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原文 | https://eps.gs/1IdGnw2
作者 | Fatos Morina 翻譯｜Pita & AI開發者
閱讀文本大概需要 6 分鐘。
Python是目前最流行的語言之一，它在數據科學、機器學習、web開發、腳本編寫、自動化方面被許多人廣泛使用。它的簡單和易用性造就了它如此流行的原因。
在本文中，我們將會介紹 30 個簡短的代碼片段，你可以在 30 秒或更短的時間裏理解和學習這些代碼片段。
1.檢查重複元素
下面的方法可以檢查給定列表中是否有重複的元素。它使用了 set() 屬性，該屬性將會從列表中刪除重複的元素。
def all_unique(lst): return len(lst) == len(set(lst)) x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6] y = [1,2,3,4,5] all_unique(x) # False all_unique(y) # True
2.變位詞
檢測兩個字符串是否互爲變位詞（即互相顛倒字符順序）
from collections import Counter def anagram(first, second): return Counter(first) == Counter(second) anagram("abcd3", "3acdb") # True
3.檢查內存使用情況
以下代碼段可用來檢查對象的內存使用情況。
import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4.字節大小計算
以下方法將以字節爲單位返回字符串長度。
def byte_size(string): return(len(string.encode( utf-8 ))) byte_size( ???? ) # 4 byte_size( Hello World ) # 11
5.重複打印字符串 N 次
以下代碼不需要使用循環即可打印某個字符串 n 次
n = 2; s ="Programming"; print(s * n); # ProgrammingProgramming
6.首字母大寫
以下代碼段使用 title() 方法將字符串內的每個詞進行首字母大寫。
s = "programming is awesome" print(s.title()) # Programming Is Awesome
7.分塊
以下方法使用 range() 將列表分塊爲指定大小的較小列表。
from math import ceil def chunk(lst, size): return list( map(lambda x: lst[x * size:x * size + size], list(range(0, ceil(len(lst) / size))))) chunk([1,2,3,4,5],2) # [[1,2],[3,4],5]
8.壓縮
以下方法使用 fliter() 刪除列表中的錯誤值（如：False, None, 0 和“”）
def compact(lst): return list(filter(bool, lst)) compact([0, 1, False, 2, , 3, a , s , 34]) # [ 1, 2, 3, a , s , 34 ]
9.間隔數
以下代碼段可以用來轉換一個二維數組。
array = [[ a , b ], [ c , d ], [ e , f ]] transposed = zip(*array) print(transposed) # [( a , c , e ), ( b , d , f )]
10.鏈式比較
以下代碼可以在一行中用各種操作符進行多次比較。
a = 3 print( 2 < a < 8) # True print(1 == a < 2) # False
11.逗號分隔
以下代碼段可將字符串列表轉換爲單個字符串，列表中的每個元素用逗號分隔。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies)) # My hobbies are: basketball, football, swimming
12.計算元音字母數
以下方法可計算字符串中元音字母（‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’）的數目。
import re def count_vowels(str): return len(len(re.findall(r [aeiou] , str, re.IGNORECASE))) count_vowels( foobar ) # 3 count_vowels( gym ) # 0
13.首字母恢復小寫
以下方法可用於將給定字符串的第一個字母轉換爲小寫。
def decapitalize(string): return str[:1].lower() + str[1:] decapitalize( FooBar ) # fooBar decapitalize( FooBar ) # fooBar
14.平面化
以下方法使用遞歸來展開潛在的深度列表。
def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retdef deep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst)))) return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15.差異
該方法只保留第一個迭代器中的值，從而發現兩個迭代器之間的差異。
def difference(a, b): set_a = set(a) set_b = set(b) comparison = set_a.difference(set_b) return list(comparison)difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
16.尋找差異
下面的方法在將給定的函數應用於兩個列表的每個元素後，返回兩個列表之間的差值。
def difference_by(a, b, fn): b = set(map(fn, b)) return [item for item in a if fn(item) not in b]from math import floordifference_by([2.1, 1.2], [2.3, 3.4],floor) # [1.2]difference_by([{ x : 2 }, { x : 1 }], [{ x : 1 }], lambda v : v[ x ]) # [ { x: 2 } ]
17.鏈式函數調用
以下方法可在一行中調用多個函數。
def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a - ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18.檢查重複值
以下方法使用 set() 方法僅包含唯一元素的事實來檢查列表是否具有重複值。
def has_duplicates(lst): return len(lst) != len(set(lst)) x = [1,2,3,4,5,5]y = [1,2,3,4,5]has_duplicates(x) # Truehas_duplicates(y) # False
19.合併兩個詞典
以下方法可用於合併兩個詞典。
def merge_two_dicts(a, b): c = a.copy() # make a copy of a c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from b return ca = { x : 1, y : 2}b = { y : 3, z : 4}print(merge_two_dicts(a, b)) # { y : 3, x : 1, z : 4}
在Python 3.5及更高版本中，你還可以執行以下操作：
def merge_dictionaries(a, b) return {**a, **b}a = { x : 1, y : 2}b = { y : 3, z : 4}print(merge_dictionaries(a, b)) # { y : 3, x : 1, z : 4}
20.將兩個列表轉換成一個詞典
以下方法可將兩個列表轉換成一個詞典。
def to_dictionary(keys, values): return dict(zip(keys, values)) keys = ["a", "b", "c"] values = [2, 3, 4]print(to_dictionary(keys, values)) # { a : 2, c : 4, b : 3}
21.使用枚舉
以下方法將字典作爲輸入，然後僅返回該字典中的鍵。
list = ["a", "b", "c", "d"]for index, element in enumerate(list): print("Value", element, "Index ", index, )# ( Value , a , Index , 0)# ( Value , b , Index , 1)#( Value , c , Index , 2)# ( Value , d , Index , 3)
22.計算所需時間
以下代碼段可用於計算執行特定代碼所需的時間。
import timestart_time = time.time()a = 1b = 2c = a + bprint(c) #3end_time = time.time()total_time = end_time - start_timeprint("Time: ", total_time)# ( Time: , 1.1205673217773438e-05)
23.Try else 指令
你可以將 else 子句作爲 try/except 塊的一部分，如果沒有拋出異常，則執行該子句。
try: 2*3except TypeError: print("An exception was raised")else: print("Thank God, no exceptions were raised.")#Thank God, no exceptions were raised.
24.查找最常見元素
以下方法返回列表中出現的最常見元素。
def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count) list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]most_frequent(list)
25.迴文
以下方法可檢查給定的字符串是否爲迴文結構。該方法首先將字符串轉換爲小寫，然後從中刪除非字母數字字符。最後，它會將新的字符串與反轉版本進行比較。
def palindrome(string): from re import sub s = sub( [W_] , , string.lower()) return s == s[::-1]palindrome( taco cat ) # True
26.沒有 if-else 語句的簡單計算器
以下代碼段將展示如何編寫一個不使用 if-else 條件的簡單計算器。
import operatoraction = { "+": operator.add, "-": operator.sub, "/": operator.truediv, "*": operator.mul, "**": pow}print(action[ - ](50, 25)) # 25
27.元素順序打亂
以下算法通過實現 Fisher-Yates算法 在新列表中進行排序來將列表中的元素順序隨機打亂。
from copy import deepcopyfrom random import randintdef shuffle(lst): temp_lst = deepcopy(lst) m = len(temp_lst) while (m): m -= 1 i = randint(0, m) temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m] return temp_lst foo = [1,2,3]shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
28.列表扁平化
以下方法可使列表扁平化，類似於JavaScript中的[].concat(…arr)。
def spread(arg): ret = [] for i in arg: if isinstance(i, list): ret.extend(i) else: ret.append(i) return retspread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
29.變量交換
以下是交換兩個變量的快速方法，而且無需使用額外的變量。
def swap(a, b): return b, aa, b = -1, 14swap(a, b) # (14, -1)
30.獲取缺失鍵的默認值
以下代碼段顯示瞭如何在字典中沒有包含要查找的鍵的情況下獲得默認值。
d = { a : 1, b : 2}print(d.get( c , 3)) # 3
以上是你在日常工作中可能會發現的有用方法的簡短列表。它主要基於這個GitHub項目（https://github.com/30-seconds/30_seconds_of_knowledge），你可以在其中找到許多其他有用的代碼片段，包括Python及其他編程語言和技術。
作者：Fatos Morina（https://towardsdatascience.com/@FatosMorina）
數據科學家 | 軟件工程師 | 作者
個人主頁：https://www.fatosmorina.com/
via https://towardsdatascience.com/30-helpful-python-snippets-that-you-can-learn-in-30-seconds-or-less-69bb49204172
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