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干貨:一些Python有用的小技巧,離精通更進(jìn)一步

如意 ? 來源:讀芯術(shù) ? 作者:讀芯術(shù) ? 2020-07-05 10:25 ? 次閱讀

Python看起來似乎是一種任何人都可以學(xué)習(xí)的簡單語言,但實際上,學(xué)會不等于精通,Python的“后勁兒”超乎我們的想象,它容易入門卻很難掌握。在Python中,一個通常有多種處理方法,但很容易出錯的地方很多;或者僅僅因為不知道模塊的存在,你就得重新創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)庫,這很浪費時間。

Python標(biāo)準(zhǔn)庫是一個巨大的野獸,它的生態(tài)系統(tǒng)絕對是龐大的。雖然Python模塊可能有200萬千兆字節(jié),好在有一些使用技巧存在,我們可以用Python中與科學(xué)計算相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)庫和包來學(xué)習(xí)。

1.反轉(zhuǎn)字符串

雖然看似是很基礎(chǔ)的操作,但是用char循環(huán)來反轉(zhuǎn)字符串可能會非常繁瑣麻煩。幸運的是,Python包含了一個簡單的內(nèi)置操作來準(zhǔn)確地執(zhí)行這個任務(wù),我們只需訪問字符串上的索引::-1。

a = “!dlrow olleH”

backward = a[::-1]

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2.Dims作為變量

在大多數(shù)語言中,為了將數(shù)組放入一組變量中需迭代循環(huán)值,或按位置訪問暗點,如下所示:

firstdim = array[1]

然而,在Python中有一種更好更快的方法。為了將一列值改為變量,可以簡單地將變量名設(shè)置為與數(shù)組長度相同的數(shù)組:

array = [5, 10, 15, 20]

five, ten, fift, twent = array

干貨:一些Python有用的小技巧,離精通更進(jìn)一步

3.生成器的next()迭代

編程中的大多數(shù)正常情況下,可以訪問一個索引,并使用計數(shù)器獲取位置數(shù)字,計數(shù)器將只是一個值,添加到:

array1 = [5, 10, 15, 20]

array2 = (x ** 2 for x in range(10))

counter = 0for i in array1:# This code wouldn‘t work because ’i‘ is not in array2.

# i = array2[i]

i = array2[counter]

# ^^^ This code would because we areaccessing the position of i

我們也可以用next()代替它。Next使用一個迭代器,該迭代器將當(dāng)前位置存儲在內(nèi)存中,并在后臺迭代列表:

g = (x ** 2 for x in range(10))

print(next(g))

print(next(g))

4.智能拆包

迭代地解壓值可能會非常耗費時力,Python中有幾種不錯的方法可以用來解壓列表的方法。其中一個是*,它將填充未分配的值并將它們添加到變量名下的新列表中。

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]

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5.列舉

不了解列舉那可不太行。列舉可以獲取列表中某些值的索引,在數(shù)據(jù)科學(xué)中使用數(shù)組而不是數(shù)據(jù)幀時,這就特別有用:

for i,w in enumerate(array):

print(i,w)

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6.命名切片

Python中,分割列表非常簡單,各式各樣優(yōu)秀工具都能做到。特別好的一點是,它還能夠給列表命名,這對于Python中的線性代數(shù)特別有用:

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

LASTTHREE = slice(-3, None)

slice(-3, None, None)

print(a[LASTTHREE])

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7.Itertools

如果深入學(xué)習(xí)Python,那你肯定要熟悉itertools。itertools是標(biāo)準(zhǔn)庫中的一個模塊,它可以不斷地解決迭代問題。它不僅使編寫復(fù)雜循環(huán)大幅度變?nèi)菀祝疫€使代碼更簡潔快速。有數(shù)百種Itertools的使用示例,來看看其中一個:

c = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# Let’s convert this matrix to a 1 dimensional list.

import itertools as it

newlist = list(it.chain.from_iterable(c))

8.分組相鄰列表

在for循環(huán)中,對相鄰循環(huán)進(jìn)行分組當(dāng)然很容易,特別是使用zip(),但這肯定不是最好的方法。為了更輕松便捷地實現(xiàn)這一點,可以用zip編寫一個lambda表達(dá)式,該表達(dá)式將對相鄰列表進(jìn)行分組,如下所示:

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

group_adjacent = lambda a, k: zip(*([iter(a)] * k))

group_adjacent(a, 3) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

group_adjacent(a, 2) [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

group_adjacent(a, 1)

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9.計數(shù)器

集合也是模塊中很好的標(biāo)準(zhǔn)庫,這里向大家介紹的是集合中的計數(shù)器。使用計數(shù)器,可以輕松獲得一個列表的計數(shù)。這對于獲取數(shù)據(jù)中的值總數(shù)、數(shù)據(jù)的空計數(shù),以及查看數(shù)據(jù)的唯一值非常有用。

“為什么不直接使用Pandas呢?”使用Pandas來實現(xiàn)這一點無疑會困難得多,而且這只是在部署算法時需要添加到虛擬環(huán)境中的另一個依賴項。另外,Python中的計數(shù)器類型有很多Pandas系列沒有的特性,這使其在某些情況下更有用。

A = collections.Counter([1, 1, 2,2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7])

A Counter({3: 4, 1: 2, 2: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1})

A.most_common(1) [(3, 4)]

A.most_common(3) [(3, 4), (1, 2), (2, 2)]

10.出隊

如下所示,出隊能讓代碼非常整潔:

import collections

Q = collections.deque()

Q.append(1)

Q.appendleft(2)

Q.extend([3, 4])

Q.extendleft([5, 6])

Q.pop()

Q.popleft()

Q.rotate(3)

Q.rotate(-3)

print(Q)

干貨:一些Python有用的小技巧,離精通更進(jìn)一步

這些是筆者一直愛用的Python技巧,都非常通用和實用,實踐中總有機會能用到。Python的標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)工具箱變得越來越多樣,還有很多筆者也沒聽說過的工具。學(xué)無止境,這多么令人興奮!

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