分享13个好用到起飞的Python技巧

目录
  • 前言
  • 列表
    • 1. 将两个列表合并到一个字典中
    • 2.将两个或多个列表合并为一个列表
    • 3. 对字典列表进行排序
    • 4. 对字符串列表进行排序
    • 5. 根据另一个列表对列表进行排序
    • 6. 将列表映射到字典
  • 字典
    • 7. 合并两个或多个字典
    • 8. 反转字典
  • 字符串
    • 9. 使用 f 字符串格式化字符串
    • 10. 检查子串
    • 11. 以字节为单位获取字符串的大小
  • 输入/输出操作
    • 12. 检查文件是否存在
    • 13.解析电子表格
  • 总结

前言

Python 因其在各个领域的实用性、与 Java、C 和 C++ 等其他编程语言相比的生产力以及与英语类似的命令而广受欢迎。

假如你也是Python学习爱好者,那么今天讲述的13个技巧,真挺香!

列表

与列表相关的6个操作,介绍如下;

1. 将两个列表合并到一个字典中

假设我们在Python中有两个列表,我们希望将它们合并为字典形式,其中一个列表的项目作为字典的键,另一个作为值。这是在用 Python 编写代码时经常遇到的一个非常常见的问题。

但是为了解决这个问题,我们需要考虑几个限制,比如两个列表的大小,两个列表中项目的类型,以及其中是否有重复的项目,尤其是我们将使用的项目 作为钥匙。我们可以通过使用像 zip 这样的内置函数来克服这个问题。

keys_list = ['A', 'B', 'C']
values_list = ['blue', 'red', 'bold'] 

# 有 3 种方法可以将这两个列表转换为字典
# 1.使用Python zip、dict函数
dict_method_1 = dict(zip(keys_list, values_list)) 

# 2. 使用带有字典推导式的 zip 函数
dict_method_2 = {key:value for key, value in zip(keys_list, values_list)} 

# 3.循环使用zip函数
items_tuples = zip(keys_list, values_list)
dict_method_3 = {}
for key, value in items_tuples:
    if key in dict_method_3:
        pass
    else:
        dict_method_3[key] = value 

print(dict_method_1)
print(dict_method_2)
print(dict_method_3)

结果如下:                

2.将两个或多个列表合并为一个列表

当我们有两个或更多列表时,我们希望将它们全部收集到一个大列表中,其中较小列表的所有第一项构成较大列表中的第一个列表。

例如,如果我有 4 个列表 [1,2,3]、[‘a',‘b',‘c']、[‘h',‘e',‘y'], 和[4,5,6],我们想为这四个列表创建一个新列表;它将是 [[1,‘a',‘h',4], [2,‘b',‘e',5], [3,‘c',‘y',6]] 。

def merge(*args, missing_val = None):
    max_length = max([len(lst) for lst in args])
    outList = []
    for i in range(max_length):
        outList.append([args[k][i] if i < len(args[k]) else missing_val for k in range(len(args))])
    return outList 

merge([1,2,3],['a','b','c'],['h','e','y'],[4,5,6])

结果如下:        

3. 对字典列表进行排序

下一组日常列表任务是排序任务。根据列表中包含的项目的数据类型,我们将采用稍微不同的方式对它们进行排序。让我们首先从对字典列表进行排序开始。

dicts_lists = [
  {
    "Name": "James",
    "Age": 20,
  },
  {
     "Name": "May",
     "Age": 14,
  },
  {
    "Name": "Katy",
    "Age": 23,
  }
] 

# 方法一
dicts_lists.sort(key=lambda item: item.get("Age")) 

# 方法二
from operator import itemgetter
f = itemgetter('Name')
dicts_lists.sort(key=f)

结果如下:        

4. 对字符串列表进行排序

我们经常面临包含字符串的列表,我们需要按字母顺序、长度或我们想要或我们的应用程序需要的任何其他因素对这些列表进行排序。现在,我应该提到这些是对字符串列表进行排序的直接方法,但有时您可能需要实现排序算法来解决该问题。

my_list = ["blue", "red", "green"] 

# 方法一
my_list.sort()
my_list = sorted(my_list, key=len)  

# 方法二
import locale
from functools import cmp_to_key
my_list = sorted(my_list, key=cmp_to_key(locale.strcoll))

结果如下:                        

5. 根据另一个列表对列表进行排序

有时,我们可能想要/需要使用一个列表来对另一个列表进行排序。因此,我们将有一个数字列表(索引)和一个我想使用这些索引进行排序的列表。

a = ['blue', 'green', 'orange', 'purple', 'yellow']
b = [3, 2, 5, 4, 1] 

sortedList =  [val for (_, val) in sorted(zip(b, a), key=lambda x: x[0])]
print(sortedList)

结果如下:        

6. 将列表映射到字典

如果给定一个列表并将其映射到字典中。也就是说,我想将我的列表转换为带有数字键的字典,应该怎么做呢?

mylist = ['blue', 'orange', 'green']
#Map the list into a dict using the map, zip and dict functions
mapped_dict = dict(zip(itr, map(fn, itr)))

字典

与字典相关的2个操作,介绍如下;

7. 合并两个或多个字典

假设我们有两个或多个字典,并且我们希望将它们全部合并为一个具有唯一键的字典。

from collections import defaultdict 

def merge_dicts(*dicts):
    mdict = defaultdict(list)
    for dict in dicts:
    for key in dict:
        res[key].append(d[key])
    return dict(mdict)

8. 反转字典

一个非常常见的字典任务是如果我们有一个字典并且想要反转它的键和值。因此,键将成为值,而值将成为键。当我们这样做时,我们需要确保我没有重复的键,值可以重复,但键不能,并确保所有新键都是可散列的。

my_dict = {
  "brand": "Ford",
  "model": "Mustang",
  "year": 1964
}
# 方法一
my_inverted_dict_1 = dict(map(reversed, my_dict.items())) 

# 方法二
from collections import defaultdict
my_inverted_dict_2 = defaultdict(list)
{my_inverted_dict_2[v].append(k) for k, v in my_dict.items()} 

print(my_inverted_dict_1)
print(my_inverted_dict_2)

结果如下:    

字符串

与字符串相关的3个操作,介绍如下;

9. 使用 f 字符串格式化字符串

可能是您几乎每天都需要完成的第一项任务。在 Python 中有多种方法可以格式化字符串;我最喜欢的是使用 f 字符串。

str_val = 'books'
num_val = 15
print(f'{num_val} {str_val}')
print(f'{num_val % 2 = }')
print(f'{str_val!r}')  

price_val = 5.18362
print(f'{price_val:.2f}')  

from datetime import datetime;
date_val = datetime.utcnow()
print(f'{date_val=:%Y-%m-%d}')

结果如下:          

10. 检查子串

我之前需要多次执行的一项非常常见的任务是,检查字符串是否在字符串列表中。

addresses = ["123 Elm Street", "531 Oak Street", "678 Maple Street"]
street = "Elm Street" 

# 方法一
for address in addresses:
    if address.find(street) >= 0:
        print(address) 

# 方法二
for address in addresses:
    if street in address:
        print(address)

结果如下:    

11. 以字节为单位获取字符串的大小

有时,尤其是在构建内存关键应用程序时,我们需要知道我们的字符串使用了多少内存。幸运的是,这可以通过一行代码快速完成。

str1 = "hello"
str2 = "" 

def str_size(s):
    return len(s.encode('utf-8')) 

print(str_size(str1))
print(str_size(str2))

结果如下:        

输入/输出操作

与输入/输出操作相关的2个操作,介绍如下;

12. 检查文件是否存在

在数据科学和许多其他应用程序中,我们经常需要从文件中读取数据或向其中写入数据。但要做到这一点,我们需要检查文件是否存在。因此,我们的代码不会因错误而终止。

# 方法一
import os
exists = os.path.isfile('/path/to/file') 

# 方法二
from pathlib import Path
config = Path('/path/to/file')
if config.is_file():
    pass

13.解析电子表格

另一种非常常见的文件交互是从电子表格中解析数据。幸运的是,我们有 CSV 模块来帮助我们有效地执行该任务。

import csv
csv_mapping_list = []
with open("/path/to/data.csv") as my_data:
    csv_reader = csv.reader(my_data, delimiter=",")
    line_count = 0
    for line in csv_reader:
        if line_count == 0:
            header = line
        else:
            row_dict = {key: value for key, value in zip(header, line)}
            csv_mapping_list.append(row_dict)
        line_count += 1

总结

到此这篇关于13个好用到起飞的Python技巧的文章就介绍到这了,更多相关好用的Python技巧内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python 除法小技巧

    复制代码 代码如下: from __future__ import division print 7/3 输出结果: 2.3333333333

  • 一波神奇的Python语句、函数与方法的使用技巧总结

    显示有限的接口到外部 当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,该list中填写可以import的类或者函数名, 可以起到限制的import的作用, 防止外部import其他函数或者类. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from base import APIBase from client import Client fro

  • 35个Python编程小技巧

    这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相.如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧.而如果你之前是一个c,c++,java的程序员,同时在学习python,或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手,那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧,就像我当初一样. 每一个技巧和语言用法都会在一个个实例中展示给大家,也不需要有其他的说明.我已经尽力把每个例子弄的通俗易懂,但是因为读者对python的熟悉程度不同,仍然可能

  • Python 代码性能优化技巧分享

    如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个

  • Python字符串中查找子串小技巧

    惭愧啊,今天写了个查找子串的Python程序被BS了- 如果让你写一个程序检查字符串s2中是不是包含有s1.也许你会很直观的写下下面的代码: 复制代码 代码如下: #determine whether s1 is a substring of s2 def isSubstring1(s1,s2):     tag = False     len1 = len(s1)     len2 = len(s2)     for i in range(0,len2):         if s2[i] =

  • Python高效编程技巧

    下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略,但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助. 1. 字典推导(Dictionary comprehensions)和集合推导(Set comprehensions) 大多数的Python程序员都知道且使用过列表推导(list comprehensions).如果你对list comprehensions概念不是很熟悉--一个list comprehension就是一个更简短.简洁的创建一个list的方法. >>> some_list = [1,

  • 关于Python中空格字符串处理的技巧总结

    前言 大家应该都知道字符串处理,是任何语言最常用到的. 其中就经常会碰到,对字符串中的空格处理,比如:去除前后空格,去除全部空格,或者以空格为分隔符来处理. 好在Python中字符串有很多方法,比如lstrip() ,  rstrip() ,  strip()来去除字符串前后空格,借助split()对字符来分隔: 实在不行,还可以借助于re模块的sub函数来替换. 下面列举下,各种情况下的处理技巧,通过示例代码介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. [

  • 详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

    一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域.有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救"生命". 一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器.所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便. Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的

  • Python中的一些陷阱与技巧小结

    Python是一种被广泛使用的强大语言,让我们深入这种语言,并且学习一些控制语句的技巧,标准库的窍门和一些常见的陷阱. Python(和它的各种库)非常庞大.它被用于系统自动化.web应用.大数据.数据分析及安全软件.这篇文件旨在展示一些知之甚少的技巧,这些技巧将带领你走上一条开发速度更快.调试更容易并且充满趣味的道路. 学习Python和学习所有其他语言一样,真正有用的资源不是各个语言繁琐的超大官方文档,而是使用常用语法.库和Python社区共享知识的能力. 探索标准数据类型 谦逊的enume

  • Python语言技巧之三元运算符使用介绍

    python不支持C/C++中的三元操作符 ?:,替代的方法是 ...if... else...举例,用下面的语法实现求三个数的最小值.nD1 if nD1 < ( nD2 if nD2<nD3 else nD3) else (nD2 if nD2 < nD3 else nD3) python三元运算符的正确方法 因为下周要用php写项目,所以周末在家里重新看php的语法,看到三元描述符,突然想起来python是没有三元描述符的,印象中依稀记得有模拟的实现,于是上网上搜了一下. (对应C

随机推荐