18个Python高效编程技巧!

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Python数据科学    链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/h7yO9l3zwPMMmoer8TGLNA

原文:Improving Your Python Productivity

初识Python语言,觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢?

01 交换变量

>>>a=3

>>>b=6

这个情况如果要交换变量在c++中,肯定需要一个空变量。但是python不需要,只需一行,大家看清楚了

>>>a,b=b,a

>>>print(a)

>>>6

>>>ptint(b)

>>>5


02 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 = [12345]

>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]

>>> another_list
[23456]

自从python 3.1 起,我们可以用同样的语法来创建集合和字典表:

>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1234525148]

>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }

>>> even_set
set([824])

>>> # Dict Comprehensions

>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(111) }

>>> d
{1False2True3False4True5False6True7False8True9False10True}

在第一个例子里,我们以some_list为基础,创建了一个具有不重复元素的集合,而且集合里只包含偶数。而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。

这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。我们可以简单的用这种方法创建一个集合:

>>> my_set = {121234}

>>> my_set
set([1234])

而不需要使用内置函数set()。

03 计数时使用Counter计数对象

这听起来显而易见,但经常被人忘记。对于大多数程序员来说,数一个东西是一项很常见的任务,而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。

Python的collections类库里有个内置的dict类的子类,是专门来干这种事情的:

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')

>>> c
Counter({'l'3'o'2' '1'e'1'd'1'h'1'r'1'w'1})

>>> c.most_common(2)
[('l'3), ('o'2)]

04 漂亮的打印出JSON

JSON是一种非常好的数据序列化的形式,被如今的各种API和web service大量的使用。使用python内置的json处理,可以使JSON串具有一定的可读性,但当遇到大型数据时,它表现成一个很长的、连续的一行时,人的肉眼就很难观看了。

为了能让JSON数据表现的更友好,我们可以使用indent参数来输出漂亮的JSON。当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用:

>>> import json

>>> print(json.dumps(data))  # No indention
{"status""OK""count"2"results": [{"age"27"name""Oz""lactose_intolerant"true}, {"age"29"name""Joe""lactose_intolerant"false}]}

>>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention

{
  "status""OK",
  "count"2,
  "results": [

    {
      "age"27,
      "name""Oz",

      "lactose_intolerant"true
    },
    {
      "age"29,

      "name""Joe",
      "lactose_intolerant"false
    }
  ]

}

同样,使用内置的pprint模块,也可以让其它任何东西打印输出的更漂亮。

05 解决FizzBuzz

前段时间Jeff Atwood 推广了一个简单的编程练习叫FizzBuzz,问题引用如下:

写一个程序,打印数字1到100,3的倍数打印“Fizz”来替换这个数,5的倍数打印“Buzz”,对于既是3的倍数又是5的倍数的数字打印“FizzBuzz”。

这里就是一个简短的,有意思的方法解决这个问题:

for x in range(1,101):
    print"fizz"[x%3*len('fizz')::]+"buzz"[x%5*len('buzz')::] or x

06 if 语句在行内

print "Hello" if True else "World"
>>> Hello

07 连接

下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool。

nfc = ["Packers""49ers"]
afc = ["Ravens""Patriots"]
print nfc + afc
>>> ['Packers''49ers''Ravens''Patriots']

print str(1) + " world"
>>1 world

print `1` + " world"
>>1 world

print 1"world"
>>1 world
print nfc, 1
>>> ['Packers''49ers'1

08 数值比较

这是我见过诸多语言中很少有的如此棒的简便法

x = 2
if 3 > x > 1:
   print x
>>2
if 1 < x > 0:
   print x
>>2

09 同时迭代两个列表

nfc = ["Packers""49ers"]
afc = ["Ravens""Patriots"]
for teama, teamb in zip(nfc, afc):
     print teama + " vs. " + teamb
>>> Packers vs. Ravens
>>49ers vs. Patriots

10 带索引的列表迭代

teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"]
for index, team in enumerate(teams):
    print index, team
>>0 Packers
>>1 49ers
>>2 Ravens
>>3 Patriots

11 列表推导式

已知一个列表,我们可以刷选出偶数列表方法:

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = []
for number in numbers:
    if number%2 == 0:
        even.append(number)

转变成如下:

numbers = [1,2,3,4,5,6]
even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

12 字典推导

和列表推导类似,字典可以做同样的工作:

teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"]
print {key: value for valuekey in enumerate(teams)}
>>> 
{'49ers'1'Ravens'2'Patriots'3'Packers'0}

13 初始化列表的值

items = [0]*3
print items
>>> [0,0,0]

14 列表转换为字符串

teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"]
print ", ".join(teams)
>>'Packers, 49ers, Ravens, Patriots'

15 从字典中获取元素

我承认try/except代码并不雅致,不过这里有一种简单方法,尝试在字典中查找key,如果没有找到对应的alue将用第二个参数设为其变量值。

data = {'user'1'name''Max''three'4}
try:
   is_admin = data['admin']
except KeyError:
   is_admin = False

替换成这样

data = {'user'1'name''Max''three'4}
is_admin = data.get('admin'False)

16 获取列表的子集

有时,你只需要列表中的部分元素,这里是一些获取列表子集的方法。

x = [1,2,3,4,5,6]
#前3个
print x[:3]
>>> [1,2,3]
#中间4个
print x[1:5]
>>> [2,3,4,5]
#最后3个
print x[3:]
>>> [4,5,6]
#奇数项
print x[::2]
>>> [1,3,5]
#偶数项
print x[1::2]
>>> [2,4,6]

除了python内置的数据类型外,在collection模块同样还包括一些特别的用例,在有些场合Counter非常实用。如果你参加过在这一年的Facebook HackerCup,你甚至也能找到他的实用之处。

from collections import Counter
print Counter("hello")
>>> Counter({'l'2'h'1'e'1'o'1})

17 迭代工具

和collections库一样,还有一个库叫itertools,对某些问题真能高效地解决。其中一个用例是查找所有组合,他能告诉你在一个组中元素的所有不能的组合方式

from itertools import combinations
teams = ["Packers""49ers""Ravens""Patriots"]
for game in combinations(teams, 2):
    print game
>>> ('Packers''49ers')
>>> ('Packers''Ravens')
>>> ('Packers''Patriots')
>>> ('49ers''Ravens')
>>> ('49ers''Patriots')
>>> ('Ravens''Patriots')

18 False == True

比起实用技术来说这是一个很有趣的事,在python中,True和False是全局变量,因此:

False = True
if False:
   print "Hello"
else:
   print "World"
>>> Hello

(完)

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