Python3的编程技巧有哪些-创新互联
Python3的编程技巧有哪些?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
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处理数据
In [1]: from random import randint In [2]: data=[randint(-10,10) for _ in range(10)] In [3]: data Out[3]: [-3, -4, 3, 4, 7, -2, -4, 1, 7, -9] #过滤列表中的负数 In [9]: list(filter(lambda x:x>=0,data)) Out[9]: [3, 4, 7, 1, 7] [for x in data if x>=0] # 列表生成式解法 [x for x in data if x>=0] #哪个更快,列表解析更快,远快于迭代 In [15]: %timeit [x for x in data if x>=0] 581 ns ± 23.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) In [16]: %timeit filter(lambda x:x>=0,data) 237 ns ± 4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) #得到20个同学的成绩 d={x:randint(60,100)for x in range(1,21)} #字典解析式,iteritems同时迭代字典, # #得到分数大于90的同学 {k:v for k,v in d.items() if v>90} #集合解析 In [35]: {x for x in s if x %3 ==0} Out[35]: {-9, -3, 3} #为元祖中的每个元素命名,提高程序可读性 #元祖存储空间小,访问速度快 #定义常量 NAME = 0 AGE=1 SEX=2 EMAIL=3 #拆包用法,定义类似其他语言的枚举类型,也就是定义数值常量 NAME,AGE,SEX,EMAIL=range(4) #案例 student=('Jim',16,'male','jin@163.com') #name print(student[0]) #age print(student[1]) #通过常量可以优化为 print(student[NAME]) print(student[AGE]) #namedtuple是继承自tuple的子类,namedtuple和tuple比较有更酷的特性 #namedtuple创建一个和tuple类似的对象,而且对象拥有可以访问的属性。这对象更像带有数据属性的类,不过数据属性是只读的。 from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student',['name','age','sex','email']) s=Student('Jim',16,'male','jim@163.com') s.name s.age #统计序列中元素出现的频度 from random import randint data=[randint(0,20) for _ in range(30)] #创建字典{0:0,1:0,...} #方法1 c=dict.fromkeys(data,0) In [52]: for x in data: ...: c[x]+=1 #方法2,统计词频 from collections import Counter c2=Counter(data)#讲序列传入Counter的构造器,得到Counter对象是元素频度的字典 #使用most_common统计词频 In [58]: c2.most_common(3) Out[58]: [(10, 4), (20, 3), (8, 3)] #统计英文作文词频 import re txt=open('emmmm.txt').read() #分割后赋给Counter c3=Counter(re.split('\W',txt)) #找到频率最高的10个单词 c3.most_common(10) #内置函数是以c的速度运行,如sorted from random import randint d={x:randint(60,100) for x in 'xyzabc'} #{'a': 91, 'b': 65, 'c': 76, 'x': 85, 'y': 84, 'z': 72} # sorted(d) In [15]: zip(d.values(),d.keys()) Out[15]:In [16]: list(zip(d.values(),d.keys())) Out[16]: [(68, 'x'), (70, 'y'), (77, 'z'), (72, 'a'), (65, 'b'), (69, 'c')] #快速找到多个字典中的公共键 #In [1]: from random import randint,sample In [2]: sample('abcdefg',3) Out[2]: ['c', 'a', 'b'] In [4]: sample('abcdefg',randint(3,6)) Out[4]: ['b', 'a', 'd'] In [5]: s1={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))} In [9]: s1 Out[9]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'f': 3, 'g': 3} In [10]: s1={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))} In [11]: s1 Out[11]: {'b': 2, 'd': 3, 'g': 3} In [12]: s1 Out[12]: {'b': 2, 'd': 3, 'g': 3} In [13]: s2={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))} In [15]: s3={x:randint(1,4)for x in sample('abcdefg',randint(3,6))} #for循环遍历方法,找到s2,s3都有的k In [19]: res=[] In [20]: for k in s1: ...: if k in s2 and k in s3: ...: res.append(k ...: ) ...: ...: In [21]: res Out[21]: ['b'] #通过字典的keys()方法,找到三个字典同样的key In [26]: s1.keys()&s2.keys()&s3.keys() Out[26]: {'b'} #通过map得到一个迭代器对象 #In [27]: map(dict.keys,[s1,s2,s3]) Out[27]:
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