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​你需要知道的5个Python技巧

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​你需要知道的5个Python技巧

全文共 2626 字,预计学习时长 8 分钟

来源:Pexels

Python 有如此出色的支持网络,似乎一次可以解决很多问题。 人们应该认识到这是正常现象。

但初学者可能会对此感到困惑。 人们可以找到大量资源来解决基础知识问题,但然而呢? 要学习哪些资源以不断进步呢?

在这里,笔者列出了5个最有用的代码段,这些代码段进一步提高了笔者的水平,使代码变得更好。

下文将介绍如何在代码中应用这5个代码段。

1.列表推导式

有人或许以前听说过这些。Python中的一种编码模式十分常见,因此需要进行修改。使用for循环创建列表是列表推导的价值所在。

列表推导式可读且简洁,也确实需要花费一些时间来了解发生了什么。下面将深入研究是否可以解决这个问题。

创建列表时应考虑列表推导式。列表推导式从一组方括号开始。先不管语法,以便展示两种语言的相似之处

<span><span>list_comp</span> = [expression for itemin items]</span>

任务是要替换一个for循环,该循环将项目添加到列表中。

new_list = []
for item in old_list:
new_list.append(item**2)

1.调用名为new_list is calledt

2. for循环遍历旧列表中的项目

3.使用添加方法将item ** 2添加到新列表中

目前为止很简单。

列表推导如下所示

<span><span>new_list</span> = [item**<span>2</span> for item inold_list]</span>

1.将表达式item ** 2作为要添加到列表中的表达式,这首先出现在列表推导式中。

2.之后的for循环是要迭代的循环

3.将其括在方括号中并为其分配变量new_list意味着,为循环的每个项目将表达式item ** 2添加到new_list中。

没有附加方法或是不需要,一行代码正适合!为了选择要添加的内容,甚至可以添加条件语句。此功能还扩展到集合和词典!甚至可以使用嵌套的for循环编写列表推导式!

请注意,可能会出现过度使用的情况!仅当列表循环很简单并且明确要创建列表时,才会使用列表推导。

来源:Pexels

2.生成器表达式——节省内存使用量

当拥有大量数据集并需要对其进行迭代或从中获取结果,却无法将所有数据存储在内存中时,应想到生成器函数。除了不返回而为关键字yield进行切换操作,生成器函数非常像一个函数。

生成器函数创建了迭代器,而迭代器需要强制输出它所拥有的值。它们不会在列表或集合中存储对象。一次也只输出一项。这称为延迟循环。因此,读取大文件时使用生成器。

def gen(n):
while True:
yield n
n += 1                                                      G = gen(3)     # starts at 3
print(next(G)) # 3
print(next(G)) # 4
print(next(G)) # 5
print(next(G)) # 6

1.创建函数gen

2. Yield关键字存储值n,一直保留到调用next()方法为止

3.使用赋值运算符,将1加到n

4.这是一个无限循环,并一直持续

5.调用next()方法,它将继续输出值

现在,这些值不会被存储,只有在调用next()方法时才会跳出。生成器创建一个迭代器,然后依赖next()方法输出值。

当有一个大数据集并且想要流式传输数据而不会使内存溢出时,这将很有用。

3.使用zip迭代两个对象

经常想迭代多个对象,以便能从每个对象中收集数据。Zip是允许执行此操作的函数!如果需要迭代充分理解文件名及其对应的链接,可以这样做。

for file_name, link in zip(names, links):
print(file_name, link)

这将同时进入两个对象,返回一个元组以及每个元组中的对应项。在循环中,将元组解压为单独的值file_name和link. zip()。可以根据需要选择任意数量的集合,但是当最短的集合用尽时它将停止。

通过本文提及的列表推导式,Zip函数可用于迭代同一对象中的成对元素。

例如:

<span>differences = [next_el – elt <span>for</span> el, next_el <span>in</span> <span>zip</span>(items, items[<span>1</span>:])</span>

4.计数器——生成对象的计数

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计数器是字典的一个子类,其中对象的元素是键,而对象中项目的计数是值。它对计算对象的数量有效。访问计数器时需要导入内置的collections模块。

假设要计算列表中所有出现的字符串。

import collections
counts = Counter([ Fred ,  Samantha ,  Jean-Claude ,  Samantha ])
print(counts)

输出:

<span>Counter({<span> Samantha </span>: <span>2</span>, <span> Fred </span>:<span>1</span>, <span> Jean-Claude </span>: <span>1</span>})</span>

计数器类的优点是可以对其进行更新,并且可以使用字典API来访问值。

from collections import Counter
c = Counter( abcdaab )for letter in  abcde :
print(letter, : , c[letter])

输出:

a : 3
b : 2
c : 1
d : 1
e : 0

1.使用字符串“ abcdaab”将c分配给Counter子类。计数器类提供每个字符的单独计数。c [item]可以像字典一样被访问。

2.for循环,用于迭代字符串“abcde”,并为每个字符串分配letter。

3.输入字符串字符,打印可变letter并可以像字典一样。每个字母的计数由c [letter]访问。

5.链接多个集合

来源:Pexels

如需一次迭代多个集合,则itertools模块中的链接方法是实现这一目标的好方法。

for name in itertools.chain(first_name_list, second_name_list):
create_person(name)

在耗尽之前,这将迭代第一个集合,然后继续进行下一个,依此类推。

希望您喜欢这篇文章。

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我们一起分享AI学习与发展的干货

编译组: 刘玲君、王俊博

相关链接:

https://medium.com/swlh/5-python-tricks-you-should-know-d4a8b32e04db

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