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這篇文章主要介紹“編寫更簡潔Python代碼的技巧有哪些”,在日常操作中,相信很多人在編寫更簡潔Python代碼的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”編寫更簡潔Python代碼的技巧有哪些”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
1.列表,字典和集合理解
列表理解是許多Python程序員最喜歡的功能之一。 這是從迭代器創建列表對象的非常簡潔的方法。 基本語法為[可迭代的x表達式]。 讓我們看一些示例以了解其用法。
如您所見,在不使用列表推導的情況下,我們必須創建一個空列表,并通過運行for循環來添加每個數字的平方,這需要三行代碼。 相比之下,我們只使用一行代碼就可以通過列表理解來構建相同的正方形列表。 那不是很酷嗎?
除了列表理解之外,還有字典和集合理解。 字典理解具有以下基本語法{key_expr:用于iterable中的x的value_expr},而對于集合理解,其基本語法是{用于x中的iterable的表達式}。 讓我們在下面看一些簡單的例子。 與列表理解示例類似,將花費多行代碼來構建所需的字典并進行設置,而無需使用理解技術。
2.將元組命名為數據結構
我們知道元組對于存儲一些相關數據很有用。 但是,使用它們并不是很方便,尤其是在訪問特定元素方面,因為我們必須記住順序并使用特定元素的正確索引。
盡管如果不想使用元組,我們可以建立一個自定義類來管理相關數據,但是namedtuple數據類型可以是非常有用的輕量級數據結構。 通過集合模塊可用,namedtuple數據類型采用以下基本語法:namedtuple(Typename,field_names)。 語法雖然不太簡單,但實際上從概念上很容易理解。
讓我們看一些相關的例子。 理想的功能是創建一個數據結構,該結構可以存儲學生的信息,包括姓名,性別和學生ID號碼。
如您所知,使用namedtuple,我們可以使用更簡潔的代碼編寫輕量級的數據結構。 當然,應該注意,自定義類為您提供了可以操縱的更多功能。 但是,如果您的目的只是創建用于數據存儲和檢索目的的數據結構,則絕對可以考慮使用namedtuple。
3.使用enumerate()和zip()進行迭代
編碼的一項重要原則是DRY,它代表"不要重復自己"。 當我們處理一系列數據(例如數字列表)時,這是一項常見的任務,我們需要對列表中的每個數字執行相同的操作。 為了避免重復相同的代碼,我們可以使用for循環來運行整個列表的迭代。
當我們迭代列表或任何序列時,有時我們還需要知道項目在序列中的位置。 有兩種方法可以做到這一點。 讓我們看看它們是什么。
如您所見,通過使用內置函數enumerate(),我們可以輕松地訪問序列中的索引和元素,這比第一次迭代更簡潔。 更重要的是,它可以設置一個起始數字進行計數。 在上面的示例中,我們將其設置為1。
除了enumerate()函數外,zip()函數在迭代中也很有用。 此函數能夠從多個可迭代對象創建元組,而無需顯式創建這些可迭代對象的復合可迭代對象。 聽起來有些混亂,但是我們可以在下面的示例中看到它的用法。
基本上,zip()函數的作用是在每次迭代中從可迭代對象中獲取每個元素,以依次形成一個元組。 該代碼比冗長的代碼更簡潔,可讀性更好,不是嗎?
4.使用f字符串格式化字符串
字符串是一種基本的數據類型,我們幾乎在任何地方都使用它們。 字符串的一項基本應用是將它們以某種格式使用。 有幾種格式化字符串的方法,為此,我想介紹一下f字符串。
簡而言之,f字符串是內插的字符串文字,使用字母f(或F)作為字符串文字的前綴。 為了編寫簡潔的代碼,我將僅向您展示兩個首選f字符串的用例。
顯示變量。 最基本的用法是顯示一些變量的值,以便在開發過程中進行調試。 如果使用傳統的format()方法,則需要更長的時間。
連接變量/連接字符串。 f字符串不是直接使用+符號和字符串的join()方法,而是用于字符串串聯的非常簡單的方法,并且具有優質的可讀性。 實際用途包括構造文件路徑,如下例所示。
5. Lambda函數
Lambda函數是Python中的匿名函數,通常在需要小的操作的地方使用。 Lambda函數可以采用一個或多個參數,并且具有單個表達式,并且具有以下語法Lambda參數:expression。
我將僅使用內置的sorted()函數來演示lambda函數的用法。 具體來說,sorted()函數使用key參數指定的key函數對可迭代對象進行排序。 我將向您展示,我們可以將lambda函數用作鍵參數,而不是使用def關鍵字聲明常規函數。
到此,關于“編寫更簡潔Python代碼的技巧有哪些”的學習就結束了,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!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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