作者:Fatos Morina
编译:ronghuaiyang
Python现在非常流行,主要是因为它简单,容易学习。你可以用它来完成很多任务,比如数据科学和机器学习、web开发、脚本编写、自动化等。
这里总结了100条很有用的tips给你:
1. “for” 循环中的“Else”条件
除了目前为止你已经看到的所有Python代码之外,你有可能错过了下面的“for-else”,这也是我在几周前第一次看到的。
这是一个用于循环遍历列表的“for-else”方法,尽管对列表进行了迭代,但仍然有一个“else”条件,这是非常不寻常的。
这是我在Java、Ruby或JavaScript等其他编程语言中所没有看到的。
让我们看一个实践中的例子。
假设我们要检查列表中是否没有奇数。
让我们来遍历一下:
numbers = [2, 4, 6, 8, 1] for number in numbers: if number % 2 == 1: print(number) break else: print("No odd numbers")
如果我们发现一个奇数,那么这个数字将被打印,因为break将被执行,而else分支将被跳过。
否则,如果break从未被执行,执行流将继续执行else分支。
在这个例子中,我们将输出1。
2. 使用命名的变量从列表中取元素
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
one, two, three, four, five = my_list
3. 使用heapq从列表中获取最大或最小的元素
import heapq
scores = [51, 33, 64, 87, 91, 75, 15, 49, 33, 82]
print(heapq.nlargest(3, scores)) # [91, 87, 82]
print(heapq.nsmallest(5, scores)) # [15, 33, 33, 49, 51]
4. 把列表中的值作为参数传递给方法
可以使用" * "提取列表中的所有元素:
my_list = [1, 2, 3, 4]
print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
print(*my_list) # 1 2 3 4
当我们想将列表中的所有元素作为方法参数传递时,这很有用:
def sum_of_elements(*arg):
total = 0
for i in arg:
total += i
return total
result = sum_of_elements(*[1, 2, 3, 4])
print(result) # 10
5. 获取列表的所有中间元素
_, *elements_in_the_middle, _ = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print(elements_in_the_middle) # [2, 3, 4, 5, 6, 7]
6. 一行赋值多个变量
one, two, three, four = 1, 2, 3, 4
7. 列表推导
你可以使用推导如,让我们将列表中的每个数字都取二次方:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [num * num for num in numbers]
print(squared_numbers)
推导不仅仅局限于使用列表。还可以将它们与字典、集合和生成器一起使用。
让我们看另一个例子,使用字典推导将一个字典的值提升到二阶:
Comprehensions are not just limited to working with lists. You can also use them with dictionaries, sets, and generators as well.
dictionary = {'a': 4, 'b': 5}
squared_dictionary = {key: num * num for (key, num) in dictionary.items()}
print(squared_dictionary) # {'a': 16, 'b': 25}
8. 通过Enum枚举相同概念的相关项
来自文档:
Enum是绑定到唯一值的一组符号名。它们类似于全局变量,但它们提供了更有用的repr()、分组、类型安全和其他一些特性。
下面是例子:
from enum import Enum
class Status(Enum):
NO_STATUS = -1
NOT_STARTED = 0
IN_PROGRESS = 1
COMPLETED = 2
print(Status.IN_PROGRESS.name) # IN_PROGRESS
print(Status.COMPLETED.value) # 2
9. 不使用循环来重复字符串
name = "Banana"
print(name * 4) # BananaBananaBananaBanana
10. 像数学式子一样比较3个数字
如果你有一个值,你想比较它是否在其他两个值之间,有一个简单的表达式,你在数学中使用:
1 < x < 10
这是我们在小学学过的代数表达式。但是,你也可以在Python中使用相同的表达式。
是的,你没听错。之前,你可能已经做过这种形式的比较:
1 < x and x < 10
现在,你只需要在Python中使用以下代码:
1 < x < 10
这在Ruby中行不通,Ruby是一种旨在让程序员开心的编程语言。这在JavaScript中也可以工作。
看到这样一个简单的表达没有得到更广泛的讨论,我真的很惊讶。至少,我还没有看到人们这么频繁地提到它。
11. 在单条语句中合并字典
从Python 3.9开始可用:
first_dictionary = {'name': 'Fatos', 'location': 'Munich'}
second_dictionary = {'name': 'Fatos', 'surname': 'Morina', 'location': 'Bavaria, Munich'}
result = first_dictionary | second_dictionary
print(result) # {'name': 'Fatos', 'location': 'Bavaria, Munich', 'surname': 'Morina'}
12. 在tuple中找到元素的索引
books = ('Atomic habits', 'Ego is the enemy', 'Outliers', 'Mastery')
print(books.index('Mastery')) # 3
13. 把字符串列表转换成一个列表
假设你在一个字符串函数中获得输入,但它应该是一个列表:
input = "[1,2,3]"
你不需要那种格式,你需要的是一个列表:
input = [1,2,3]
或者你可能从一个API调用得到以下响应:
input = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
你所要做的就是导入模块ast,然后调用它的方法literal_eval,而不用去写复杂的正则表达式:
import ast
def string_to_list(string):
return ast.literal_eval(string)
这就是你需要做的。
现在你会得到一个列表作为结果,或者列表的列表,如下所示:
import ast
def string_to_list(string):
return ast.literal_eval(string)
string = "[[1, 2, 3],[4, 5, 6]]"
my_list = string_to_list(string)
print(my_list) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
14. 使用命名参数避免 “trivial” 错误
假设你想求两个数的差。差不是可交换的:
a - b != b - a
然而,我们可能会忘记参数的顺序,这可能会导致“trivial”错误:
def subtract(a, b):
return a - b
print((subtract(1, 3))) # -2
print((subtract(3, 1))) # 2
为了避免这种潜在的错误,我们可以简单地使用命名参数,参数的顺序不再重要:
def subtract(a, b):
return a - b
print((subtract(a=1, b=3))) # -2
print((subtract(b=3, a=1))) # -2
15. 使用单个print()语句打印多个元素
print(1, 2, 3, "a", "z", "this is here", "here is something else")
16. 一行打印多个元素
print("Hello", end="")
print("World") # HelloWorld
print("Hello", end=" ")
print("World") # Hello World
print('words', 'with', 'commas', 'in', 'between', sep=', ')
# words, with, commas, in, between
17. 打印多个值,每个值之间使用自定义分隔符
你可以很容易地做高级打印:
print("29", "01", "2022", sep="/") # 29/01/2022
print("name", "domain.com", sep="@") # name@domain.com
18. 不能在变量名的开头使用数字
four_letters = "abcd" # this works
4_letters = "abcd" # this doesn’t work
19. 不能在变量名的开头使用操作符
+variable = "abcd" # this doesn’t work
20. 你不能把0作为数字的第一个数字
number = 0110 # this doesn't work
21. 你可以在变量名的任何位置使用下划线字符
这意味着,在任何你想要的地方,在变量名中,你想要多少次就有多少次:
a______b = "abcd" # this works
_a_b_c_d = "abcd" # this also works
我不鼓励你使用它,但如果你看到像这样奇怪的变量命名,要知道它实际上是一个有效的变量名。
22. 可以用下划线分隔较大的数字
这样读起来更容易。
print(1_000_000_000) # 1000000000
print(1_234_567) # 1234567
23. 颠倒列表的顺序
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd']
my_list.reverse()
print(my_list) # ['d', 'c', 'b', 'a']
24. 使用step函数对字符串切片
my_string = "This is just a sentence"
print(my_string[0:5]) # This
# Take three steps forward
print(my_string[0:10:3]) # Tsse
25. 反向切片
my_string = "This is just a sentence"
print(my_string[10:0:-1]) # suj si sih
# Take two steps forward
print(my_string[10:0:-2]) # sjs i
26. 只有开始或结束索引的部分切片
表示切片的开始和结束的索引可以是可选的。
my_string = "This is just a sentence"
print(my_string[4:]) # is just a sentence
print(my_string[:3]) # Thi
27. Floor 除法
print(3/2) # 1.5
print(3//2) # 1
28. == 和 “is” 的差别
" is "检查两个变量是否指向内存中的同一个对象。
" == "比较这两个对象的值是否相等。
first_list = [1, 2, 3]
second_list = [1, 2, 3]
# Is their actual value the same?
print(first_list == second_list) # True
# Are they pointing to the same object in memory
print(first_list is second_list)
# False, since they have same values, but in different objects in memory
third_list = first_list
print(third_list is first_list)
# True, since both point to the same object in memory
29. 更改分配给另一个变量的变量的值
当一个变量被赋值给另一个变量时,它的值实际上被复制到第二个变量中。
这意味着第一个变量之后的任何变化都不会反映在第二个变量中:
first = "An initial value"
second = first
first = "An updated value"
print(first) # An updated value
print(second) # An initial value
30. 检查一个字符串是否大于另一个字符串
first = "abc"
second = "def"
print(first < second) # True
second = "ab"
print(first < second) # False
31. 检查字符串是不是从特定字符开始的
my_string = "abcdef"
print(my_string.startswith("b")) # False
32. 使用id()找到变量的唯一id
print(id(1)) # 4325776624
print(id(2)) # 4325776656
print(id("string")) # 4327978288
33. Integers, floats, strings, booleans, sets以及tuples是不可修改的
当将变量赋给整数、浮点数、字符串、布尔值、集合和元组等不可变类型时,该变量将指向内存中的对象。
如果给该变量赋了另一个值,原来的对象仍然在内存中,但是指向它的变量丢失了:
number = 1
print(id(number)) # 4325215472
print(id(1)) # 4325215472
number = 3
print(id(number)) # 4325215536
print(id(1)) # 4325215472
34. Strings 和 tuples 是不可修改的
这一点在上一点中已经提到过,但我想强调一下,因为这是非常重要的。
name = "Fatos"
print(id(name)) # 4422282544
name = "fatos"
print(id(name)) # 4422346608
my_tuple = (1, 2, 3, 4)
print(id(my_tuple)) # 4499290128
my_tuple = ('a', 'b')
print(id(my_tuple)) # 4498867584
35. Lists, sets, 和 dictionaries 是不可修改的
这意味着我们可以在不丢失绑定的情况下更改对象:
cities = ["Munich", "Zurich", "London"]
print(id(cities)) # 4482699712
cities.append("Berlin")
print(id(cities)) # 4482699712
下面是另一个集合的例子:
my_set = {1, 2, 3, 4}
print(id(my_set)) # 4352726176
my_set.add(5)
print(id(my_set)) # 4352726176
36. 你可以把集合转换为不可修改的集合
这样,你就不能再修改它了:
my_set = frozenset(['a', 'b', 'c', 'd'])
my_set.add("a")
如果你这样做,就会抛出一个错误:
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'
37. " if-elif "块可以在没有else块的情况下存在
但是,如果前面没有“if”,“elif”就不能独立存在:
def check_number(number):
if number > 0:
return "Positive"
elif number == 0:
return "Zero"
return "Negative"
print(check_number(1)) # Positive
38. 使用sorted()查看2个字符串是否是相同的字母但次序不一样
def check_if_anagram(first_word, second_word):
first_word = first_word.lower()
second_word = second_word.lower()
return sorted(first_word) == sorted(second_word)
print(check_if_anagram("testinG", "Testing")) # True
print(check_if_anagram("Here", "Rehe")) # True
print(check_if_anagram("Know", "Now")) # False
39. 获取一个字符的Unicode值
print(ord("A")) # 65
print(ord("B")) # 66
print(ord("C")) # 66
print(ord("a")) # 97
40. 一行代码获取字典中所有的keys
dictionary = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
keys = [i for i, _ in dictionary.items()]
print(keys) # ['a', 'b', 'c']
41. 一行代码获取字典中所有的值
dictionary = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
values = [i for _, i in dictionary.items()]
print(values) # [1, 2, 3]
42. 交换字典中的keys和values
dictionary = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
reversed_dictionary = {j: i for i, j in dictionary.items()}
print(reversed) # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
43. 你可以将布尔型值转换为数字
print(int(False)) # 0
print(float(True)) # 1.0
44. 你可以算术操作中使用布尔值
“False”是0,而“True”是1。
x = 10
y = 12
result = (x - False)/(y * True)
print(result) # 0.8333333333333334
45. 你可以将任何数据的类型转换为布尔值
print(bool(.0)) # False
print(bool(3)) # True
print(bool("-")) # True
print(bool("string")) # True
print(bool(" ")) # True
46. 将一个值转换为复数
print(complex(10, 2)) # (10+2j)
也可以将数字转换为十六进制数:
print(hex(11)) # 0xb
47. 把值加到列表的第一个位置
如果你使用append(),你将从右边插入新的值。
也可以使用insert()来指定要插入新元素的索引和元素。在我们的例子中,我们想把它插入到第一个位置,所以我们使用0作为下标:
my_list = [3, 4, 5]
my_list.append(6)
my_list.insert(0, 2)
print(my_list) # [2, 3, 4, 5, 6]
48. Lambda方法只能在一行里
在使用lambdas方法的时候,不能超过一行。
让我们试试以下方法:
comparison = lambda x: if x > 3:
print("x > 3")
else:
print("x is not greater than 3")
将抛出以下错误:
result = lambda x: if x > 3:
^
SyntaxError: invalid syntax
49. lambda中的条件语句应该始终包含“else”部分
我们试下下面的:
comparison = lambda x: "x > 3" if x > 3
我们将得到以下错误:
comparison = lambda x: "x > 3" if x > 3
^
SyntaxError: invalid syntax
50. filter() 返回一个新的对象
my_list = [1, 2, 3, 4]
odd = filter(lambda x: x % 2 == 1, my_list)
print(list(odd)) # [1, 3]
print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
51. map() 返回一个新的对象
my_list = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x ** 2, my_list)
print(list(squared)) # [1, 4, 9, 16]
print(my_list) # [1, 2, 3, 4]
52. range() 中有一个步长的参数,但是知道的并不多
for number in range(1, 10, 3):
print(number, end=" ")
# 1 4 7
53. range() 默认从0开始
所以你根本不需要包含它。
def range_with_zero(number):
for i in range(0, number):
print(i, end=' ')
def range_with_no_zero(number):
for i in range(number):
print(i, end=' ')
range_with_zero(3) # 0 1 2
range_with_no_zero(3) # 0 1 2
54. 不需要将长度和0比较
如果长度大于0,则默认为True,所以你不需要将其与0进行比较:
def get_element_with_comparison(my_list):
if len(my_list) > 0:
return my_list[0]
def get_first_element(my_list):
if len(my_list):
return my_list[0]
elements = [1, 2, 3, 4]
first_result = get_element_with_comparison(elements)
second_result = get_element_with_comparison(elements)
print(first_result == second_result) # True
55. 可以在同一范围内多次定义相同的方法
但是,只有最后一个被调用,因为它覆盖了以前的。
def get_address():
return "First address"
def get_address():
return "Second address"
def get_address():
return "Third address"
print(get_address()) # Third address
56. 你可以访问私有属性
class Engineer:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.__starting_salary = 62000
dain = Engineer('Dain')
print(dain._Engineer__starting_salary) # 62000
57. 查看对象的内存使用
import sys
print(sys.getsizeof("bitcoin")) # 56
58. 定义一个方法,调用的时候想传多少参数都可以
def get_sum(*arguments):
result = 0
for i in arguments:
result += i
return result
print(get_sum(1, 2, 3)) # 6
print(get_sum(1, 2, 3, 4, 5)) # 15
print(get_sum(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)) # 28
59. 使用super() 或者父类的名字调用父类的初始化
使用super()调用父类初始化器:
class Parent:
def __init__(self, city, address):
self.city = city
self.address = address
class Child(Parent):
def __init__(self, city, address, university):
super().__init__(city, address)
self.university = university
child = Child('Zürich', 'Rämistrasse 101', 'ETH Zürich')
print(child.university) # ETH Zürich
使用父类的名称调用父类:
class Parent:
def __init__(self, city, address):
self.city = city
self.address = address
class Child(Parent):
def __init__(self, city, address, university):
Parent.__init__(self, city, address)
self.university = university
child = Child('Zürich', 'Rämistrasse 101', 'ETH Zürich')
print(child.university) # ETH Zürich
注意,使用init()和super()调用父类初始化器只能在子类的初始化器中使用。
60. 你可以在自己的类中重新定义“+”操作符
当你在两个int数据类型之间使用+操作符时,你将得到它们的和。
然而,当你在两个字符串数据类型之间使用它时,你将合并它们:
print(10 + 1) # Adding two integers using '+'
print('first' + 'second') # Merging two strings '+'
这表示操作符重载。
你也可以在你自己的类中使用它:
class Expenses:
def __init__(self, rent, groceries):
self.rent = rent
self.groceries = groceries
def __add__(self, other):
return Expenses(self.rent + other.rent,
self.groceries + other.groceries)
april_expenses = Expenses(1000, 200)
may_expenses = Expenses(1000, 300)
total_expenses = april_expenses + may_expenses
print(total_expenses.rent) # 2000
print(total_expenses.groceries) # 500
61. 你还可以在自己的类中重新定义“<”和“=”操作符Y
下面是另一个你可以自己定义的操作重载的例子:
class Game:
def __init__(self, score):
self.score = score
def __lt__(self, other):
return self.score < other.score
first = Game(1)
second = Game(2)
print(first < second) # True
类似地,就像前面的两种情况,我们可以根据自己的需要重写eq()函数:
class Journey:
def __init__(self, location, destination, duration):
self.location = location
self.destination = destination
self.duration = duration
def __eq__(self, other):
return ((self.location == other.location) and
(self.destination == other.destination) and
(self.duration == other.duration))
first = Journey('Location A', 'Destination A', '30min')
second = Journey('Location B', 'Destination B', '30min')
print(first == second)
你也可以类似地定义:
sub() for - mul() for * truediv() for / ne() for != ge() for >= gt() for >
62. 你可以为类的对象定义一个自定义的可打印版本
class Rectangle:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __repr__(self):
return repr('Rectangle with area=' + str(self.a * self.b))
print(Rectangle(3, 4)) # 'Rectangle with area=12'
63. 交换字符串中的字符大小写
string = "This is just a sentence."
result = string.swapcase()print(result) # tHIS IS JUST A SENTENCE.
64. 检查是否所有字符都是字符串中的空格
string = " "
result = string.isspace()print(result) # True
65. 检查字符串中的所有字符是否都是字母或数字
name = "Password"
print(name.isalnum()) # True, because all characters are alphabets
name = "Secure Password "
print(name.isalnum()) # False, because it contains whitespaces
name = "S3cur3P4ssw0rd"
print(name.isalnum()) # True
name = "133"
print(name.isalnum()) # True, because all characters are numbers
66. 检查字符串中的所有字符是否都是字母
string = "Name"
print(string.isalpha()) # True
string = "Firstname Lastname"
print(string.isalpha()) # False, because it contains whitespace
string = "P4ssw0rd"
print(string.isalpha()) # False, because it contains numbers
67. 根据参数从右侧移除字符
string = "This is a sentence with "
# Remove trailing spaces from the right
print(string.rstrip()) # "This is a sentence with"
string = "this here is a sentence...,,,,aaaaasd"
print(string.rstrip(".,dsa")) # "this here is a sentence"
类似地,你可以根据参数从左边删除字符:
string = "ffffffffFirst"
print(string.lstrip("f")) # First
68. 检查一个字符串是否代表一个数字
string = "seven"
print(string.isdigit()) # False
string = "1337"
print(string.isdigit()) # True
string = "5a"
print(string.isdigit()) # False, because it contains the character 'a'
string = "2**5"
print(string.isdigit()) # False
69. 检查一个字符串是否代表一个中文数字
# 42673 in Arabic numerals
string = "四二六七三"
print(string.isdigit()) # False
print(string.isnumeric()) # True
70. 检查一个字符串是否所有的单词都以大写字母开头
string = "This is a sentence"
print(string.istitle()) # False
string = "10 Python Tips"
print(string.istitle()) # True
string = "How to Print A String in Python"
# False, because of the first characters being lowercase in "to" and "in"
print(string.istitle())
string = "PYTHON"
print(string.istitle()) # False. It's titlelized version is "Python"
71. 我们也可以在元组中使用负索引
numbers = (1, 2, 3, 4)
print(numbers[-1]) # 4
print(numbers[-4]) # 1
72. 在元组中嵌套列表和元组
mixed_tuple = (("a"*10, 3, 4), ['first', 'second', 'third'])
print(mixed_tuple[1]) # ['first', 'second', 'third']
print(mixed_tuple[0]) # ('aaaaaaaaaa', 3, 4)
73. 快速计算满足条件的元素在列表中出现的次数
names = ["Besim", "Albert", "Besim", "Fisnik", "Meriton"]
print(names.count("Besim")) # 2
74. 使用slice()可以方便的得到最近的元素
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slicing = slice(-4, None)
# Getting the last 3 elements from the list
print(my_list[slicing]) # [4, 5, 6]
# Getting only the third element starting from the right
print(my_list[-3]) # 4
你也可以使用slice()来完成其他常见的切片任务,比如:
string = "Data Science"
# start = 1, stop = None (don't stop anywhere), step = 1
# contains 1, 3 and 5 indices
slice_object = slice(5, None)
print(string[slice_object]) # Science
75. 计算元素在元组中出现的次数
my_tuple = ('a', 1, 'f', 'a', 5, 'a')
print(my_tuple.count('a')) # 3
76. 获取元组中元素的索引
my_tuple = ('a', 1, 'f', 'a', 5, 'a')
print(my_tuple.index('f')) # 2
77. 通过跳转获取子元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
print(my_tuple[::3]) # (1, 4, 7, 10)
78. 从索引开始获取子元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
print(my_tuple[3:]) # (4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
79. 从列表、集合或字典中删除所有元素
my_list = [1, 2, 3, 4]
my_list.clear()
print(my_list) # []
my_set = {1, 2, 3}
my_set.clear()
print(my_set) # set()
my_dict = {"a": 1, "b": 2}
my_dict.clear()
print(my_dict) # {}
80. 合并2个集合
一种方法是使用方法union(),它将作为合并的结果返回一个新的集合:
first_set = {4, 5, 6}
second_set = {1, 2, 3}
print(first_set.union(second_set)) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}
另一个是方法update,它将第二个集合的元素插入到第一个集合中:
first_set = {4, 5, 6}
second_set = {1, 2, 3}
first_set.update(second_set)
print(first_set) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}
81. 打印函数内的条件语句
def is_positive(number):
print("Positive" if number > 0 else "Negative") # Positive
is_positive(-3)
82. 一个if语句中包含多个条件
math_points = 51
biology_points = 78
physics_points = 56
history_points = 72
my_conditions = [math_points > 50, biology_points > 50,
physics_points > 50, history_points > 50]
if all(my_conditions):
print("Congratulations! You have passed all of the exams.")
else:
print("I am sorry, but it seems that you have to repeat at least one exam.")
# Congratulations! You have passed all of the exams.
83. 在一个if语句中至少满足一个条件
math_points = 51
biology_points = 78
physics_points = 56
history_points = 72
my_conditions = [math_points > 50, biology_points > 50,
physics_points > 50, history_points > 50]
if any(my_conditions):
print("Congratulations! You have passed all of the exams.")
else:
print("I am sorry, but it seems that you have to repeat at least one exam.")
# Congratulations! You have passed all of the exams.
84. 任何非空字符串都被计算为True
print(bool("Non empty")) # True
print(bool("")) # False
85. 任何非空列表、元组或字典都被求值为True
print(bool([])) # False
print(bool(set([]))) # False
print(bool({})) # False
print(bool({"a": 1})) # True
86. 其他计算为False的值是None、“False”和数字0
print(bool(False)) # False
print(bool(None)) # False
print(bool(0)) # False
87. 你不能仅仅通过在函数中提及全局变量来改变它的值
string = "string"
def do_nothing():
string = "inside a method"
do_nothing()
print(string) # string
你也需要使用访问修饰符global:
string = "string"
def do_nothing():
global string
string = "inside a method"
do_nothing()
print(string) # inside a method
88. 使用“collections”中的Counter计算字符串或列表中的元素数量
from collections import Counter
result = Counter("Banana")
print(result) # Counter({'a': 3, 'n': 2, 'B': 1})
result = Counter([1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 5, 1, 6])
print(result) # Counter({1: 5, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1})
89. 使用Counter检查是否2个字符串包含相同的字符
from collections import Counter
def check_if_anagram(first_string, second_string):
first_string = first_string.lower()
second_string = second_string.lower()
return Counter(first_string) == Counter(second_string)
print(check_if_anagram('testinG', 'Testing')) # True
print(check_if_anagram('Here', 'Rehe')) # True
print(check_if_anagram('Know', 'Now')) # False
你也可以使用*sorted()*检查两个字符串是否具有相同的字符:
def check_if_anagram(first_word, second_word):
first_word = first_word.lower()
second_word = second_word.lower()
return sorted(first_word) == sorted(second_word)
print(check_if_anagram("testinG", "Testing")) # True
print(check_if_anagram("Here", "Rehe")) # True
print(check_if_anagram("Know", "Now")) # False
90. 使用" itertools "中的" Count "计算元素的数量
from itertools import count
my_vowels = ['a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U']
current_counter = count()
string = "This is just a sentence."
for i in string:
if i in my_vowels:
print(f"Current vowel: {i}")
print(f"Number of vowels found so far: {next(current_counter)}")
这是控制台中的结果:
Current vowel: i
Number of vowels found so far: 0
Current vowel: i
Number of vowels found so far: 1
Current vowel: u
Number of vowels found so far: 2
Current vowel: a
Number of vowels found so far: 3
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 4
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 5
Current vowel: e
Number of vowels found so far: 6
91. 根据字符串或列表的频率对元素进行排序
来自collections模块的Counter默认情况下不会根据元素的频率来排序。
from collections import Counter
result = Counter([1, 2, 3, 2, 2, 2, 2])
print(result) # Counter({2: 5, 1: 1, 3: 1})
print(result.most_common()) # [(2, 5), (1, 1), (3, 1)]
92. 在一行中找到列表中出现频次最高的元素
my_list = ['1', 1, 0, 'a', 'b', 2, 'a', 'c', 'a']
print(max(set(my_list), key=my_list.count)) # a
93. copy()和deepcopy()的区别
来自文档中的解释:
浅拷贝构造一个新的复合对象,然后(在可能的范围内)在其中插入对原始对象的引用。深拷贝构造一个新的复合对象,然后递归地将在原始对象中找到的对象的副本插入其中。
更全面的描述:
浅拷贝意味着构造一个新的集合对象,然后用对原始集合中的子对象的引用填充它。从本质上说,浅拷贝的深度只有一层。拷贝过程不会递归,因此不会创建子对象本身的副本。深拷贝使拷贝过程递归。这意味着首先构造一个新的集合对象,然后用在原始集合对象中找到的子对象的副本递归地填充它。以这种方式拷贝对象将遍历整个对象树,以创建原始对象及其所有子对象的完全独立的克隆。
这里是copy()的例子:
first_list = [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]
second_list = first_list.copy()
first_list[0][2] = 831
print(first_list) # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]
print(second_list) # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]
这个是deepcopy() 的例子:
import copy
first_list = [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]
second_list = copy.deepcopy(first_list)
first_list[0][2] = 831
print(first_list) # [[1, 2, 831], ['a', 'b', 'c']]
print(second_list) # [[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]
94. 当试图访问字典中不存在的键时,可以避免抛出错误
如果你使用一个普通的字典,并试图访问一个不存在的键,那么你将得到一个错误:
my_dictonary = {"name": "Name", "surname": "Surname"}
print(my_dictonary["age"])
下面是抛出的错误:
KeyError: 'age'
我们可以使用defaultdict():来避免这种错误
from collections import defaultdict
my_dictonary = defaultdict(str)
my_dictonary['name'] = "Name"
my_dictonary['surname'] = "Surname"
print(my_dictonary["age"])
95. 你可以构建自己的迭代器
class OddNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 2
return x
odd_numbers_object = OddNumbers()
iterator = iter(odd_numbers_object)
print(next(iterator)) # 1
print(next(iterator)) # 3
print(next(iterator)) # 5
96. 可以用一行从列表中删除重复项
my_set = set([1, 2, 1, 2, 3, 4, 5])
print(list(my_set)) # [1, 2, 3, 4, 5]
97. 打印模块所在的位置
import torch
print(torch) # <module 'torch' from '/Users/...'
98. 可以使用" not in "来检查值是否不属于列表
odd_numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
even_numbers = []
for i in range(9):
if i not in odd_numbers:
even_numbers.append(i)
print(even_numbers) # [0, 2, 4, 6, 8]
99. sort() 和 sorted()的差别
sort()对原始列表进行排序。
sorted()返回一个新的排序列表。
groceries = ['milk', 'bread', 'tea']
new_groceries = sorted(groceries)
# new_groceries = ['bread', 'milk', 'tea']
print(new_groceries)
# groceries = ['milk', 'bread', 'tea']
print(groceries)
groceries.sort()
# groceries = ['bread', 'milk', 'tea']
print(groceries)
100. 使用uuid模块生成唯一的id
UUID代表统一唯一标识符。
import uuid
# Generate a UUID from a host ID, sequence number, and the current time
print(uuid.uuid1()) # 308490b6-afe4-11eb-95f7-0c4de9a0c5af
# Generate a random UUID
print(uuid.uuid4()) # 93bc700b-253e-4081-a358-24b60591076a