行业报告 AI展会 数据标注 标注供求
数据标注数据集
主页 > 数据挖掘 正文

15 个提高效率的 Python 编程技巧

 作者:George Seif  翻译:马可薇  来源:InfoQ

每次写 Python 都会忘记该怎么写,最后只能去 Stack Overflow 查?我也一样。时间一长,这让人厌倦。

这 15 个 Python 技巧和窍门,可以帮你提高效率。

1. 交换值

x, y = 1, 2
print(x, y)
x, y = y, x
print(x, y)

2. 字符串列表合并为一个字符串

sentence_list = ["my", "name", "is", "George"]
sentence_string = " ".join(sentence_list)
print(sentence_string)

3. 将字符串拆分为子字符串列表

sentence_string = "my name is George"
sentence_string.split()
print(sentence_string)

4. 通过数字填充初始化列表

[0]*1000 # List of 1000 zeros
[8.2]*1000 # List of 1000 8.2's

5. 字典合并

x = {'a': 1, 'b': 2}
y = {'b': 3, 'c': 4}
z = {**x, **y}

6. 反转字符串

name = "George"
name[::-1]

7. 从函数返回多个值

def get_a_string():
a = "George"
b = "is"
c = "cool"
return a, b, c
sentence = get_a_string()
(a, b, c) = sentence

8. 列表解析式

a = [1, 2, 3]
b = [num*2 for num in a] # Create a new list by multiplying each element in a by 2

9. 遍历字典

m = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
for key, value in m.items():
print('{0}: {1}'.format(key, value))

10. 同时遍历列表的索引和值

m = ['a', 'b', 'c', 'd']
for index, value in enumerate(m):
print('{0}: {1}'.format(index, value))

11. 初始化空容器

a_list = list()
a_dict = dict()
a_map = map()
a_set = set()

12. 删除字符串两端的无用字符

name = " George "
name_2 = "George///"
name.strip() # prints "George"
name_2.strip("/") # prints "George"

13. 列表中出现最多的元素

test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4]
print(max(set(test), key = test.count))

14. 检查对象的内存使用情况

import sys
x = 1
print(sys.getsizeof(x))

15. 将 dict 转换为 XML

from xml.etree.ElementTree import Element
def dict_to_xml(tag, d):
'''
Turn a simple dict of key/value pairs into XML
'''
elem = Element(tag)
for key, val in d.items():
child = Element(key)
child.text = str(val)
elem.append(child)
return elem

英文原文:

15 Python tips and tricks, so you don’t have to look them up on Stack Overflow

微信公众号

声明:本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,对此类作品本站仅提供交流平台,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,不为其版权负责。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品,请与我们取得联系,我们会及时修改或删除。

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
SEM推广服务

Copyright©2005-2028 Sykv.com 可思数据 版权所有    京ICP备14056871号

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系我们   原创投稿   网站地图  

可思数据 数据标注

扫码入群
扫码关注

微信公众号

返回顶部