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這篇文章主要介紹“好用Python技巧有哪些”,在日常操作中,相信很多人在好用Python技巧有哪些問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”好用Python技巧有哪些”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
本文是Python生態(tài)系統(tǒng)中一些有用技巧的分享。大多數(shù)技巧只是使用標準庫中的包,但其他一些技巧會涉及一些第三方包。
在開始閱讀本文內(nèi)容之前,我們首先來回顧一下Python中的Iterables的概念。
根據(jù)Python標準文檔,Iterable的概念如下:
一種能夠一次返回一個成員的對象。
iterables的示例包括:
所有序列類型(如list、str和tuple)一些非序列類型,如dict、文件對象以及類的實現(xiàn)中定義了__iter__()方法
Iterables是一個需要我們牢記的概念,因為接下來我們展示的許多技巧都使用itertools包。
itertools模塊提供了一些函數(shù),用于接收Iterable對象,而不僅僅是打印逐個對象。
在工作學習中,我們經(jīng)常會需要使用一個簡單的函數(shù)來實現(xiàn)從一個list來生成新的list,set或dict.此時我們就會用到iterables概念。
舉例來說:
生成List:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] lower_names = [name.lower() for name in names]
生成Set:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] lower_names = {name.lower() for name in names}
生成Dict:
names = ['John', 'Bard', 'Jessica' 'Andres'] lower_names = {name:name.lower() for name in names}
個人建議:
僅當for語句、函數(shù)調(diào)用和方法調(diào)用的數(shù)量較少時使用。
有時,我們需要獲得兩個列表對象之間的所有可能組合。
我們首先想到的實現(xiàn)可能如下:
l1 = [1, 2, 3] l2 = [4, 5, 6] combinations = [] for e1 in l1: for e2 in l2: combinations.append((e1, e2))
或者簡化一下,如下:
combinations = [(e1, e2) for e1 in l1 for e2 in l1]
上述實現(xiàn)已經(jīng)很簡潔了,但標準庫itertools提供product函數(shù),從而提供了相同的結(jié)果。如下所示:
from itertools import product l1 = [1, 2, 3] l2 = [4, 5, 6] combinatios = product(l1, l2)
假設(shè)有一個元素列表,我們需要在每對相鄰元素之間比較或應(yīng)用一些操作,這有時稱為2個元素的滑動窗口。我們可以采用以下方式:
from itertools import tee from typing import Iterable def window2(iterable: Iterable): it, offset = tee(iter(iterable)) next(offset) return zip(it, offset) l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] dd = window2(l) for a in dd: print(a)
運行結(jié)果如下:
(1, 2) (2, 3) (3, 4) (4, 5) (5, 6)
有時,我們會需要一個類來存儲信息,但是如果我們覺得創(chuàng)建一個類并定義其__init__()函數(shù)太麻煩時,我們不妨選擇使用dataclass。如下所示:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Person: name: str age: int address: str
上述代碼創(chuàng)建了一個具有默認構(gòu)造函數(shù)的類,該類以與聲明相同的順序接收相應(yīng)字段的賦值。
person = Person(name='John', age=12, address='nanjing street')
dataclass的另一個優(yōu)點是,默認情況下,會生成特殊方法,如__str__、repr、__eq__等。關(guān)于dataclass的更多用法,可以參考官網(wǎng)。
值得一提的是我們在類中聲明的成員變量的類型注釋(str、int等)并不強制在構(gòu)造函數(shù)中傳遞的值屬于這種類型。也就是說dataclasses構(gòu)造對象時并不執(zhí)行數(shù)據(jù)類型的檢查。
我們有時希望將一個對象上的操作視為tuple上的操作,一種選擇是使用collections.namedtuple,但也存在更類似于dataclass的實現(xiàn)。如下:
from typing import NamedTuple class Coordinate(NamedTuple): x: int y: int
上述定義了一個標準的類可以被當做tuple來使用,如下:
coordinate = Coordinate(10, 15) coordinate.x == coordinate[0] // True coordinate.y == coordinate[1] // True
假如我們有一個dataclass,需要驗證輸入數(shù)據(jù)是否符合類型注釋。在這種情況下,安裝第三方軟件包pydantic并將
from dataclasses import dataclass 替換為 from pydantic.dataclasses import dataclass 即可,如下:
from pydantic.dataclasses import dataclass @dataclass class Person: name: str age: int address: str
這將生成一個類,該類具有根據(jù)成員變量聲明的類型進行輸入數(shù)據(jù)的解析和類型驗證。Pydantic在運行時強制執(zhí)行類型提示,并在數(shù)據(jù)無效時提供友好的錯誤提醒。
在某些情況下,我們需要生成一些容器中元素頻率的基本統(tǒng)計信息。在這種情況下,您可以使用標準結(jié)構(gòu)Counter來接收iterable并根據(jù)元素的頻率生成相應(yīng)的統(tǒng)計信息。
from collections import Counter l = [1, 1, 2, 3, 4, 4] frequencys = Counter(l) print(frequencys[1]) // Ouput: 2 print(frequencys[2]) // Ouput: 1 print(frequencys[2323]) // Ouput: 0
Counter也提供了一些其他方法,比如如most_common,用于檢索最常見的元素。
如果我們相對兩個list中的元素對做相應(yīng)的函數(shù)處理,我們最容易想到的方法如下:
l1 = [1, 2, 3] l2 = [4, 5, 6] for (e1, e2) in zip(l1, l2): f(e1, e2)
但是使用函數(shù)map可以讓代碼更加簡潔一些。
l1 = [1, 2, 3] l2 = [4, 5, 6] map(f, l1, l2)
有時候我們需要從一個list中隨機選擇一個元素,此時我們使用random.choice.如下所示:
from random import choice l = [1, 2, 3] random = choice(l)
如果我們需要隨機選擇多個元素呢?當然是使用random.choices.
from random import choices l = [1, 2, 3, 4, 5] random_elements = choices(l, k=3)
上述代碼中的參數(shù)k為我們隨機選擇元素的個數(shù)。
到此,關(guān)于“好用Python技巧有哪些”的學習就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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