30秒內便能學會的30個實用Python代碼片段
許多人在數據科學、機器學習、web開發、腳本編寫和自動化等領域中都會使用Python，它是一種十分流行的語言。
Python流行的部分原因在于簡單易學。
本文將簡要介紹30個簡短的、且能在30秒內掌握的代碼片段。
1. 唯一性
以下方法可以檢查給定列表是否有重復的地方，可用set()的屬性將其從列表中刪除。
- def all_unique(lst):
- return len(lst) == len(set(lst))
- x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
- y = [1,2,3,4,5]
- all_unique(x) # False
- all_unique(y) # True
2. 變位詞(相同字母異序詞)
此方法可用于檢查兩個字符串是否為變位詞。
- from collections import Counter
- def anagram(first, second):
- return Counter(first) == Counter(second)
- anagram("abcd3", "3acdb") # True
3. 內存
此代碼段可用于檢查對象的內存使用情況。
- import sys
- variable = 30
- print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4. 字節大小
此方法可輸出字符串的字節大小。
- def byte_size(string):
- return(len(string.encode('utf-8')))
- byte_size('') # 4
- byte_size('Hello World') # 11
5. 打印N次字符串
此代碼段無需經過循環操作便可多次打印字符串。
- n = 2;
- s ="Programming";
- print(s * n); # ProgrammingProgramming
6. 首字母大寫
以下代碼片段只利用了title()，就能將字符串中每個單詞的首字母大寫。
- s = "programming is awesome"
- print(s.title()) # Programming Is Awesome
7. 列表細分
該方法將列表細分為特定大小的列表。
- def chunk(list, size):
- return [list[i:i+size] for i in range(0,len(list), size)]
8. 壓縮
以下代碼使用filter()從，將錯誤值(False、None、0和“ ”)從列表中刪除。
- def compact(lst):
- return list(filter(bool, lst))
- compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34]) # [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]
9. 計數
以下代碼可用于調換2D數組排列。
- array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
- transposed = zip(*array)
- print(transposed) # [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]
10. 鏈式比較
以下代碼可對各種運算符進行多次比較。
- a = 3
- print( 2 < a < 8) # True
- print(1 == a < 2) # False
11. 逗號分隔
此代碼段可將字符串列表轉換為單個字符串，同時將列表中的每個元素用逗號隔開。
- hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
- print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming
12. 元音計數
此方法可計算字符串中元音(“a”、“e”、“i”、“o”、“u”)的數目。
- import re
- def count_vowels(str):
- return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE))
- count_vowels('foobar') # 3
- count_vowels('gym') # 0
13. 首字母小寫
此方法可將給定字符串的首字母轉換為小寫模式。
- def decapitalize(string):
- return str[:1].lower() + str[1:]
- decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
- decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
14. 展開列表
下列代碼采用了遞歸法展開潛在的深層列表。
- def spread(arg):
- ret = []
- for i in arg:
- if isinstance(i, list):
- ret.extend(i)
- else:
- ret.append(i)
- return ret
- def deep_flatten(lst):
- result = []
- result.extend(
- spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
- return result
- deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15. 尋找差異
此方法僅保留第一個迭代中的值來查找兩個迭代之間的差異。
- def difference(a, b):
- set_a = set(a)
- set_b = set(b)
- comparison = set_a.difference(set_b)
- return list(comparison)
- difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
16. 輸出差異
以下方法利用已有函數，尋找并輸出兩個列表之間的差異。
- def difference_by(a, b, fn):
- b = set(map(fn, b))
- return [item for item in a if fn(item) not in b]
- from math import floor
- difference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]
- difference_by([{ 'x': 2 }, { 'x': 1 }], [{ 'x': 1 }], lambda v : v['x']) # [ { x: 2 } ]
17. 鏈式函數調用
以下方法可以實現在一行中調用多個函數。
- def add(a, b):
- return a + b
- def subtract(a, b):
- return a – b
- a, b = 4, 5
- print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18. 重復值存在與否
以下方法利用set()只包含唯一元素的特性來檢查列表是否存在重復值。
- def has_duplicates(lst):
- return len(lst) != len(set(lst))
- x = [1,2,3,4,5,5]
- y = [1,2,3,4,5]
- has_duplicates(x) # True
- has_duplicates(y) # False
19. 合并字庫
以下方法可將兩個字庫合并。
- def merge_two_dicts(a, b):
- c = a.copy() # make a copy of a
- c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b
- return c
- a = { 'x': 1, 'y': 2}
- b = { 'y': 3, 'z': 4}
- print(merge_two_dicts(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}
在Python3.5及升級版中，也可按下列方式執行步驟代碼：
- def merge_dictionaries(a, b)
- return {**a, **b}
- a = { 'x': 1, 'y': 2}
- b = { 'y': 3, 'z': 4}
- print(merge_dictionaries(a, b)) # {'y': 3, 'x': 1, 'z': 4}
20. 將兩個列表轉換為字庫
以下方法可將兩個列表轉換為字庫。
- def to_dictionary(keys, values):
- return dict(zip(keys, values))
- keys = ["a", "b", "c"]
- values = [2, 3, 4]
- print(to_dictionary(keys, values)) # {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
21. 列舉
以下代碼段可以采用列舉的方式來獲取列表的值和索引。
- list = ["a", "b", "c", "d"]
- for index, element in enumerate(list):
- print("Value", element, "Index ", index, )
- # ('Value', 'a', 'Index ', 0)
- # ('Value', 'b', 'Index ', 1)
- #('Value', 'c', 'Index ', 2)
- # ('Value', 'd', 'Index ', 3)
22. 時間成本
以下代碼可計算執行特定代碼所需的時間。
- import time
- start_time = time.time()
- a = 1
- b = 2
- c = a + b
- print(c) #3
- end_time = time.time()
- total_time = end_time - start_time
- print("Time: ", total_time)
- # ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)
23. Try else語句
可將else句作為try/except語句的一部分，如果沒有異常情況，則執行else語句。
- try:
- 2*3
- except TypeError:
- print("An exception was raised")
- else:
- print("Thank God, no exceptions were raised.")
- #Thank God, no exceptions were raised.
24. 出現頻率很高的元素
此方法將輸出列表中出鏡率很高的元素。
- def most_frequent(list):
- return max(set(list), key = list.count)
- list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]
- most_frequent(list)
25. 回文(正反讀有一樣的字符串)
以下代碼檢查給定字符串是否為回文。首先將字符串轉換為小寫，然后從中刪除非字母字符，最后將新字符串版本與原版本進行比對。
- def palindrome(string):
- from re import sub
- s = sub('[\W_]', '', string.lower())
- return s == s[::-1]
- palindrome('taco cat') # True
26. 不用if-else語句的計算器
以下代碼片段展示了如何在不用if-else條件語句的情況下，編寫簡易計算器。
- import operator
- action = {
- "+": operator.add,
- "-": operator.sub,
- "/": operator.truediv,
- "*": operator.mul,
- "**": pow
- }
- print(action['-'](50, 25)) # 25
27. 隨機排序
該算法采用Fisher-Yates algorithm對新列表中的元素進行隨機排序。
- from copy import deepcopy
- from random import randint
- def shuffle(lst):
- temp_lst = deepcopy(lst)
- m = len(temp_lst)
- while (m):
- m -= 1
- i = randint(0, m)
- temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]
- return temp_lst
- foo = [1,2,3]
- shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
28. 展開列表
此方法將類似javascript中[].concat(…arr)這樣的列表展開。
- def spread(arg):
- ret = []
- for i in arg:
- if isinstance(i, list):
- ret.extend(i)
- else:
- ret.append(i)
- return ret
- spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
29. 交換變量
此方法為能在不使用額外變量的情況下快速交換兩種變量。
- def swap(a, b):
- return b, a
- a, b = -1, 14
- swap(a, b) # (14, -1)
30. 獲取丟失部分的默認值
以下代碼可在所需對象不在字庫范圍內的情況下獲取默認值。
- d = {'a': 1, 'b': 2}
- print(d.get('c', 3)) # 3
本文只簡單介紹了一些能在日常工作中幫到我們的方法。但內容都主要立足于GitHub 存儲庫：https://github.com/30-seconds/30_seconds_of_knowledge，該存儲庫還包含了有關Python及其他語言和技術行之有效的代碼。
