精選22個Python實用技巧,秀技能必備這份技術列表!

博為峰網校發表於2018-11-20

被人工智慧捧紅的 Python 已是一種發展完善且非常多樣化的語言,其中肯定有一些你尚未發現的功能。那麼今天或許我能夠讓你學到一些新技巧。

精選22個Python實用技巧,秀技能必備這份技術列表!

Python的發展:

“人生苦短,我用 Python”,Python 的經典 slogan 講究爭分奪秒,自 20 世紀 90 年代初首次錄入 TIOBE,Python 花了 10 年才首次進入指數前 10 名,隨著它的不斷應用與發展,Python 逐漸在網路安全與資料科學等領域大放異彩。

Python 最初是 Perl 的繼承者,用於編寫構建指令碼,並且作為一種膠水語言,它被廣泛用於連線各種軟體元件。但隨著不斷應用與發展,Python 逐漸進入了其它領域,比如網路安全與資料科學。如今,在大型嵌入式系統中執行 Python 也變得非常普遍,並且隨著人工智慧與資料分析等領域的大熱,Python 也得到了前所未有的高度關注,相信它也會保持向前。

目前在全球範圍內它已經是大學的首選程式語言,同時也征服了工業界。越來越多人使用 Python,反映在 TIOBE 指數上就是它穩紮穩打地一步步向上爬,從前 10 到前 5,如今終於進入了前 3。

Python的必備技巧:

1、簡潔的表示式

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點評:Python因為簡潔高效而出名,就是因為語法非常簡單,而且內建了很多強大的資料結構:

比如我們可以大量用推導列表來生成很多簡潔的程式碼

比如我們可以用if else組合,本來需要2-3行程式碼寫的,一行搞定!

2、排序

忽略想起了一句臺詞,“有人的地方就有江湖”,那麼有陣列這樣的資料結構一定涉及到排序,取最大值,取最小值。

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點評:這個heapq庫非常好用,尤其是我們在取一些列表的頭部資料,比如最大幾個,最小几個經常用到,很實用的一招!啥也不說了,趕緊背下來!

3、查詢

排序和查詢都是好基友,長的資料結構裡面(字典,列表)裡面我們一定會有查詢,過濾的需求。有的時候,我們需要從一個很長的列表裡面,找到某一個或者某一類的元素,怎麼辦,很簡單,用高階函式filter :

1).用lambda配合filter過濾

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點評:lambda是一個非常簡潔的函式表達方式,短小精悍,加上配合filter一起使用,非常漂亮。比如我們透過 字串裡的startswith內建函式,非常方便的過濾出列表裡面我們需要的資料!(Python3稍微改一下再filter之外再加一個list,不然生成的是迭代器地址)

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點評:正則是一個非常不錯的過濾方法,有的時候好的正則頂的上幾十行程式碼,精通正則對玩資料分析,資料清洗是必需的技能!

4、碾平list

有的時候我們會遇到複雜的資料結構,比如列表裡面套列表,層層巢狀,非常麻煩。可以碾平的方法:

傳統方法

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點評:這裡面就是用遞迴來解決的,思路非常簡單清晰,但是遞迴一定要有出口,設計的時候要注意。

另外還有兩種高手的寫法,理解起來比較複雜,這裡就不過多說明,感興趣的可以找一找。

5、帶條件的推導列表

推導列表應該是我最喜歡的一種Pythonic方式,它的演變有很多手法,這幾種都是非常常見的,多讀幾遍,背下來!

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6、漂亮的新增字典的方法

設計資料結構的時候,字典是必須的!很多時候我們會用帶下面的字典更新的方法,當然更好的是collections模組裡面的defaultdict!

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點評:dict.update還是比較平易近人的,這個dict(dict,**options)用法我第一次看到的時候也是楞了一些,什麼鬼,現在見多了,也就習慣了!

Python的精選技巧:

1、all 或 any

Python 如此受歡迎,原因之一是因為它具有可讀性和可表達性。

人們經常開玩笑說 Python 是“可執行的虛擬碼”,但是當你可以這樣編寫程式碼時,你就很難反駁了。

2、bashplotlib

你想在控制檯(console)上繪製圖形嗎?

1$ pip install bashplotlib

這樣你在控制檯中就可以繪製圖形了。

3、集合

Python 內建預設的資料型別,但有時它們的使用效果會不盡如人意。

幸運的是,Python 的標準庫提供了 collections 模組,這個方便的附加庫提供了更多的資料型別。

from collections import OrderedDict, Counter

x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3)

y = Counter("Hello World!")

4、dir

你是否曾經有過深入 Python 物件內部並且觀察它具備哪些屬性的想法呢?

輸入下述命令列:

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以互動式執行 Python 時,這是一個非常實用的特徵,並且可以動態地搜尋正在使用的物件和模組。

5、emoji

Python 包含 emoji 模組,在這裡!

$ pip install emoji

別以為我不知道你會偷偷下載...

6、原地交換兩個數字

Python 提供了一個直觀的在一行程式碼中賦值與交換(變數值)的方法,請參見下面的示例:

x,y= 10,20print(x,y)x,y= y,xprint(x,y)#1 (10, 20)#2 (20, 10)

賦值的右側形成了一個新的元組,左側立即解析(unpack)那個(未被引用的)元組到變數和 。

一旦賦值完成,新的元組變成了未被引用狀態並且被標記為可被垃圾回收,最終也完成了變數的交換。

7、from _future_import

Python 流行的一個結果是新版本總是在開發中。新版本意味著新功能——除非版本已經過時

不過別擔心。_future_module 允許使用者透過函式匯入新版本 Python 的功能。這就像是時間旅行,或是奇異魔法之類......

from __future__ import print_function

print("Hello World!")

為什麼不匯入花括號呢?

8、geopy

地理(Geography)對於程式設計師來說可能是一個具有挑戰性的領域。但是 geopy 模組讓它變得異常簡單。

$ pip install geopy

它透過抽取一系列不同地理編碼服務的 API 來工作,使使用者獲取一個地方的完整街道地址、緯度、經度,甚至海拔高度。

另外一個有用的功能是距離:它可以用你喜歡的度量單位計算出兩個位置之間的距離。

9、鏈狀比較運算子

比較運算子的聚合是另一個有時很方便的技巧:

n= 10result= 1< n< 20print(result)# Trueresult= 1> n<= 9print(result)# False

10、howdoi

受困於程式設計問題並且不記得之前看到過的解決方法?使用者需要使用 StackOverflow ,但是不想離開終端?

那麼需要使用這個非常使用的命令列工具 howdoi

$ pip install howdoi

無論你有什麼問題,它都會幫你解答。

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但是請注意,它會從 StackOverflow 的最高票答案中抓取程式碼,這意味著它的回答並不總是最有用的。

$ howdoi exit vim

11、inspect

Python 的 inspects 模組對於理解背後的原理是非常有幫助的。使用者甚至可以在 inspect 模組上呼叫其方法!

下述程式碼示例使用

inspect.getsource()

來列印它的原始碼。同時它也使用

inspect.getmodule()

來列印定義它的模組。

最後一行程式碼列印出自身的行號。

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當然,除去這些簡單的用途之外,inspect 模組對於理解程式碼的作用也非常有用。你也可以使用它來寫自編文件程式碼。

12、互動環境下的 “_” 運算子

這是一個我們大多數人不知道的有用特性,在 Python 控制檯,不論何時我們測試一個表示式或者呼叫一個方法,結果都會分配給一個臨時變數: _(一個下劃線)。

>>> 2+ 13>>> _3>>> print_3

13、List Comprehensions

關於 Python 程式設計,我最喜歡的事情之一是它的列表生成式(List Comprehensions),

這些表示式可以很容易編寫出簡潔的程式碼,讀起來幾乎就像自然語言一樣。

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14、Jedi

Jedi 庫是一個自動完成和程式碼分析的庫。它能夠使編寫程式碼更為快速、更為高效。

除非你正在開發自己的 IDE,否則你可能對使用 Jedi 作為編輯器外掛最感興趣。幸運的是,現在載入這個外掛已經可以用了!不過,你可能已經用上Jedi 了。IPython 專案的程式碼自動完成功能就是使用Jedi來實現的。

15、map

Python 透過許多內建功能支援函數語言程式設計。map() 函式是最有用的函式之一——特別是當它與 lambda 函式結合使用時。

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在上面的例子中,map() 將一個簡單的 lambda 函式應用於 x 中的每個元素。它返回一個 map 物件,該物件可以被轉換成可迭代的物件,如列表或元組。

16、**kwargs

在學習任何語言的過程中,都會遇到許多里程碑。使用Python,理解神秘的 **kwargs 語法可能就是其中之一。

dictionary 物件前面的雙星號允許您將該 dictionary 的內容作為命名引數傳遞給函式。

dictionary 的鍵是引數名,值是傳遞給函式的值。你甚至不需要叫它 kwargs!

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當你想編寫可以處理未預先定義的命名引數的函式時,這就非常有用了。

總結:

Python的小技巧還有很多,上面只是介紹了其中的一部分,入門容易精通難!在進階的路上,有沒有什麼好的技巧和好的方法,就是不斷總結,不斷記筆記!尤其是好的用法,就像寫作文一樣,好的名言警句要多背誦一些,寫作的時候,肚子裡的墨水多了才能才思泉湧,寫出更多的好程式碼。

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