選自towardsdatascience
作者：Fatos Morina
機器之心編譯
參與：思源
學 Python 怎樣才最快，當然是實戰各種小項目，只有自己去想與寫，才記得住規則。本文是 30 個極簡任務，初學者可以嘗試著自己實現；本文同樣也是 30 段代碼，Python 開發者也可以看看是不是有沒想到的用法。
Python 是機器學習最廣泛採用的程式語言，它最重要的優勢在於編程的易用性。如果讀者對基本的 Python 語法已經有一些了解，那麼這篇文章可能會給你一些啟發。作者簡單概覽了 30 段代碼，它們都是平常非常實用的技巧，我們只要花幾分鐘就能從頭到尾瀏覽一遍。
1. 重複元素判定
以下方法可以檢查給定列表是不是存在重複元素，它會使用 set() 函數來移除所有重複元素。
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) # Falseall_unique(y) # True
2. 字符元素組成判定
檢查兩個字符串的組成元素是不是一樣的。
from collections import Counterdefanagram(first, second):return Counter(first) == Counter(second)anagram("abcd3", "3acdb") # True
3. 內存佔用
下面的代碼塊可以檢查變量 variable 所佔用的內存。
import sys variable = 30print(sys.getsizeof(variable)) # 24
4. 字節佔用
下面的代碼塊可以檢查字符串佔用的字節數。
defbyte_size(string):return(len(string.encode('utf-8')))byte_size('') # 4byte_size('Hello World') # 11
5. 列印 N 次字符串
該代碼塊不需要循環語句就能列印 N 次字符串。
n = 2; s ="Programming"; print(s * n);# ProgrammingProgramming
6. 大寫第一個字母
以下代碼塊會使用 title() 方法，從而大寫字符串中每一個單詞的首字母。
s = "programming is awesome"print(s.title())# Programming Is Awesome
7. 分塊
給定具體的大小，定義一個函數以按照這個大小切割列表。
from math import ceildefchunk(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. 壓縮
這個方法可以將布爾型的值去掉，例如（False，None，0，「」），它使用 filter() 函數。
defcompact(lst):return list(filter(bool, lst))compact([0, 1, False, 2, '', 3, 'a', 's', 34])# [ 1, 2, 3, 'a', 's', 34 ]
9. 解包
如下代碼段可以將打包好的成對列表解開成兩組不同的元組。
array = [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']]transposed = zip(*array)print(transposed)# [('a', 'c', 'e'), ('b', 'd', 'f')]
10. 鏈式對比
我們可以在一行代碼中使用不同的運算符對比多個不同的元素。
a = 3print( 2 < a < 8) # Trueprint(1 == a < 2) # False
11. 逗號連接
下面的代碼可以將列表連接成單個字符串，且每一個元素間的分隔方式設置為了逗號。
hobbies = ["basketball", "football", "swimming"]print("My hobbies are: " + ", ".join(hobbies))# My hobbies are: basketball, football, swimming
12. 元音統計
以下方法將統計字符串中的元音 (『a』, 『e』, 『i』, 『o』, 『u』) 的個數，它是通過正則表達式做的。
import redefcount_vowels(str):return len(len(re.findall(r'[aeiou]', str, re.IGNORECASE)))count_vowels('foobar') # 3count_vowels('gym') # 0
13. 首字母小寫
如下方法將令給定字符串的第一個字符統一為小寫。
defdecapitalize(string):return str[:1].lower() + str[1:]decapitalize('FooBar') # 'fooBar'decapitalize('FooBar') # 'fooBar'
14. 展開列表
該方法將通過遞歸的方式將列表的嵌套展開為單個列表。
defspread(arg): ret = []for i in arg:if isinstance(i, list): ret.extend(i)else: ret.append(i)return retdefdeep_flatten(lst): result = [] result.extend( spread(list(map(lambda x: deep_flatten(x) if type(x) == list else x, lst))))return resultdeep_flatten([1, [2], [[3], 4], 5]) # [1,2,3,4,5]
15. 列表的差
該方法將返回第一個列表的元素，其不在第二個列表內。如果同時要反饋第二個列表獨有的元素，還需要加一句 set_b.difference(set_a)。
def difference(a, b): set_a = set(a) set_b = set(b) comparison = set_a.difference(set_b)returnlist(comparison)difference([1,2,3], [1,2,4]) # [3]
16. 通過函數取差
如下方法首先會應用一個給定的函數，然後再返回應用函數後結果有差別的列表元素。
defdifference_by(a, b, fn): b = set(map(fn, b))return [item for item in a if fn(item) notin b]from math import floordifference_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. 鏈式函數調用
你可以在一行代碼內調用多個函數。
defadd(a, b):return a + bdefsubtract(a, b):return a - ba, b = 4, 5print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 9
18. 檢查重複項
如下代碼將檢查兩個列表是不是有重複項。
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) # Truehas_duplicates(y) # False
19. 合併兩個字典
下面的方法將用於合併兩個字典。
defmerge_two_dicts(a, b): c = a.copy() # make a copy of a c.update(b) # modify keys and values of a with the ones from breturn ca = { '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，我們也可以用以下方式合併字典：
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. 將兩個列錶轉化為字典
如下方法將會把兩個列錶轉化為單個字典。
def to_dictionary(keys, values):return dict(zip(keys, values))keys = ["a", "b", "c"] values = [2, 3, 4]print(to_dictionary(keys, values))# {'a': 2, 'c': 4, 'b': 3}
21. 使用枚舉
我們常用 For 循環來遍歷某個列表，同樣我們也能枚舉列表的索引與值。
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. 執行時間
如下代碼塊可以用來計算執行特定代碼所花費的時間。
import timestart_time = time.time()a = 1b = 2c = a + bprint(c) #3end_time = time.time()total_time = end_time - start_timeprint("Time: ", total_time)# ('Time: ', 1.1205673217773438e-05)
23.Try else
我們在使用 try/except 語句的時候也可以加一個 else 子句，如果沒有觸發錯誤的話，這個子句就會被運行。
try:2*3except TypeError: print("An exception was raised")else: print("Thank God, no exceptions were raised.")#Thank God, no exceptions were raised.
24. 元素頻率
下面的方法會根據元素頻率取列表中最常見的元素。
def most_frequent(list):return max(set(list), key = list.count)list = [1,2,1,2,3,2,1,4,2]most_frequent(list)
25. 迴文序列
以下方法會檢查給定的字符串是不是迴文序列，它首先會把所有字母轉化為小寫，並移除非英文字母符號。最後，它會對比字符串與反向字符串是否相等，相等則表示為迴文序列。
defpalindrome(string):from re import sub s = sub('[\W_]', '', string.lower())return s == s[::-1]palindrome('taco cat') # True
26. 不使用 if-else 的計算子
這一段代碼可以不使用條件語句就實現加減乘除、求冪操作，它通過字典這一數據結構實現：
importoperatoraction = {"+": operator.add,"-": operator.sub,"/": operator.truediv,"*": operator.mul,"**": pow}print(action['-'](50, 25)) # 25
27.Shuffle
該算法會打亂列表元素的順序，它主要會通過 Fisher-Yates 算法對新列表進行排序：
from copy import deepcopyfrom random import randintdefshuffle(lst): temp_lst = deepcopy(lst) m = len(temp_lst)while (m): m -= 1 i = randint(0, m) temp_lst[m], temp_lst[i] = temp_lst[i], temp_lst[m]return temp_lstfoo = [1,2,3]shuffle(foo) # [2,3,1] , foo = [1,2,3]
28. 展開列表
將列表內的所有元素，包括子列表，都展開成一個列表。
defspread(arg): ret = []for i in arg:if isinstance(i, list): ret.extend(i)else: ret.append(i)return retspread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
29. 交換值
不需要額外的操作就能交換兩個變量的值。
defswap(a, b):return b, aa, b = -1, 14swap(a, b) # (14, -1)spread([1,2,3,[4,5,6],[7],8,9]) # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
30. 字典默認值
通過 Key 取對應的 Value 值，可以通過以下方式設置默認值。如果 get() 方法沒有設置默認值，那麼如果遇到不存在的 Key，則會返回 None。
d = {'a': 1, 'b': 2}print(d.get('c', 3)) # 3
參考連結：https://towardsdatascience.com/30-helpful-python-snippets-that-you-can-learn-in-30-seconds-or-less-69bb49204172