5个实用的Python编程小技巧

Python的基本技巧：5个必备技能。

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简介

Python是一门很棒的编程语言，具有简洁和抽象为特点。Python编程涉及许多技巧，能用尽量少的代码、更易理解的代码编写程序。本文介绍五个实用的Python编程技巧。

1. 列表生成式

通过使用列表生成式，可以用一行简洁的代码生成列表、字典、集合，不需要编写多行代码。

列表生成式最常用于列表，但其结构与其他数据结构是相同的。

例如，下面这段代码是用于获取数字的平方：

output = []
for i in range(10):
  output.append(i**2)
print(output)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

可以使用列表生成式缩短代码：

output = [i**2 for i in range(10)]
print(output)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

列表生成式的语法非常简单，可以通过以下方式解释：

使用两个方括号表示列表[在此放置逻辑]。方括号内的部分与常规的for循环几乎相同。

右侧是常规“for循环”的语法。在左侧，可以访问“for循环”的元素，并在那里进行计算。

# [<Left hand side: calculations of i> for i in range(10)]
CompressedList = [i+2*i for i in range(10)]

列表生成式也适用于字典、集合和生成器，可点击如下链接查看示例。

【字典、集合和生成器】：https://book.pythontips.com/en/latest/comprehensions.html

2. Lambda函数

Lambda函数是Python中的单行代码函数。它们的功能与普通函数相同，但更简短、更易于使用。然而，与普通函数不同的是，它们是匿名的。这意味着该函数没有与之关联的标识符。

这意味着如果不将lambda函数存储到变量中，就永远无法再次访问它。这非常适合一次性使用。

例如，下面的这段代码是根据第二个元素而不是第一个元素，对包含2个元素组成的元组列表进行排序：

l = [(1, 2), (8, 0), (2, 1)]
def secondElement(x):
   return x[1]
l.sort(key=secondElement)
print(l)
# [(8, 0), (2, 1), (1, 2)]

可以使用匿名函数，将代码缩短为如下格式：

l = [(1, 2), (8, 0), (2, 1)]
l.sort(key=lambda x : x[1])
print(l)
# [(8, 0), (2, 1), (1, 2)]

用户很可能永远都不需要再次使用函数secondElement，这就是lambda函数为什么如此强大的一个很好的例子。

Lambda函数的语法很简单。在左侧使用lambda，然后在空格后写出所有需要的参数，参数之间用逗号分隔。之后，使用:分隔参数和计算值。计算得到的值从lambda函数中返回。以下是另一个示例：

# lambdaFunction = lambda <arguments here> : <operation here>
add = lambda x,y : x+y
print(add(2,3))
# 5

3. 集合collections

集合是Python中的内置数据结构模块。与Python的默认数据类型相比，这些集合提供了更多的可扩展性和便利性。创建的类型有很多种，下面列出了最重要的几种。

# 如何导入collections
from collections import defaultdict
from collections import OrderedDict
from collections import Counter
from collections import deque
from collections import namedtuple

3.1 默认字典（Default Dictionary）

当不存在键时，会返回一个默认值而不是引发KeyError的字典。可以通过将函数或常量值传递给defaultdict构造函数来创建它。

3.2 有序字典（Ordered Dictionary）

可记录其项的插入顺序并允许基于该顺序进行迭代、删除和重新排序的字典。可以通过将键值对的可迭代对象或关键字参数传递给OrderedDict构造函数来创建它。

3.3 计数器（Counter）

用于计算序列或可迭代对象中每个元素出现次数的字典。可以通过将可迭代对象、映射或关键字参数传递给Counter构造函数来创建它。它具有对计数器执行常见操作的方法，如加法、减法、交集、并集等。

3.4 双端队列（Deque）

支持在两端添加和删除元素，时间复杂度为O(1)的双端队列。可以通过将可迭代对象传递给deque构造函数来创建它。它具有用于旋转、扩展和一次弹出多个元素的方法。

3.5 具名元组（Named Tuples）

每个元素都有名称，并且可以通过点符号或索引进行访问的元组。可以通过使用namedtuple函数定义一个命名元组类，并将类名和字段名作为参数来创建它。它具有用于创建、替换、转换和操作命名元组的方法。

4. 装饰器

装饰器是一种设计模式，它支持扩展函数的属性而无需编辑函数本身。这可能听起来很复杂，但在实际操作中非常简单。想象一下，你想测量函数的执行时间，可以编写类似下面的代码：

import time
start_time = time.time()
main()
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
# --- 0.764891862869 seconds ---

但是，如果想要测试其他函数的时间，就必须创建重复的代码。为了解决这个问题，可以向想要计时的函数添加一个装饰器：

from time import time 
  
def timer_func(func): # 接受函数作为参数
    def wrap_func(*args, **kwargs): 
        t1 = time() # 初始时间
        result = func(*args, **kwargs) 
        t2 = time() # 结束时间
        print(t2 - t1) # 时间差（以秒为单位）
        return result 
    return wrap_func 
  
  
@timer_func # 我们编写的装饰器
def long_time(n): 
    # 这个函数会花一些时间
    for i in range(n): 
        for j in range(n): 
            i*j 
  
  
long_time(10_000)
# 3.2696526050567627

现在，该装饰器也可以在其他函数中重复使用！

Python还内置了装饰器，例如functools模块中的装饰器。可以在如下文章中找到其他有用的内置装饰器。

《代码减半，5个绝佳的Python装饰器》

5. 压缩和解压缩

zip是一个可以将列表合并为元组的函数。以下是一个简单的示例，可以轻松地遍历两个不同的列表：

firstNames = ["John", "Adam", "Steve", "Alan", "Extra"]
lastNames = ["Lennon", "Smith", "Jobs", "Turing"]

for first, last in zip(firstNames,lastNames):
 print(first, last)

'''
John Lennon
Adam Smith
Steve Jobs
Alan Turing
'''

注意额外的名字是如何被省略的。zip的长度与最短列表的长度相同。

如果想要获取一个元组列表中的所有首元素，zip也很有用。例如，如果你有一个(包含Name, Age, Gender)列表，但只想获得Name的列表，可以按以下方式编写代码：

names = [('Joe', 12, "male"),
         ('Earnst', 43, "male"),
         ('Anna', 65, "female"),
         ('Martin', 39, "male"),
         ('Katie', 26, "female")]
name, age, gender = zip(*names)
print(name)
# ('Joe', 'Earnst', 'Anna', 'Martin', 'Katie')

综上所述，这些是Python中的五个基本技巧。如果想了解更多技巧，可以阅读本文最后的精彩回顾。