使用 Lambda 函式定義鍵,從而告訴 sorted() 方法該怎樣排序。

>>> print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2))
[0-11-22]

Map 是一個簡單的函式,它可以將某個函式應用到其它一些序列元素,例如列表。如果我們有兩個列表,我們希望將這兩個列表對應的元素相乘,那麼使用 lambda 函式和 map 可以快速實現這一功能:

>>> print(list(map(lambda x, y : x * y, [123], [456])))
[41018]

上面的程式碼非常優雅,如果不用它們兩者,那麼一般的表達需要寫成這樣:

>>> x, y = [123], [456]
>>> z = []
>>> for i in range(len(x)):
>>>     z.append(x[i] * y[i])
>>> print(z)
[41018]

單行條件語句

如果我們使用條件語句,那麼最可能寫成下面這個樣子:

>>> x = int(input())
>>> if x >= 10:
>>>     print("Horse")
>>> elif 1 < x < 10:
>>>     print("Duck")
>>> else:
>>>     print("Baguette")

但其實我們也可以把所有條件都寫在 print 函式內,即上面 7 行程式碼可以等價寫成如下一行:

print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")

這樣看起來真的非常簡潔,如果你檢視以前寫的程式碼,真的有很多都可以改成這種表示式。

zip()

前面在介紹 map() 函式時,我們舉了個例子將某個函式應用到平行的兩個列表,而 zip() 函式可以更簡單地做到這一點。

如果我們有兩個列表,第一個列表包含了名,第二個列表包含了姓。使用 zip() 函式,如下我們可以將它們拼接在一起。

>>> first_names = ["Peter""Christian""Klaus"]
>>> last_names = ["Jensen""Smith""Nistrup"]
>>> print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)])
['Peter Jensen''Christian Smith''Klaus Nistrup']

也就是說,zip 將兩個等長的列表變為了一對一對的,即 (("Peter", "Jensen"), ("Christian", "Smith"), ("Klaus", "Nistrup"))。

原文連結:

https://towardsdatascience.com/python-tricks-101-what-every-new-programmer-should-know-c512a9787022

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