20个Python中的常用操作，赶紧码住-Toy模板网

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前言

嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐

20个Python中的常用操作，赶紧码住

Python 是一个解释型语言，可读性与易用性让它越来越热门。

正如 Python 之禅中所述：优美胜于丑陋，明了胜于晦涩。

在你的日常编码中，以下技巧可以给你带来意想不到的收获。

20个Python中的常用操作，赶紧码住

1、字符串反转

下面的代码片段，使用 Python 中 slicing 操作，来实现字符串反转：

# Reversing a string using slicing

my_string = "ABCDE"
reversed_string = my_string[::-1]

print(reversed_string)

# Output
# EDCBA

2、首字母大写

下面的代码片段，可以将字符串进行首字母大写，使用的是 String 类的 title() 方法：

my_string = "my name is chaitanya baweja"

# using the title() function of string class
new_string = my_string.title()

print(new_string)

# Output
# My Name Is Chaitanya Baweja

3、取组成字符串的元素

下面的代码片段，可以用来找出一个字符串中所有组成他的元素，

我们使用的是 set 中只能存储不重复的元素这一特性：

my_string = "aavvccccddddeee"

# converting the string to a set
temp_set = set(my_string)

# stitching set into a string using join
new_string = ''.join(temp_set)

print(new_string)

# Output
# acedv

4、重复输出String/List

可以对 String/List 进行乘法运算，这个方法，可以使用它们任意倍增。

n = 3 # number of repetitions
my_string = "abcd"
my_list = [1,2,3]

print(my_string*n)
# abcdabcdabcd

print(my_string*n)
# [1,2,3,1,2,3,1,2,3]

有一个很有意思的用法，定义包含n个常量的列表：

n = 4
my_list = [0]*n # n 表示所需列表的长度
# [0, 0, 0, 0]

5、列表推导式

列表推导式提供了一种更优雅的方式处理列表。

以下代码片段中，将旧列表中的元素乘以2来创建新的列表：

original_list = [1,2,3,4]

new_list = [2*x for x in original_list]

print(new_list)
# [2,4,6,8]

6、交换两个变量值

Python 交换两个变量的值不需要创建一个中间变量，很简单就可以实现：

a = 1
b = 2

a, b = b, a

print(a) # 2
print(b) # 1

7、字符串拆分

使用 split() 方法可以将一个字符串拆分成多个子串，

你也可以将分割符作为参数传递进行，进行分割。

string_1 = "My name is Chaitanya Baweja"
string_2 = "sample/ string 2"

# default separator ' '
print(string_1.split())
# ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja']

# defining separator as '/'
print(string_2.split('/'))
# ['sample', ' string 2']

8、字符串拼接

join()方法可以将字符串列表组合成一个字符串，

下面的代码片段中，我使用,将所有的字符串拼接到一起：

list_of_strings = ['My', 'name', 'is', 'Chaitanya', 'Baweja']

# Using join with the comma separator
print(','.join(list_of_strings))

# Output
# My,name,is,Chaitanya,Baweja

9、回文检测

在前面，我们已经说过了，如何翻转一个字符串，所以回文检测非常的简单：

my_string = "abcba"

if my_string == my_string[::-1]:
    print("palindrome")
else:
    print("not palindrome")

# Output
# palindrome

10、元素重复次数

在Python中，有很多方法可以做这件事情，但是我最喜欢的还是 Counter 这个类。

Counter会计算每一个元素出现的次数，Counter()会返回一个字典，元素作为key，出现的次数作为 value。

我们也可以使用 most_common() 这个方法来获取出现字数最多的元素。

from collections import Counter

my_list = ['a','a','b','b','b','c','d','d','d','d','d']
count = Counter(my_list) # defining a counter object

print(count) # Of all elements
# Counter({'d': 5, 'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

print(count['b']) # of individual element
# 3

print(count.most_common(1)) # most frequent element
# [('d', 5)]

11、变位词使用

Counter的一个很有意思的用法是找变位词：

变位词一种把某个词或句子的字母的位置（顺序）加以改换所形成的新词。

使用 Counter 得到的两个对象如果相等，则他们是变位词：

from collections import Counter

str_1, str_2, str_3 = "acbde", "abced", "abcda"
cnt_1, cnt_2, cnt_3  = Counter(str_1), Counter(str_2), Counter(str_3)

if cnt_1 == cnt_2:
    print('1 and 2 anagram')
if cnt_1 == cnt_3:
    print('1 and 3 anagram')

12、try-except-else

在Python中，使用 try-except 进行异常捕获。

else 可用于当没有异常发生时执行。

如果你需要执行一些代码，不管是否发生过异常，请使用 final：

a, b = 1,0

try:
    print(a/b)
    # exception raised when b is 0
except ZeroDivisionError:
    print("division by zero")
else:
    print("no exceptions raised")
finally:
    print("Run this always")

13、枚举遍历

下面的代码片段中，遍历列表中的值和对应的索引：

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

for index, value in enumerate(my_list):
    print('{0}: {1}'.format(index, value))

# 0: a
# 1: b
# 2: c
# 3: d
# 4: e

14、对象使用内存大小

下面的代码片段展示了，如何获取一个对象所占用的内存大小：

import sys

num = 21

print(sys.getsizeof(num))

# In Python 2, 24
# In Python 3, 28

15、合并两个字典

在 Python 2 中，使用 update() 方法来合并，

在 Python 3.5 中，更加简单，在下面的代码片段中，合并了两个字典，

在两个字典存在交集的时候，则使用后一个进行覆盖。

dict_1 = {'apple': 9, 'banana': 6}
dict_2 = {'banana': 4, 'orange': 8}

combined_dict = {**dict_1, **dict_2}

print(combined_dict)
# Output
# {'apple': 9, 'banana': 4, 'orange': 8}

16、代码执行时间

下面的代码片段中，使用了 time 这个库，来计算代码执行的时间：

import time

start_time = time.time()
# Code to check follows
a, b = 1,2
c = a+ b
# Code to check ends
end_time = time.time()
time_taken_in_micro = (end_time- start_time)*(10**6)

print(" Time taken in micro_seconds: {0} ms").format(time_taken_in_micro)

17、列表展开

有时候，你不知道你当前列表的嵌套深度，但是你希望把他们展开，放到一维的列表中。

下面教你实现它：

from iteration_utilities import deepflatten

# if you only have one depth nested_list, use this
def flatten(l):
  return [item for sublist in l for item in sublist]

l = [[1,2,3],[3]]
print(flatten(l))
# [1, 2, 3, 3]

# if you don't know how deep the list is nested
l = [[1,2,3],[4,[5],[6,7]],[8,[9,[10]]]]

print(list(deepflatten(l, depth=3)))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Numpy flatten 可以更好的处理你格式化好的数据。

18、随机取样

下面的例子中，使用 random 库，实现了从列表中随机取样。

import random

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
num_samples = 2

samples = random.sample(my_list,num_samples)
print(samples)

随机取样，我推荐使用 secrets 库来实现，更安全。

下面的代码片段只能在 Python 3 中运行：

import secrets                              # imports secure module.
secure_random = secrets.SystemRandom()      # creates a secure random object.

my_list = ['a','b','c','d','e']
num_samples = 2

samples = secure_random.sample(my_list, num_samples)

print(samples)

19、数字化

下面代码将一个整形数转成一个数字化的对象：

num = 123456

list_of_digits = list(map(int, str(num)))

print(list_of_digits)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

20、唯一性检查

下面的代码示例，可以检查列表中的元素是否是不重复的：

def unique(l):
    if len(l)==len(set(l)):
        print("All elements are unique")
    else:
        print("List has duplicates")
 
unique([1,2,3,4])
# All elements are unique

unique([1,1,2,3])
# List has duplicates