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經(jīng)驗豐富程序員才知道的15種高級Python小技巧(收藏)

 更新時間:2021年10月27日 10:49:06   作者:世上本無鬼  
本文將介紹15個簡潔的Python技巧,向著簡潔更高效,學(xué)習(xí)易懂出發(fā),具說只有經(jīng)驗豐富程序員才知道的15種高級Python小技巧,喜歡的朋友快來看看吧

1.通過多個鍵值將對象進(jìn)行排序

假設(shè)要對以下字典列表進(jìn)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 }, 
]

不僅要按名字或年齡對其進(jìn)行排序,還要將兩個字段同時進(jìn)行排序。在SQL中,會是這樣的查詢:

SELECT * FROM people ORDER by name, age

實際上,這個問題的解決方法可以非常簡單,Python保證sort函數(shù)提供了穩(wěn)定的排序順序,這也意味著比較相似的項將保留其原始順序。要實現(xiàn)按名字和年齡排序,可以這樣做:

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

要注意如何反轉(zhuǎn)順序。首先按年齡分類,然后按名字分類,使用operator.itemgetter()從列表中的每個字典中獲取年齡和名字字段,這樣你就會得到想要的結(jié)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}
]

名字是主要排序項,如果姓名相同,則以年齡排序。因此,所有John都按年齡分組在一起。

2.數(shù)據(jù)類別

自3.7版之后,Python開始能提供數(shù)據(jù)類別。比起常規(guī)類或其他替代方法(如返回多個值或字典),它有著更多優(yōu)點:

  1. 數(shù)據(jù)類需要很少的代碼
  2. 可以比較數(shù)據(jù)類,因為 eq 可以實現(xiàn)此功能
  3. 數(shù)據(jù)類需要類型提示,減少了發(fā)生錯誤的可能性
  4. 可以輕松打印數(shù)據(jù)類以進(jìn)行調(diào)試,因為__repr__可以實現(xiàn)此功能

這是一個工作中的數(shù)據(jù)類示例:

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.列表推導(dǎo)

列表推導(dǎo)可以在列表填寫里代替討厭的循環(huán),其基本語法為

[ expression for item in list if conditional ]

來看一個非?;镜氖纠?,用數(shù)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]

因為可以使用表達(dá)式,所以你還可以進(jìn)行一些數(shù)學(xué)運(yùn)算:

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

甚至能調(diào)用外部函數(shù):

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函數(shù)來篩選列表。在這種情況下,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.檢查對象的內(nèi)存使用情況

使用sys.getsizeof()可以檢查對象的內(nèi)存使用情況:

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

為什么這個龐大的列表只有48個字節(jié)呢,這是因為range函數(shù)返回的類表現(xiàn)為列表。與使用實際的數(shù)字列表相比,數(shù)序列的存儲效率要高得多。我們可以通過列表推導(dǎo)來創(chuàng)建相同范圍內(nèi)的實際數(shù)字列表:

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

通過使用sys.getsizeof(),我們可以了解更多關(guān)于Python和內(nèi)存使用情況的信息。

5.查找最頻繁出現(xiàn)的值

要查找列表或字符串中最頻繁出現(xiàn)的值:

test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] 
  print(max(set(test), key = test.count)) 
  # 4
  • max()將返回列表中的最大值。key參數(shù)采用單個參數(shù)函數(shù)自定義排序順序,在本例中為test.count,該函數(shù)適用于迭代器上的每個項目。
  • test.count是list的內(nèi)置功能。它接受一個參數(shù),并計算該參數(shù)的出現(xiàn)次數(shù)。
  • 因此test.count(1)將返回2,而test.count(4)將返回4。set(test)返回test中的所有唯一值,所以{1、2、3、4}

那么在這一行代碼將接受test的所有唯一值,即{1、2、3、4}。接下來,max將對其應(yīng)用list.count 函數(shù)并返回最大值。

還有一種更有效的方法:

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

6.屬性包

你可以使用attrs代替數(shù)據(jù)類,選擇attrs有兩個原因:

  • 使用的Python版本高于3.7
  • 想要更多功能

Theattrs軟件包支持所有主流Python版本,包括CPython 2.7和PyPy。一些attrs可以提供驗證器和轉(zhuǎn)換器這種超常規(guī)數(shù)據(jù)類。來看一些示例代碼:

@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)

實際上,attrs的作者已經(jīng)在使用引入數(shù)據(jù)類的PEP了。數(shù)據(jù)類被有意地保持得更簡單、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}

如果有重疊的鍵,第一個字典中的鍵將被覆蓋。在Python 3.9中,合并字典變得更加簡潔。上面Python 3.9中的合并可以重寫為:

merged = dict1 | dict2

8.返回多個值

Python中的函數(shù)在沒有字典,列表和類的情況下可以返回多個變量,它的工作方式如下:

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

這是有限的返回值,但任何超過3個值的內(nèi)容都應(yīng)放入一個(數(shù)據(jù))類。

9.列表元素的過濾 filter()的使用

filter()函數(shù)接受2個參數(shù):

  • 函數(shù)對象
  • 可迭代的對象

接下來我們定義1個函數(shù)然后對1個列表進(jìn)行過濾。

首先我們創(chuàng)建1個列表,并且剔除掉小于等于3的元素:

original_list = [ 1,2,3,4,5]#定義列表
  
#定義過濾函數(shù)
4 def filter_three(number):5
  return number > 3
    
filtered = filter(filter_three, original_list)
filtered_list = list(filtered)
filtered_list
  
#[4,5]

我們定義了列表original_list接著我們定義了一個接受數(shù)值型參數(shù)number的函數(shù)filter_three,當(dāng)傳入的參數(shù)值大于3時會返回True,反之則會返回False我們定義了filter對象filtered,其中filter()接受的第一個參數(shù)是函數(shù)對象,第二個參數(shù)是列表對象最終我們將filter對象轉(zhuǎn)化為列表,最終得到經(jīng)filter_three過濾后original_list內(nèi)留下的元素。

類似的,我們也可以利用列表推導(dǎo)式來過濾列表元素,作為一種生成和修改列表優(yōu)雅的方式,下面是使用列表推導(dǎo)完成同樣任務(wù)的過程:

original_list = [1,2,3,4,5]2
filtered_list = [ number for number in original_list if number > 3]#在列表推導(dǎo)過程中引入條件判斷
print(filtered_list)
  
#[4,5]

10.修改列表

map()的使用

Python中內(nèi)置的map()函數(shù)使得我們可以將某個函數(shù)應(yīng)用到可迭代對象內(nèi)每一個元素之上。

比方說我們想獲取到一個列表對象中每一個元素的平方,就可以使用到map()函數(shù),就像下面的例子一樣:

original_list = [1,2,3,4,5]
def square( number):
    return number **2
squares =map(square, original_list)
squares_list = list( squares)
print(squares_list) 
  
#[1,4,9,16,25]

類似filter()的工作過程,下面我們來看看發(fā)生了什么:

首先我們定義了列表original_list,以及接受數(shù)值型參數(shù)并返回其平方值的函數(shù)square()接著我們定義了map對象squares,類似filter(),map()接受的第一個參數(shù)是函數(shù)對象,第二個參數(shù)是列表對象最終我們將map對象squares列表化,就得到了想要的結(jié)果。

同樣的我們也可以使用列表推導(dǎo)式完成同樣的任務(wù):

original_list = [1,2,3,4,5]
squares_list = [number ** 2for number in original_list]
print(squares_list)
  
#[1,4,9, 16,25]

11.利用zip()來組合列表

有些情況下我們需要將兩個或以上數(shù)量的列表組合在一起,這類需求使用zip()來完成非常方便。
zip()函數(shù)接收多個列表作為參數(shù)傳入,進(jìn)而得到每個位置上一一對應(yīng)的元素組合,就像下面的例子一樣:

numbers = [ 1,2,3]
letters = [ 'a', 'b', 'c']
combined = zip(numbers,letters)
combined_list = list( combined)
print(combined_list)
for item in zip( numbers,letters ):
    print(item[0], '\t', item[1])
      
#[(1,'a'),(2,'b'),(3, 'c')]
#1        a
#2        b
#3        c

12.顛倒列表

Python中的列表是有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),正因如此,列表中元素的順序很重要,有些時候我們需要翻轉(zhuǎn)列表中所有元素的順序,可以通過Python中的切片操作,用::-1來快捷地實現(xiàn):

original_list = [1,2,3,4,5]

reversed_list = original_list[ : : -1]

print('翻轉(zhuǎn)前: ', original_list)
print('翻轉(zhuǎn)后:', reversed_list)
  
#翻轉(zhuǎn)前:[ 1,2,3,4,5]
#翻轉(zhuǎn)后:[5,4,3,2,1]

13.檢查列表中元素的存在情況

有些情況下我們想要檢查列表中是否存在某個元素,這種時候就可以使用到Python中的in運(yùn)算符,譬如說我們有一個記錄了所有比賽獲勝隊伍名稱的列表,當(dāng)我們想查詢某個隊名是否已獲勝時,可以像下面的例子一樣:

games = [ 'Yankees ', 'Yankees ', 'Cubs ', 'Blue Jays ', 'Giants ']
def isin(item,list_name) :
    if item in list_name: print(f"{item} is in the list! ")
    else: print(f"{item} is not in the list! ")

isin( 'Blue Jays ' , games)
isin( ' Angels', games)

#Blue Jays is in the list!
#Angels is not in the list!

14.展平嵌套列表

有些情況下我們會遇到一些嵌套的列表,其每個元素又是各自不同的列表,這種時候我們就可以利用列表推導(dǎo)式來把這種嵌套列表展平,如下面2層嵌套的例子:

nested_list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

flat_list = [i for j in nested_list for i in j]

print(flat_list)

#[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

額外補(bǔ)充:

這里只考慮到兩層嵌套的列表,如果是更多層嵌套,就需要有多少層寫多少for循環(huán),比較麻煩,其實還有一種更好的方法,我們可以使用pip install dm-tree來安裝tree這個專門用于展平嵌套結(jié)構(gòu)的庫,可以展平任意層嵌套列表,使用例子如下:

import tree

nested_list_2d = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

nested_list_3d = [[[1,2],[3,4]],
                          [[5,6],[7,8]],
                          [[9,10],[11,12]]]
                           
print(tree.flatten(nested_list_2d))
print(tree.flatten(nested_list_3d))

#[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
#[1,2,3,4,5,6,7,,8, 9, 10, 11,12]

15.檢查唯一性

如果你想要查看列表中的值是否都是唯一值,可以使用Python中的set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點,譬如下面的例子:

list1 = [ 1,2,3,4,5]
list2 = [1,1,2,3,4]

def isunique( 1):
    if len(l) == len(set(l)) :
       print( 唯一! ')
    eise: print(('不唯—! ')
 
isunique( list1)
isunique(list2)

#唯—!
#不唯—!

到此這篇關(guān)于經(jīng)驗豐富程序員才知道的15種高級Python小技巧(收藏)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python小技巧內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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