经验丰富程序员才知道的8种高级Python技巧

微信扫一扫,分享到朋友圈

经验丰富程序员才知道的8种高级Python技巧

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)

本文将介绍8个简洁的Python技巧,若非经验十足的程序员,你肯定有些从未见过。向着更简洁更高效,出发吧!

1.通过多个键值将对象进行排序

假设要对以下字典列表进行排序:

people = [ 
{ 'name': 'John', "age": 64 }, 
{ 'name': 'Janet', "age": 34 }, 
{ 'name': 'Ed', "age": 24 }, 
{ 'name': 'Sara', "age": 64 }, 
{ 'name': 'John', "age": 32 }, 
{ 'name': 'Jane', "age": 34 }, 
{ 'name': 'John', "age": 99 }, 
] 

不仅要按名字或年龄对其进行排序,还要将两个字段同时进行排序。在SQL中,会是这样的查询:

SELECT * FROM people ORDER by name, age 

实际上,这个问题的解决方法可以非常简单,Python保证sort函数提供了稳定的排序顺序,这也意味着比较相似的项将保留其原始顺序。要实现按名字和年龄排序,可以这样做:

import operator 
people.sort(key=operator.itemgetter('age')) 
people.sort(key=operator.itemgetter('name')) 

要注意如何反转顺序。首先按年龄分类,然后按名字分类,使用operator.itemgetter()从列表中的每个字典中获取年龄和名字字段,这样你就会得到想要的结果:

[ 
{'name': 'Ed', 'age': 24}, 
{'name': 'Jane', 'age': 34}, 
{'name': 'Janet','age': 34}, 
{'name': 'John', 'age': 32}, 
{'name': 'John', 'age': 64}, 
{'name': 'John', 'age': 99}, 
{'name': 'Sara', 'age': 64} 
] 

名字是主要排序项,如果姓名相同,则以年龄排序。因此,所有John都按年龄分组在一起。

2.数据类别

自3.7版之后,Python开始能提供数据类别。比起常规类或其他替代方法(如返回多个值或字典),它有着更多优点:

  • 数据类需要很少的代码
  • 可以比较数据类,因为 __eq__ 可以实现此功能
  • 数据类需要类型提示,减少了发生错误的可能性
  • 可以轻松打印数据类以进行调试,因为__repr__可以实现此功能

这是一个工作中的数据类示例:

from dataclasses import dataclass 
                  @dataclass 
                 classCard: 
                     rank: str 
                     suit: str 
                       card=Card("Q", "hearts") 
                  print(card == card) 
                 # True 
                  print(card.rank) 
                 # 'Q' 
                  print(card) 
                 Card(rank='Q', suit='hearts') 

3.列表推导

列表推导可以在列表填写里代替讨厌的循环,其基本语法为

[ expression for item in list if conditional ] 

来看一个非常基本的示例,用数字序列填充列表:

mylist = [i for i inrange(10)] 
                print(mylist) 
                # [0, 1, 2, 3,4, 5, 6, 7, 8, 9] 

因为可以使用表达式,所以你还可以进行一些数学运算:

squares = [x**2for x inrange(10)] 
                print(squares) 
                # [0, 1, 4, 9,16, 25, 36, 49, 64, 81] 

甚至能调用外部函数:

defsome_function(a): 
                                return (a +5) /2 
                                
                            my_formula= [some_function(i) for i inrange(10)] 
                            print(my_formula) 
                            # [2.5, 3.0,3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5, 7.0] 

最后,可以使用if函数来筛选列表。在这种情况下,只保留可被2除的值:

filtered = [i for i inrange(20) if i%2==0] 
               print(filtered) 
               # [0, 2, 4, 6,8, 10, 12, 14, 16, 18] 

4.检查对象的内存使用情况

使用sys.getsizeof()可以检查对象的内存使用情况:

import sys 
                  mylist =range(0, 10000) 
          print(sys.getsizeof(mylist)) 
          # 48 

为什么这个庞大的列表只有48个字节?这是因为range函数返回的类表现为列表。与使用实际的数字列表相比,数序列的存储效率要高得多。我们可以通过列表推导来创建相同范围内的实际数字列表:

import sys 
                  myreallist = [x for x inrange(0, 10000)] 
          print(sys.getsizeof(myreallist)) 
          # 87632 

通过使用sys.getsizeof(),我们可以了解更多关于Python和内存使用情况的信息。

5.查找最频繁出现的值

要查找列表或字符串中最频繁出现的值:

test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] 
     print(max(set(test), key = test.count)) 
     # 4 
  • max()将返回列表中的最大值。key参数采用单个参数函数自定义排序顺序,在本例中为test.count,该函数适用于迭代器上的每个项目。
  • test.count是list的内置功能。它接受一个参数,并计算该参数的出现次数。因此test.count(1)将返回2,而test.count(4)将返回4。
  • set(test)返回test中的所有唯一值,所以{1、2、3、4}

那么在这一行代码将接受test的所有唯一值,即{1、2、3、4}。接下来,max将对其应用list.count 函数并返回最大值。

还有一种更有效的方法:

from collections import Counter 
Counter(test).most_common(1) 
# [4: 4] 

6.属性包

你可以使用attrs代替数据类,选择attrs有两个原因:

  • 使用的Python版本高于3.7
  • 想要更多功能

Theattrs软件包支持所有主流Python版本,包括CPython 2.7和PyPy。一些attrs可以提供验证器和转换器这种超常规数据类。来看一些示例代码:

@attrs 
          classPerson(object): 
              name =attrib(default='John') 
              surname =attrib(default='Doe') 
              age =attrib(init=False) 
              p =Person() 
          print(p) 
          p=Person('Bill', 'Gates') 
          p.age=60 
          print(p) 
                  # Output: 
          #   Person(name='John', surname='Doe',age=NOTHING) 
          #   Person(name='Bill', surname='Gates', age=60) 

实际上,attrs的作者已经在使用引入数据类的PEP了。数据类被有意地保持得更简单、更容易理解,而attrs 提供了可能需要的所有特性。

7.合并字典(Python3.5+)

dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 } 
        dict2= { 'b': 3, 'c': 4 } 
        merged= { **dict1, **dict2 } 
        print (merged) 
        # {'a': 1, 'b':3, 'c': 4} 

如果有重叠的键,第一个字典中的键将被覆盖。在Python 3.9中,合并字典变得更加简洁。上面Python 3.9中的合并可以重写为:

merged = dict1 | dict2 

8.返回多个值

Python中的函数在没有字典,列表和类的情况下可以返回多个变量,它的工作方式如下:

defget_user(id): 
                       # fetch user from database 
                       # .... 
                       return name, birthdate 
                  name, birthdate =get_user(4) 

这是有限的返回值,但任何超过3个值的内容都应放入一个(数据)类。

这8个小技巧足够你好好消化一阵儿啦!

微信扫一扫,分享到朋友圈

经验丰富程序员才知道的8种高级Python技巧

前端框架的插件机制全梳理(axios、koa、redux、vuex)

上一篇

Vue3响应式原理与reactive、effect、computed实现

下一篇

你也可能喜欢

经验丰富程序员才知道的8种高级Python技巧

长按储存图像,分享给朋友