我介绍一些提示和技巧
Python的可读性和设计简单性是其广受欢迎的两个主要原因。
一些常见的Python技巧可以帮助你提高编码速度。在您的日常编码练习中，以下技巧将非常有用。在本文中，我们向您介绍一些提示和技巧，以帮助您更快地编写代码
Python的可读性和设计简单性是其广受欢迎的两个主要原因。
一些常见的Python技巧可以帮助你提高编码速度。在您的日常编码练习中，以下技巧将非常有用。
1.在字符串中查找唯一元素
以下代码段可用于查找字符串中的所有唯一元素。我们使用集合中所有元素都是唯一的属性。
`my_string` `=` `"aavvccccddddeee"`
`# 将字符串转换为集合`
`temp_set` `=` `set``(my_string)`
`# 使用join将拼接设置为字符串`
`new_string` `=` `''.join(temp_set)`
`print``(new_string)`
2.首字母大写
以下代码段可用于将字符串转换为标题大小写。这是使用title()字符串类的方法完成的。
`my_string` `=` `“My Name Is Chaitanya Baweja”`
`＃使用string类的title()函数`
`new_string` `=` `my_string.title()`
`print``(new_string)`
`＃output`
`My Name Is Chaitanya Baweja`
3.反转字符串
以下代码段使用Python切片操作来反转字符串。
`#使用切片反转字符串`
`my_string` `=` `"ABCDE"`
`reversed_string` `=` `my_string [::``-``1``]`
`print``(reversed_string)`
`#output`
4. n次打印字符串或列表
您可以对字符串或列表使用乘法(*)。这使我们可以将它们任意倍增。
`n` `=` `3` `#重复次数`
`my_string` `=` `"ABCD"`
`my_list` `=` `[` `1``,``2``,``3` `]`
`print``(my_string` `*` `n)`
`#abcdabcdabcd`
`print``(my_list` `*` `n)`
`# [1,2,3,1,2,3,1,2,3]`
一个有趣的用例是定义一个具有恒定值的列表-假设为零。
`n` `=` `4`
`my_list` `=` `[``0``]` `*` `n` `#n表示所需列表的长度`
`#[0,0,0,0]`
5.将字符串列表组合成单个字符串
join()方法将作为参数传递的字符串列表组合为单个字符串。在我们的情况下，我们使用逗号分隔符将它们分开。
`list_of_strings` `=` `[``'My'``,` `'name'``,` `'is'``,` `'haha'``,` `'lulu'``]`
`# 使用","连接字符串`
`print``(``','``.join(list_of_strings))`
`# Output`
`# My,name,is,haha,lulu`
6.在两个变量之间交换值
Python使在两个变量之间交换值而不使用另一个变量变得非常简单。
`a` `=` `1`
`b` `=` `2`
`a, b` `=` `b, a`
`print``(a)` `# 2`
`print``(b)` `# 1`
7.将字符串拆分为子字符串列表
我们可以使用字符串类中的.split()方法将字符串拆分为子字符串列表。您还可以将要分割的分隔符作为参数传递。
`string_1` `=` `"My name is haha lulu"`
`string_2` `=` `"sample/ string 2"`
`# default separator ' '`
`print``(string_1.split())`
`# ['My', 'name', 'is', 'haha', 'lulu']`
`# defining separator as '/'`
`print``(string_2.split(``'/'``))`
`# ['sample', ' string 2']`
8.List Comprehension
List Comprehension为我们提供了一种基于其他列表创建列表的优雅方法。以下代码段通过将旧列表的每个元素乘以2来创建新列表。
`# Multiplying each element in a list by 2`
`original_list` `=` `[``1``,``2``,``3``,``4``]`
`new_list` `=` `[``2``*``x` `for` `x` `in` `original_list]`
`print``(new_list)`
`# [2,4,6,8]`
您可以在此处了解更多信息。
9.检查给定的字符串是否是回文
我们已经讨论了如何反转字符串。因此回文式成为Python中一个简单的程序。
`my_string` `=` `"abcba"`
`if` `my_string` `=``=` `my_string[::``-``1``]:`
`print``(``"palindrome"``)`
`else``:`
`print``(``"not palindrome"``)`
`# Output`
`# palindrome`
10.使用枚举获取索引/值对
以下脚本使用枚举遍历列表中的值及其索引。
`my_list` `=` `[``'a'``,` `'b'``,` `'c'``,` `'d'``,` `'e'``]`
`for` `index, value` `in` `enumerate``(my_list):`
`print``(``'{0}: {1}'``.``format``(index, value))`
`# 0: a`
`# 1: b`
`# 2: c`
`# 3: d`
`# 4: e`
11.查找两个字符串是否为字母
Counter类的一个有趣应用是查找字谜。
字谜是通过重新排列不同单词或短语的字母而形成的单词或短语。
如果Counter两个字符串的对象相等，那么它们就是字谜。
`from` `collections` `import` `Counter`
`str_1, str_2, str_3` `=` `"acbde"``,` `"abced"``,` `"abcda"`
`cnt_1, cnt_2, cnt_3` `=` `Counter(str_1), Counter(str_2), Counter(str_3)`
`if` `cnt_1` `=``=` `cnt_2:`
`print``(``'1 and 2 anagram'``)`
`if` `cnt_1` `=``=` `cnt_3:`
`print``(``'1 and 3 anagram'``)`
12.使用try-except-else块
使用try / except块可以轻松完成Python中的错误处理。当try块中没有引发异常时，它将正常运行。如果您需要运行某些程序而不考虑异常，请使用finally，保证资源的释放，和最终逻辑的执行。
`try``:`
`print``(a``/``b)`
`# exception raised when b is 0`
`except` `ZeroDivisionError:`
`print``(``"division by zero"``)`
`else``:`
`print``(``"no exceptions raised"``)`
`finally``:`
`print``(``"Run this always"``)`
13.列表中元素的频率
这样做有多种方法，但我最喜欢的是使用Python Counter类。
Python计数器跟踪容器中每个元素的频率。Counter()返回一个字典，其中元素作为键，而频率作为值。
我们还使用该most_common()函数来获取most_frequent列表中的元素。
`# finding frequency of each element in a list`
`from` `collections` `import` `Counter`
`my_list` `=` `[``'a'``,``'a'``,``'b'``,``'b'``,``'b'``,``'c'``,``'d'``,``'d'``,``'d'``,``'d'``,``'d'``]`
`count` `=` `Counter(my_list)` `# defining a counter object`
`print``(count)` `# Of all elements`
`# Counter({'d': 5, 'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})`
`print``(count[``'b'``])` `# of individual element`
`# 3`
`print``(count.most_common(``1``))` `# most frequent element`
`# [('d', 5)]`
14.检查对象的内存使用情况
以下脚本可用于检查对象的内存使用情况。在此处了解更多信息。
`import` `sys`
`num` `=` `21`
`print``(sys.getsizeof(num))`
`# In Python 2, 24`
`# In Python 3, 28`
15.从列表中取样
以下代码段 n使用该random库从给定列表中生成了许多随机样本。
`随机导入`
`my_list` `=` `[` `'a'``，``'b'``，``'c'``，``'d'``，``'e'` `]`
`num_samples` `=` `2`
`样本``=` `随机 .sample（my_list，num_samples）`
`打印（样本）`
`#[ 'a'，'e' ] 这将具有任意2个 随机值`
16.统计代码执行所需的时间
以下代码段使用该time库来计算执行一段代码所花费的时间。
`import` `time`
`start_time` `=` `time.time()`
`# Code to check follows`
`a, b` `=` `1``,``2`
`c` `=` `a``+` `b`
`# Code to check ends`
`end_time` `=` `time.time()`
`time_taken_in_micro` `=` `(end_time``-` `start_time)``*``(``10``*``*``6``)`
`print``(``" Time taken in micro_seconds: {0} ms"``).``format``(time_taken_in_micro)`
17.展平列表清单
有时不确定列表的嵌套深度，只希望将所有元素放在一个平面列表中。应该这样做：
`from` `iteration_utilities` `import` `deepflatten`
`# if you only have one depth nested_list, use this`
`def` `flatten(l):`
`return` `[item` `for` `sublist` `in` `l` `for` `item` `in` `sublist]`
`l` `=` `[[``1``,``2``,``3``],[``3``]]`
`print``(flatten(l))`
`# [1, 2, 3, 3]`
`# if you don't know how deep the list is nested`
`l` `=` `[[``1``,``2``,``3``],[``4``,[``5``],[``6``,``7``]],[``8``,[``9``,[``10``]]]]`
`print``(``list``(deepflatten(l, depth``=``3``)))`
`# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]`
18.合并两个字典
在Python 2中，我们使用的update()方法来合并两个字典。Python 3.5使这一过程变得更加简单。在下面给出的脚本中，两个字典被合并。在有交集的情况下，使用第二个字典中的值。
`dict_1` `=` `{``'apple'``:` `9``,` `'banana'``:` `6``}`
`dict_2` `=` `{``'banana'``:` `4``,` `'orange'``:` `8``}`
`combined_dict` `=` `{``*``*``dict_1,` `*``*``dict_2}`
`print``(combined_dict)`
`# Output`
`# {'apple': 9, 'banana': 4, 'orange': 8}`
总结
以上所述是给大家介绍的18个Python脚本可加速你的编码速度,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，会及时回复大家的。
