30个Python极简代码
学 Python 怎样才最快，当然是实战各种⼩项⽬，只有⾃⼰去想与写，才记得住规则。本⽂是 30 个极简任务，初学者可以尝试着⾃⼰实现；本⽂同样也是 30 段代码，Python 开发者也可以看看是不是有没想到的⽤法。
Python 是机器学习最⼴泛采⽤的编程语⾔，它最重要的优势在于编程的易⽤性。如果读者对基本的 Python 语法已经有⼀些了解，那么这篇⽂章可能会给你⼀些启发。作者简单概览了 30 段代码，它们都是平常⾮常实⽤的技巧，我们只要花⼏分钟就能从头到尾浏览⼀遍。
1.重复元素判定
以下⽅法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使⽤ set() 函数来移除所有重复元素。
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.字符元素组成判定
检查两个字符串的组成元素是不是⼀样的。
from collections import Counter
def anagram(first, second):
return Counter(first) == Counter(second)
anagram("abcd3", "3acdb") # True
3.内存占⽤
import sys
variable = 30
sizeof(variable)) # 24
4.字节占⽤
下⾯的代码块可以检查字符串占⽤的字节数。
def byte_size(string):
return(de('utf-8')))
byte_size('') # 4
byte_size('Hello World') # 11
5.打印 N 次字符串
该代码块不需要循环语句就能打印 N 次字符串。
n = 2
s ="Programming"
print(s * n)
# ProgrammingProgramming
6.⼤写第⼀个字母
以下代码块会使⽤ title() ⽅法，从⽽⼤写字符串中每⼀个单词的⾸字母。
s = "programming is awesome"
print(s.title())
# Programming Is Awesome
7.分块
给定具体的⼤⼩，定义⼀个函数以按照这个⼤⼩切割列表。
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.压缩
这个⽅法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使⽤ filter() 函数。
def compact(lst):
return list(filter(bool, lst))
compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])
# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]
9.解包
如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。
array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]
transposed = zip(*array)
print(transposed)
# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]
10.链式对⽐
我们可以在⼀⾏代码中使⽤不同的运算符对⽐多个不同的元素。
a = 3
print( 2 < a < 8) # True
print(1 == a < 2) # False
11.逗号连接
下⾯的代码可以将列表连接成单个字符串，且每⼀个元素间的分隔⽅式设置为了逗号。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]
print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))
# My hobbies are: basketball, football, swimming
12.元⾳统计
以下⽅法将统计字符串中的元⾳ (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数，它是通过正则表达式做的。
13.⾸字母⼩写
如下⽅法将令给定字符串的第⼀个字符统⼀为⼩写。
def decapitalize(string):
return str[:1].lower() + str[1:]
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
14.展开列表
该⽅法将通过递归的⽅式将列表的嵌套展开为单个列表。
def spread(arg):
ret = []
for i in arg:
if isinstance(i, list):
else:
ret.append(i)
return ret
def deep_flatten(lst):
result = []
spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))
return result
deep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15.列表的差
该⽅法将返回第⼀个列表的元素，其不在第⼆个列表内。如果同时要反馈第⼆个列表独有的元素，还需要加⼀句set_b.difference(set_a)。
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.通过函数取差
如下⽅法⾸先会应⽤⼀个给定的函数，然后再返回应⽤函数后结果有差别的列表元素。
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 floor
difference_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.链式函数调⽤
你可以在⼀⾏代码内调⽤多个函数。
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
a, b = 4, 5
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18.检查重复项
如下代码将检查两个列表是不是有重复项。
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) # True
has_duplicates(y) # False
19.合并两个字典
下⾯的⽅法将⽤于合并两个字典。
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 once from b
return c
a={'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 或更⾼版本中，我们也可以⽤以下⽅式合并字典：
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.将两个列表转化为字典
如下⽅法将会把两个列表转化为单个字典。
def to_dictionary(keys, values):
return dict(zip(keys, values))
keys = ["a", "b", "c"]
values = [2, 3, 4]python新手代码画图
print(to_dictionary(keys, values))
#{'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
21.使⽤枚举
我们常⽤ For 循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。
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.执⾏时间
如下代码块可以⽤来计算执⾏特定代码所花费的时间。
import time
start_time = time.time()
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c) #3
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print("Time: ", total_time)
# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)
23.Try else
我们在使⽤ try/except 语句的时候也可以加⼀个 else ⼦句，如果没有触发错误的话，这个⼦句就会被运⾏。
try:
2*3
except TypeError:
print("An exception was raised")
else:
print("Thank God, no exceptions were raised.")
#Thank God, no exceptions were raised.

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