好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

視學演算法發表於2020-04-06
Python是一種非BS程式語言。設計簡單和易讀性是它廣受歡迎的兩大原因。正如Python的宗旨:美麗勝於醜陋,顯式勝於隱式。
記住一些幫助提高編碼設計的常用小訣竅是有用的。在必要時刻,這些小訣竅能夠減少你上網查Stack Overflow的麻煩。而且它們會在每日程式設計練習中助你一臂之力。
1. 反轉字串
以下程式碼使用Python切片操作來反轉字串。
# Reversing a string using slicing
my_string = "ABCDE"
reversed_string = my_string[::-1]
print(reversed_string)
# Output
# EDCBA
2. 使用標題類(首字母大寫)
以下程式碼可用於將字串轉換為標題類。這是通過使用字串類中的title()方法來完成。
my_string = "my name is chaitanya baweja"
# using the title() function of string class
new_string = my_string.title()
print(new_string)
# Output
# My Name Is Chaitanya Baweja
3. 查詢字串的唯一要素
以下程式碼可用於查詢字串中所有的唯一要素。我們使用其屬性,其中一套字串中的所有要素都是唯一的。
my_string = "aavvccccddddeee"
# converting the string to a set
temp_set = set(my_string)
# stitching set into a string using join
new_string = .join(temp_set)
print(new_string)
4. 輸出 n次字串或列表 
你可以對字串或列表使用乘法(*)。如此一來,可以按照需求將它們任意倍增。
n = 3 # number of repetitions
my_string = "abcd"
my_list = [1,2,3]
print(my_string*n)
# abcdabcdabcd
print(my_list*n)
# [1,2,3,1,2,3,1,2,3]
import streamlit as st
一個有趣的用例是定義一個具有恆定值的列表,假設為零。
n = 4
my_list = [0]*n # n denotes the length of the required list
# [0, 0, 0, 0]
5. 列表解析 
在其他列表的基礎上,列表解析為建立列表提供一種優雅的方式。
以下程式碼通過將舊列表的每個物件乘兩次,建立一個新的列表。
# Multiplying each element in a list by 2
original_list = [1,2,3,4]
new_list = [2*x for x in original_list]
print(new_list)
# [2,4,6,8]
6. 兩個變數之間的交換值
好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

Python可以十分簡單地交換兩個變數間的值,無需使用第三個變數。
a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a) # 2
print(b) # 1
7. 將字串拆分成子字串列表
通過使用.split()方法,可以將字串分成子字串列表。還可以將想拆分的分隔符作為引數傳遞。
string_1 = "My name is Chaitanya Baweja"
string_2 = "sample/ string 2"
# default separator
print(string_1.split())
# [ My , name , is , Chaitanya , Baweja ]
# defining separator as /
print(string_2.split( / ))
# [ sample , string 2 ]
8. 將字串列表整合成單個字串
join()方法將字串列表整合成單個字串。在下面的例子中,使用comma分隔符將它們分開。
list_of_strings = [ My , name , is , Chaitanya , Baweja ]
# Using join with the comma separator
print( , .join(list_of_strings))
# Output
# My,name,is,Chaitanya,Baweja
9. 檢查給定字串是否是迴文(Palindrome)
反轉字串已經在上文中討論過。因此,迴文成為Python中一個簡單的程式。
my_string = "abcba"
m if my_string == my_string[::-1]:
    print("palindrome")
else:
    print("not palindrome")
# Output
# palindrome
10. 列表的要素頻率
有多種方式都可以完成這項任務,而我最喜歡用Python的Counter 類。Python計數器追蹤每個要素的頻率,Counter()反饋回一個字典,其中要素是鍵,頻率是值。
也使用most_common()功能來獲得列表中的most_frequent element。
# finding frequency of each element in a list
from collections import Counter
my_list = [ a , a , b , b , b , c , d , d , d , d , d ]
count = Counter(my_list) # defining a counter object
print(count) # Of all elements
# Counter({ d : 5, b : 3, a : 2, c : 1})
print(count[ b ]) # of individual element
# 3

print(count.most_common(1)) # most frequent element
# [( d , 5)]
11. 查詢兩個字串是否為anagrams
Counter類的一個有趣應用是查詢anagrams。
anagrams指將不同的詞或詞語的字母重新排序而構成的新詞或新詞語。
如果兩個字串的counter物件相等,那它們就是anagrams。
From collections import Counter
str_1, str_2, str_3 = "acbde", "abced", "abcda"
cnt_1, cnt_2, cnt_3  = Counter(str_1), Counter(str_2), Counter(str_3)
if cnt_1 == cnt_2:
    print( 1 and 2 anagram )
if cnt_1 == cnt_3:
    print( 1 and 3 anagram )
12. 使用try-except-else塊
通過使用try/except塊,Python 中的錯誤處理得以輕鬆解決。在該塊新增else語句可能會有用。當try塊中無異常情況,則執行正常。
如果要執行某些程式,使用 finally,無需考慮異常情況。
a, b = 1,0
try:
    print(a/b)
    # exception raised when b is 0
except ZeroDivisionError:
    print("division by zero")
else:
    print("no exceptions raised")
finally:
    print("Run this always")
13.使用列舉獲取索引和值對
以下指令碼使用列舉來迭代列表中的值及其索引。
my_list = [ a , b , c , d , e ]
for index, value in enumerate(my_list):
    print( {0}: {1} .format(index, value))
# 0: a
# 1: b
# 2: c
# 3: d
# 4: e
14. 檢查物件的記憶體使用
以下指令碼可用來檢查物件的記憶體使用。
import sys
num = 21
print(sys.getsizeof(num))
# In Python 2, 24
# In Python 3, 28
15. 合併兩個字典
在Python 2 中,使用update()方法合併兩個字典,而Python3.5 使操作過程更簡單。
在給定指令碼中,兩個字典進行合併。我們使用了第二個字典中的值,以免出現交叉的情況。
dict_1 = { apple : 9, banana : 6}
dict_2 = { banana : 4, orange : 8}
combined_dict = {**dict_1, **dict_2}
print(combined_dict)
# Output
# { apple : 9, banana : 4, orange : 8}
16. 執行一段程式碼所需時間
下面的程式碼使用time 軟體庫計算執行一段程式碼所花費的時間。
import time
start_time = time.time()
# Code to check follows
a, b = 1,2
c = a+ b
# Code to check ends
end_time = time.time()
time_taken_in_micro = (end_time- start_time)*(10**6)
print(" Time taken in micro_seconds: {0} ms").format(time_taken_in_micro)
17. 列表清單扁平化
好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

有時你不確定列表的巢狀深度,而且只想全部要素在單個平面列表中。
可以通過以下方式獲得:
from iteration_utilities import deepflatten
# if you only have one depth nested_list, use this
def flatten(l):
  return [item for sublist in l for item in sublist]
l = [[1,2,3],[3]]
print(flatten(l))
# [1, 2, 3, 3]
# if you don t know how deep the list is nested
l = [[1,2,3],[4,[5],[6,7]],[8,[9,[10]]]]
print(list(deepflatten(l, depth=3)))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
若有正確格式化的陣列,Numpy扁平化是更佳選擇。
18. 列表取樣
通過使用random軟體庫,以下程式碼從給定的列表中生成了n個隨機樣本。
import random
my_list = [ a , b , c , d , e ]
num_samples = 2
samples = random.sample(my_list,num_samples)
print(samples)
# [ a , e ] this will have any 2 random values
強烈推薦使用secrets軟體庫生成用於加密的隨機樣本。
以下程式碼僅限用於Python 3。
import secrets                              # imports secure module.
secure_random = secrets.SystemRandom()      # creates a secure random object.
my_list = [ a , b , c , d , e ]
num_samples = 2
samples = secure_random.sample(my_list, num_samples)
print(samples)
# [ e , d ] this will have any 2 random values
19. 數字化
以下程式碼將一個整數轉換為數字列表。
num = 123456
# using map
list_of_digits = list(map(int, str(num)))
print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# using list comprehension
list_of_digits = [int(x) for x in str(num)]
print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
20. 檢查唯一性
以下函式將檢查一個列表中的所有要素是否唯一。
def unique(l):
    if len(l)==len(set(l)):
        print("All elements are unique")
    else:
        print("List has duplicates")
unique([1,2,3,4])
# All elements are unique
unique([1,1,2,3])
# List has duplicates

- END -
如果看到這裡,說明你喜歡這篇文章,請轉發、點贊掃描下方二維碼或者微信搜尋「perfect_iscas」,新增好友後即可獲得10套程式設計師全棧課程+1000套PPT和簡歷模板向我私聊「進群」二字即可進入高質量交流群。

好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

送五本深度學習書籍↓

好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

從零開始詳細解說神經網路和深度學習

重點講解時序資料分析模型——迴圈神經網路RNN

從基礎到應用、從理論到實踐

公式齊全、程式碼豐富,使用熱門Python庫逐一實現

1. 梳理基礎數學知識和Python知識,為深入理解打基礎

2. 數學公式講解詳細,為讀懂大部頭開路

3. 相同程式碼通過TensorFlow和Keras分別實現,對比說明,更易理解

4. 以sin波為例講解迴圈神經網路的理論和實現,詳細介紹LSTM演算法

掃描二維碼進群↓
好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段
好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

在看 好用到哭!你需要立刻學會的20個Python程式碼段

相關文章