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這篇文章主要講解了“常用的Python代碼介紹”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“常用的Python代碼介紹”吧!
據說Python之父-Guido Van Rossum打算讓CPython更快,速度直接翻五倍,這是實實在在的好消息。
Python一直以來被詬病速度慢,影響開發效率,希望這次Guido老爺子能幫python打一場漂亮的翻身仗。
這篇文章不準備介紹Python速度如何,而是給大家帶來一些常用且實用的Python代碼實例,幾乎是開發者必備的知識點。
Python3.5之后,合并字典變得容易起來。我們可以通過 **
符號解壓字典,并將多個字典傳入 {}
中,實現合并。
def Merge(dict1, dict2): res = {**dict1, **dict2} return res # 兩個字典 dict1 = {"name": "Joy", "age": 25} dict2 = {"name": "Joy", "city": "New York"} dict3 = Merge(dict1, dict2) print(dict3)
輸出:
{'name': 'Joy', 'age': 25, 'city': 'New York'}
python有鏈式比較的機制,在一行里支持多種運算符比較。相當于拆分多個邏輯表達式,再進行邏輯與操作。
a = 5 print(2 < a < 8) print(1 == a < 3)
輸出:
True False
將一個字符串重復打印多次,一般使用循環實現,但有更簡易的方式可以實現。
n = 5 string = "Hello!" print(string * n)
輸出:
Hello!Hello!Hello!Hello!Hello!
我們知道Python有專門處理系統交互的模塊-os,它可以處理文件的各種增刪改查操作。
那如何檢查一個文件是否存在呢?os模塊可以輕松實現。
from os import path def check_for_file(): print("Does file exist:", path.exists("data.csv")) if __name__=="__main__": check_for_file()
輸出:
Does file exist: False
在使用列表的時候,有時會需要取最后一個元素,有下面幾種方式可以實現。
my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pineapple'] #索引方法 last_element = my_list[-1] #pop方法 last_element = my_list.pop()
輸出:
'pineapple'
列表推導式是for循環的簡易形式,可以在一行代碼里創建一個新列表,同時能通過if語句進行判斷篩選
def get_vowels(string): return [vowel for vowel in string if vowel in 'aeiou'] print("Vowels are:", get_vowels('This is some random string'))
輸出:
Vowels are: ['i', 'i', 'o', 'e', 'a', 'o', 'i']
python中time模塊提供了時間處理相關的各種函數方法,我們可以使用它來計算代碼執行的時間。
import time start_time = time.time() total = 0 for i in range(10): total += i print("Sum:", total) end_time = time.time() time_taken = end_time - start_time print("Time: ", time_taken)
輸出:
Sum: 45 Time: 0.0009975433349609375
使用max方法找出列表中出現次數最多的元素。
def most_frequent(list): return max(set(list), key=list.count) mylist = [1,1,2,3,4,5,6,6,2,2] print("出現次數最多的元素是:", most_frequent(mylist))
輸出:
出現次數最多的元素是: 2
有兩個列表,將列表A里的元素作為鍵,將列表B里的對應元素作為值,組成一個字典。
def list_to_dictionary(keys, values): return dict(zip(keys, values)) list1 = [1, 2, 3] list2 = ['one', 'two', 'three'] print(list_to_dictionary(list1, list2))
輸出:
{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
Python提供了try...except...finally的方式來處理代碼異常,當然還有其他組合的方式。
a, b = 1,0 try: print(a/b) except ZeroDivisionError: print("Can not divide by zero") finally: print("Executing finally block")
輸出:
Can not divide by zero Executing finally block
使用切片操作對字符串進行反轉,這是比較直接有效的方式。 這也可以用來檢測回文數。
str = "Hello World" print("反轉后字符串是:", str[::-1])
輸出:
反轉后字符串是: dlroW olleH
使用join方法將字符串列表組成單個字符串。
list = ["Hello", "world", "Ok", "Bye!"] combined_string = " ".join(list) print(combined_string)
輸出:
Hello world Ok Bye!
字典中的get方法用于返回指定鍵的值,如果鍵不在字典中返回默認值 None 或者設置的默認值。
dict = {1:'one', 2:'two', 4:'four'} #returning three as default value print(dict.get(3, 'three')) print("原始字典:", dict)
輸出:
three 原始字典: {1: 'one', 2: 'two', 4: 'four'}
在不使用臨時變量的前提下,交換兩個變量的值。
a, b = 5, 10 # 方法1 a, b = b, a # 方法2 def swap(a,b): return b,a swap(a,b)
正則表達式用來匹配處理字符串,python中的re模塊提供了全部的正則功能。
import re text = "The rain in spain" result = re.search("rain", text) print(True if result else False)
輸出:
True
python中的filter方法可以用來進行值的篩選。
my_list = [0,1,2,3,6,7,9,11] result = filter(lambda x: x % 2!=0, my_list) print(list(result))
輸出:
[1, 3, 7, 9, 11]
判斷字符串每個元素出現的次數,可以用collections模塊中的Counter方法來實現,非常簡潔。
from collections import Counter result = Counter('banana') print(result)
輸出:
Counter({'a': 3, 'n': 2, 'b': 1})
如何輸出python中變量的內存占用大小,可以通過sys模塊來實現。
import sys var1 = 15 list1 = [1,2,3,4,5] print(sys.getsizeof(var1)) print(sys.getsizeof(list1))
輸出:
在一行代碼中調用多個函數。
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b a, b = 5, 10 print((add if b > a else subtract)(a,b))
輸出:
刪除列表中重復項一般可以通過遍歷來篩選去重,或者直接使用集合方法。
list1 = [1,2,3,3,4,'John', 'Ana', 'Mark', 'John'] # 方法1 def remove_duplicate(list_value): return list(set(list_value)) print(remove_duplicate(list1)) # 方法2 result = [] [result.append(x) for x in list1 if x not in result] print(result)
輸出:
[1, 2, 3, 4, 'Ana', 'John', 'Mark'] [1, 2, 3, 4, 'John', 'Ana', 'Mark']
感謝各位的閱讀,以上就是“常用的Python代碼介紹”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對常用的Python代碼介紹這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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